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[caption id="attachment_1600" align="aligncenter" width="772"] fonte : Imagen da Uniprot autor Sangra Pundir CC-BY-SA-4.0 (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:FAIR_data_principles.jpg)[/caption]A qualidade dos conjuntos de dados de pesquisa é muito importante e precisa definir os critérios para avaliar a qualidade dos conjuntos de dados. Uma boa gestão de dados é também essencial para facilitar descobertas, inovação e reutilização para uma comunidade, depois o processo de publicação [9] .A primeira iniciativa foi o DSA (Data Seal of Approval) [1] para repositórios em 2010-2011 que avalia os repositórios de dados. Desde o final de 2016 o grupo FORCE 11 definiu os princípios FAIR [2]. O acronimo significa : Findable, Accessible, Interoperable e Reusable ou seja em português : Achável, Acessível, Interoperavel, Reutilizável.O FAIR é um conjunto minimal de princípios orientadores e praticas aceitadas pela comunidade para que os produtores e os usuários, humanos ou computadores poderão usar mais facilmente os dados e citar eles corretamente. Os princípios FAIR são ligados aos princípios de citações de dados definidos na Joint Declaration Data Citation Principles (JDDCP) do Force 11 [3].Os princípios  recomendados pelo FAIR são os seguintes [2].Achável1. Para ser localizado qualquer objeto de dados deve ser identificável unicamente e persistentemente1.1. O mesmo objeto de dados deve ser "re-findable" em qualquer ponto no tempo, portanto, os objetos de dados deve ser persistente, com ênfase em seus metadados,  ver também a [Joint Declaration Data Citation Principles JDDCP pontos 4 e  6]1.2. Um objeto de dados deve incluir no mínimo metadados básicos acionáveis para uma máquina que permite que ele seja distinguido de outros objetos de dados [ver  JDDCP ponto 5]1.3. Identificadores para qualquer conceito usado em objetos de dados devem ser, portanto, único e persistente [JDDCP pontos 4 e  6].Acessível2. Os dados são acessíveis na medida em que podem ser sempre obtidos por máquinas e seres humanos2.1 Mediante autorização adequada [6]2.2 Através de um protocolo bem definido [ver  JDDCP ponto 5]2.3 Assim, máquinas e seres humanos serão capazes de julgar a acessibilidade atual de cada objeto de dados.Interoperável3. Os objetos de dados podem ser interoperáveis somente se :3.1. (Meta) Os dados são processáveis pela máquina3.2. (Meta) Os formatos de dados utilizam vocabulários compartilhados e/ ou ontologias3.3  (Meta) Os dados dentro do objeto de dados devem ser tanto sintaxicamente interpretados (parseable) como semanticamente acessíveis para máquina.Reutilizável4. Para que os Objetos de dados sejam reutilizáveis, os critérios adicionais são:4.1 Os objetos de dados devem ser compatíveis com princípios 1-34.2  (Meta) Os dados devem ser suficientemente bem descritos e ricos que podem ser automaticamente (ou com o mínimo de esforço humano) ligados ou integrados, comparado com o que é comparável, com outras fontes de dados [JDDCP pontos 7,  8]4.3 Objetos de dados publicados devem se referir as fontes deles  com metadados ricos e proveniência para permitir a citação adequada [JDDCP  pontos 1-3).Os principios FAIR poderão ser aplicados no DMP (Data Management Plan ou plano de gestão de dados). O programa Horizon 2020 [5, pagina 7] publicou instruções para incluir os princípios reitores FAIR dentro do padrão (template) DMP sobre a forma de perguntas para o responsável da redação do DMP. Eles também são utilizados para repositórios para melhorar as descrições dos conjuntos de dados (ver o site da Uniprot [9], um repositório de sequências de proteínas) ou para editores que querem que os autores colocam os dados ligados as publicações dentro de repositórios de dados [4].O 4TU.Centre for Research Data e o TU Delft Research Data Services iniciam uma reflexão sobre esses princípios e estudam 37 repositórios e mostram que poucos estão seguindo os princípios de FAIR [7,8]. Por exemplo  49% dos repositórios não atribuem o identificador único (DOI, HANDLE, URN) aos conjuntos de dados.Os resultados mostram que alguns princípios FAIR são fáceis para avaliar e outros são mais imprecisos e servem mais para abrir reflexão do que  ser realmente objetivos. Por exemplo o que pode ser definido como metadados ricos ? Ou definir que os metadados estão seguindo as normas da disciplina pertinente [8] ?&#160;Fontes [1] Data Seal Of Approval. Accessed March 12, 2017.  https://www.datasealofapproval.org/en/ [2] FAIR  principles defined by FORCE 11 group. On 14 and 15 November 2016, Florence Accessed March 12, 2017. https://www.force11.org/fairprinciples [3] Data Citation Synthesis Group: Joint Declaration of Data Citation Principles. Martone M. (ed.) San Diego CA: FORCE11; 2014 [/datacitation]. Accessed March 12, 2017. https://www.force11.org/group/joint-declaration-data-citation-principles-final [4] SCIENTIFIC ELECTRONIC LIBRARY ONLINE. Princípios reitores FAIR publicados em periódico do Nature Publishing Group. SciELO em Perspectiva. [Accessed March 12, 2017. ]. Available from: http://blog.scielo.org/blog/2016/03/16/principios-orientadores-fair-publicados-em-periodico-do-nature-publishing-group/ [5] H2020 Program (2016) Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020. 26/12/2016. Accessed March 12, 2017.   [6] WILKINSON, M.D., et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci. Data 3. 2016. DOI: 10.1038/sdata.2016.18  [7] FAIR Principles – Connecting the Dots for the IDCC 2017. Open Working. Accessed March 12, 2017. https://openworking.wordpress.com/2017/02/10/fair-principles-connecting-the-dots-for-the-idcc-2017/ [8] LIBER Europe. “LIBER Webinar: Are the FAIR Data Principles Really Fair?” Education, 12:14:00 UTC. https://www.slideshare.net/libereurope/liber-webinar-are-the-fair-data-principles-really-fair#fairdata. [9] UniProt. “Being FAIR at UniProt.” Accessed March 12, 2017. http://insideuniprot.blogspot.com/2016/11/being-fair-at-uniprot.html.