Sebbene vengano spesso usati insieme, Open Data e FAIR Data rappresentano due obiettivi distinti ma complementari nella moderna gestione dei dati di ricerca:

Open Data si riferisce a dati resi disponibili al pubblico senza restrizioni. Possono essere utilizzati liberamente, modificati e condivisi da chiunque per qualsiasi scopo. L’attenzione principale è sull’accessibilità legale ed economica, eliminando le barriere all’informazione.

FAIR Data si concentra sulla qualità tecnica e sull’utilità dei dati. L’acronimo significa Findable, Accessible, Interoperable, Reusable (Trovabili, Accessibili, Interoperabili e Riutilizzabili). Questo framework garantisce che i dati siano ben descritti tramite metadati e strutturati in modo che sia gli esseri umani sia le macchine possano facilmente trovarli e utilizzarli.

Distinzione cruciale: i dati possono essere FAIR senza essere Open (ad esempio dati medici altamente sensibili, ben strutturati ma accessibili solo con specifiche autorizzazioni). Al contrario, gli Open Data non sono sempre FAIR se mancano di documentazione adeguata o di formati standardizzati. Per un ecosistema della ricerca davvero efficiente, l’obiettivo è rendere i dati “il più aperti possibile e chiusi solo quando necessario”, cercando sempre di massimizzare i principi FAIR.