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Pure は、機関全体の研究情報を単一で安全なシステムに統合します。 厳格なデータ検証により信頼性を確保し、主要システムの統合によって高い統制を実現します。経営層、図書館、研究支援部門は、信頼できるデータに基づき、コンプライアンス、レポーティング、発見、そして責任ある AI を含む高度な分析を、より確信を持って進めることができます。
Pure は、内部システムおよび信頼できる外部ソースからのすべての研究関連情報を、単一で安全なプラットフォームに集約・整理します。
Pure は、人事、財務、研究資金管理システムをはじめ、Web of Science や ORCID などのデータベースとも連携します。この連携により、データのサイロ化や重複を根本から排除し、機関全体で研究活動を一貫して把握できます。 結果として、Pure は突合せ作業を削減し、アクセス性を高め、全員が同じ信頼できるデータを使用できるようにします。
研究情報管理システム(RIMS)が必要な理由
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常に最新、手動入力は不要 — Pure は、接続されたシステムと外部ソース間でデータを自動同期します。
事務作業と古いデータを削減 — 出版物、研究資金、所属、研究者プロファイルは変更時に即座に更新されます。
機関全体のパフォーマンス向上 — 自動化により研究支援部門や図書館の業務効率が高まり、レポートや後続プロセスが常に信頼できるデータに基づいて実行されます。
データ検証と重複排除を自動化したワークフローにより、時間を節約し効率を向上させます。Pure は、研究データの正確性、一貫性、信頼性を確保するのに役立ちます。
大規模環境でもエラーや再作業を減らし、高いデータ品質を維持できます。 明確な責任分担、監査証跡、ガバナンス管理により、Pure は信頼性の高いレポーティング、安全なデータ再利用、ダッシュボードや分析での一貫した入力を可能にします。
日常のワークフローを簡素化しましょう。Pure は既存のプロセスに複雑さを加えることなく、これらの利点を提供します。
コンプライアンス要件を満たし、研究成果の発見を促進し、相互運用性を確保します。Pure は、研究資金提供機関の義務、オープンアクセス要件、研究標準をリアルタイムで追跡します。Pure は CERIF、Dublin Core などの国際標準に基づき、ISO 27001 認証によって、研究データの安全性、アクセス性（機関内外）、他システムとの互換性を保証します。
AI に対応したデータ。Pure の標準ベースのアプローチは、高度な分析や責任ある AI 施策を支える高品質で適切に管理されたデータを準備します。
単一で安全なシステム内で、相互に連携した高品質な研究データを収集・管理・ガバナンスします。
検証済みの研究成果を公開し、発見性を高め、協働の機会を強化します。
プロジェクト、専門性、影響力を共有することで、機関間の協働と研究の可視性を支援します。
申請から採択まで、構造化されたワークフローと明確な可視化により、研究資金のライフサイクル全体を簡素化します。
検証済みの研究データに基づき、標準化された信頼性の高い履歴書を自動生成します。
コンプライアンス、分析、データ主導の意思決定を支援する、検証済みのレポートと可視化を作成します。
全国的な研究評価要件を満たすため、特定データを効率的に収集・提出します。
A Research Information Management System (RIMS) is a centralized platform that helps universities and research institutions collect, manage, and make use of their research data. It typically aggregates information from multiple sources — HR, finance, publication databases, and more — into a single authoritative system. Institutions use a RIMS to track research outputs, manage funding and awards, demonstrate impact, and meet reporting and compliance requirements. By unifying research data in one place, a RIMS saves time, improves data quality, and supports more informed, strategic decision-making across the institution.
Yes. Pure is built on a modular architecture, allowing institutions to begin with the capabilities they need most and expand over time. The Pure Core — covering research outputs, funding, researchers and organizational data — forms the foundation. From there, institutions can add the Reporting Module, Pure Portal, Award Management Module, Community Module and national assessment modules such as REF or SEP/KUOZ as their needs evolve. This approach reduces upfront investment, limits implementation complexity and allows institutions to build toward a comprehensive research information management capability at their own pace.
Pure implementation typically takes three months for smaller institutions with minimal integrations, and six to nine months for larger, more complex deployments. Rĭga Stradīņš University — the first institution in Latvia to adopt Pure — completed implementation in three months and achieved 95% researcher uptake in year one.
Pure implementation follows four phases: initiation (scoping data sources and aligning stakeholders), configuration (building the system and data integrations), launch (controlled rollout with training), and post-launch support. Elsevier offers a range of service options, from guided self-implementation through to a fully managed service with a dedicated Implementation Manager. Success depends on clear data ownership and strong stakeholder engagement from the outset.
Pure addresses data quality through automated de-duplication, source prioritization and workflow-driven validation. When data is ingested from multiple sources — publication databases, HR systems and manual input — Pure identifies and merges duplicate records using persistent identifiers such as DOI, ORCID and Scopus Author ID. Institutions configure trusted sources and quality thresholds to determine what is accepted automatically versus routed for human review. Role-based validation workflows then allow editors and administrators to review, approve and enrich records before they are published or included in reports — ensuring only accurate, verified data underpins institutional decision-making.
A RIMS integrates through data synchronization — automatically pulling data from systems where it is actively maintained, such as HR, finance and student records, keeping it continuously up to date. It can also connect to external publication databases like Scopus, Web of Science, and PubMed to automate capture of research outputs, as well as to researcher identifier systems such as ORCID. Systems like Elsevier's Pure use standards-based XML data ingestion and a REST API, enabling seamless connection with both institutional systems and a wide ecosystem of third-party platforms.
