Zusammenfassung: Viele Aspekte des Datenmanagements sind essentieller Bestandteil wissenschaftlicher Forschung. Je nach Fachdisziplin gibt es bereits etablierte Standards und Vorgehensweisen, in anderen Disziplinen bilden sich diese gerade erst heraus. Die folgende Übersicht gibt Ihnen einen groben Überblick über die verschiedenen Aufgaben im Forschungsdatenmanagement.
Inhalt
  1. 1. Was ist Forschungsdatenmanagement
  2. 2. Leitlinien der RUB
  3. 3. Fördergeber und Verlags-Policies
  4. 4. Die FAIR Data Prinzipien
  5. → 5. Aufgaben im Datenmanagement
  6. 6. Datenmanagementplan
  7. 7. Services für Forschungsdaten

Planung und Antragsstellung

Ein gut geplantes Datenmanagement unterstützt nicht nur die aktive Forschungsphase in einem Projekt, sondern bildet auch die Grundlage für die nachfolgenden Prozesse, wie z. B. Archivierung, Aufbereitung von Daten zur Wiederverwendung und Veröffentlichung. Somit wird die Datenqualität gleich von Anfang an sichergestellt. Im Rahmen der Antragstellung haben daher Forschungsförderer bereits damit begonnen, Informationen über Forschungsdatenmanagementprozesse anzufordern, beispielsweise in Form eines verbindlichen Datenmanagementplans. Darüber hinaus haben viele Forschungsorganisationen Veröffentlichungsrichtlinien und Richtlinien für den Umgang mit Forschungsdaten herausgegeben.

Was ist zu tun?

  • Planen Sie das Datenmanagement, um den eigentlichen Forschungsprozess zu entlasten, und halten sie dieses z.B. in einem Datenmanagementplan fest. RDMO unterstützt Sie im Planungsprozess.
  • Klären Sie rechtliche Fragen vor der Datenerhebung, z.B. bei Erhebung personenbezogener Daten
  • Recherchieren Sie, ob Sie bereits vorhandene Daten wiederverwenden können
  • Planen Sie ausreichend und redundanten Speicherplatz auf einem Forschungsdatenspeichersystem ein sowie ggf. Ressourcen in einem Datenarchiv
  • Definieren Sie Workflow-Richtlinien für die Speicherung, Sicherung und den Austausch von Daten
  • Bei geplanter Veröffentlichung Ihrer Daten, wählen Sie ein Datenrepositorium aus und berücksichtigen Sie zusätzliche Anforderungen, z.B. bei Metadatenstandards, Lizenzen und Datenformaten

Erhebung und Analyse

Datenformate und Metadatenstandards sollten vor Beginn der Erhebung und Analyse von Forschungsdaten - idealerweise während des Planungsprozesses - ausgewählt und definiert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass nicht nur die eigentliche Datensammlung und -analyse, sondern auch die nachfolgenden Prozesse wie Archivierung und Datenbereitstellung mit berücksichtigt werden. Neben den verbindlichen disziplinspezifischen Formaten und Standards empfehlen wir die Verwendung offener Formate, um die langfristige Nutzung und den Zugriff zu erleichtern. Durch die Bereitstellung zusätzlicher Dokumentation, die beispielsweise Datenstrukturen, Workflows und Protokolle beschreibt, kann die gemeinsame Nutzung von Forschungsdaten innerhalb einer Arbeitsgruppe, eines größeren Forschungsteams oder Netzwerks erheblich verbessert werden.

Was ist zu tun?

  • Verwenden Sie offene Formate für Dateien und Metadatenstandards
  • Strukturieren Sie Ihre Daten: Wenden Sie Namenskonventionen für Dateien und Verzeichnisse an
  • Dokumentieren Sie Ihre Daten: Stellen Sie Metadaten und zusätzliche Informationen bereit, die für die Reproduktion, gemeinsame Nutzung, Wiederverwendung und Archivierung von Daten benötigt werden
  • Speichern Sie Ihre Forschungsdaten auf einem Speichersystem, das Datenintegrität, Geo-Redundanz und Backup gewährleistet
  • Versionieren Sie Ihre Daten
  • Berücksichtigen und integrieren Sie gleich bei der Datenerhebung und -analyse (Teil-)anforderungen nachfolgender Prozesse wie Veröffentlichung und Archivierung und profitieren Sie von diesen Mehrwert mit späterer Zeitersparnis

Archivierung und Veröffentlichung

Forschungsdatenarchivierung bedeutet Langzeitarchivierung von wissenschaftlichen Forschungsdaten. Unter anderem durch geo-redundante Datenverteilung, Zugriffskontrolle und Sicherheitsvorkehrungen wird garantiert, dass keine Ihrer Daten verloren geht, vergessen oder unbrauchbar wird, wie z.B. durch zukünftige Inkompatibilität von Dateiformaten oder Speichermedien. Die Forschungsförderer haben unterschiedliche Richtlinien bezüglich der Archivierung und Veröffentlichung von Forschungsdaten erlassen. Im neuen Kodex zur guten wissenschaftlichen Praxis erläutert die DFG:

Wenn wissenschaftliche Erkenntnisse öffentlich zugänglich gemacht werden, werden die zugrunde liegenden Forschungsdaten (in der Regel Rohdaten) – abhängig vom jeweiligen Fachgebiet – in der Regel für einen Zeitraum von zehn Jahren zugänglich und nachvollziehbar in der Einrichtung, wo sie entstanden sind, oder in standortübergreifenden Repositorien aufbewahrt.1

In ähnlicher Weise verlangen verschiedene wissenschaftliche Zeitschriften zunehmend, dass Forschungsdaten zusammen mit dem Forschungsartikel oder parallel in einem öffentlichen Repositorium publiziert werden.

Was ist zu tun?

  • Wenn nicht schon im Zuge der Datenerhebung oder -analyse erfolgt, bereiten Sie Ihre Daten so vor, dass sie den Anforderungen des Datenarchivs, des Verlags und/oder des Datenrepositoriums entsprechen, z.B. Datenformate und Datendokumentation
  • Archivierung beinhaltet Formatvalidierung und Integritätsprüfung Ihrer Daten. Merke, ein einfaches Backup ist keine Archivierung, da Dateiformate und Speichergeräte im Laufe der Zeit veralten und den Zugriff nicht unbedingt garantieren.
  • Definieren Sie, auf welcher Ebene andere auf Ihre Daten zugreifen können, z. B. durch Auswahl einer geeigneten Lizenz zur Veröffentlichung und Archivierung
  • Übertragen Sie Ihre Forschungsdaten in geeignete Datenrepositorien und legen Sie ggf. Regelungen zu Zugriffslevel, einen Embargozeitraum oder ein Anfrageformular an.

  1. Deutsche Forschungsgemeinschaft (2019): Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis. Kodex, S. 22. ↩

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