Forschungsdatenmanagement

Forschungsdatenmanagement umfasst alle Methoden und Verfahren, welche zur Organisation, nachhaltigen Sicherung, Bereitstellung und langfristigen Nachnutzung von Forschungsdaten angewendet werden. Gutes Forschungsdatenmanagement ist Teil des Forschungsprozesses und erleichtert neben der Validierung von Forschungsresultaten auch deren Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit. Aus der konsequenten Umsetzung von Forschungsdatenmanagement über den ganzen Datenlebenszyklus ergeben sich weitere Vorteile:

  • Zeit- und Ressourcenersparnis auf lange Sicht
  • Verbesserte Qualität der Forschungsdaten
  • Effektives Teilen von Forschungsdaten
  • Vermeidung von Datenverlust

Datenlebenszyklus

Forschungsdaten durchlaufen verschiedene Phasen von ihrer Erstellung bis hin zur Archivierung und möglichen Nachnutzung. Die einzelnen Phasen können in einem Datenlebenszyklus-Modell schematisch abgebildet werden (siehe unten). Die nötigen Arbeitsschritte oder Prozesse im Datenlebenszyklus variieren je nach Fachdisziplin in ihrem Umfang, jedoch werden im Allgemeinen sechs Kernphasen unterschieden (gemäss UK Data Archive).

data_life_cycle

Datenlebenszyklus gemäss UK Data Archive

Phasen des Datenlebenszyklus

Planung / Erstellung

  • Projektplanung
  • Datenmanagementplanung
  • Datenerhebung (inkl. generieren von Metadaten), Dokumentation
  • Nachnutzung von bestehenden Daten

Verarbeitung

  • Dateneingabe, Digitalisierung, etc.
  • Datenvalidierung, Datenbereinigung, Pseudonymisierung oder Anonymisierung falls nötig
  • Datenbeschreibung
  • Datenspeicherung, Datensicherung

Analyse

  • Daten analysieren und interpretieren
  • Publikation der Resultate
  • Vorbereiten der Daten für die Archivierung

Archivierung

  • Konvertieren der Daten in geeignete Formate
  • Übertragen der Daten auf ein geeignetes Medium
  • Bewertung und Auswahl der Daten für Archivierung
  • Ablage der Daten

Zugang

  • Daten teilen
  • Definieren von Zugangsberechtigungen
  • Lizenzvergabe, Urheberrecht

Nachnutzung

  • Nachfolgeprojekte
  • Neue Forschungsvorhaben
  • Nachprüfen der Resultate
  • Verwendung der Daten für die Lehre