@misc{SpieckerEndresRichteretal.2022, author = {Spiecker, Claus and Endres, Kirsten and Richter, Janina and Bruch, Christoph and Neuroth, Heike and Burkart, Christine and Senst, Henriette and Walter, Paul and Chlastak, Maria and Schneidenbach, Esther and Messerschmidt, Reinhard and Djeffal, Christian and N{\"u}rnberger, Eva}, title = {Ergebnisse des Projekts EcoDM - {\"O}kosystem Datenmanagement. Analysen - Empfehlungen - FAIRification}, series = {TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Forschungsdatenmanagement (02.06.2022, 14:00 - 16:00, Saal 3)}, journal = {TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Forschungsdatenmanagement (02.06.2022, 14:00 - 16:00, Saal 3)}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0290-opus4-179543}, year = {2022}, abstract = {Mit dem BMBF-gef{\"o}rderten Verbundprojekt EcoDM - {\"O}kosystem Datenmanagement * haben die Projektpartner Deutsches Arch{\"a}ologisches Institut, das am Helmholtz-Zentrum Potsdam - Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ angesiedelte Helmholtz Open Science Office und die Fachhochschule Potsdam erforscht, wie die Potenziale, die durch das rasante Wachstum digital erzeugter Daten entstehen, systematisch im Interesse von Gesellschaft, Wissenschaft und Wirtschaft genutzt werden k{\"o}nnen. Aufbauend auf den Forschungsergebnissen werden Handlungsempfehlungen entwickelt, die auf dem 8. Bibliothekskongress vorgestellt werden. F{\"u}r die Ermittlung des aktuellen Standes zum Umgang mit digitalen Daten wurden Landscape- und Gap-Analysen f{\"u}r die Bereiche Wissenschaft, Public Sector und Wirtschaft sowie zum Querschnittsbereich Qualifizierung durchgef{\"u}hrt. Auf dieser Basis wurden in jedem Bereich erg{\"a}nzend Expert*innen-Interviews gef{\"u}hrt. Dieses Vorgehen erm{\"o}glichte es, empirisch gest{\"u}tzte Einblicke zu Chancen und Herausforderungen zu gewinnen und darauf aufbauend bereichsspezifische Handlungsempfehlungen zu formulieren. Diese werden anschließend mit Hilfe einer Fokusgruppendiskussion validiert und zu bereichs{\"u}bergreifenden Handlungsempfehlungen weiterentwickelt. Als ein Projektergebnis wurde ein hohes Potenzial f{\"u}r Qualifizierungsangebote identifiziert. Diese reichen von der Kuratierung von zu ver{\"o}ffentlichenden Daten bis hin zur Kl{\"a}rung von rechtlichen Unsicherheiten wie beispielsweise Haftungsrisiken. Ein weiteres Handlungsfeld besteht in der Entwicklung von Gesch{\"a}ftsmodellen, die das Teilen von Daten mit wirtschaftlichen Anreizen verbinden. Konkret wurden unter anderem der Bedarf nach Supportangeboten, nach Einbindung des Themas Daten in die Aus- und Weiterbildung und nach Entwicklung eines Handbuches mit Best-Practice-Beispielen in den Expert*innen-Interviews ge{\"a}ußert. * (F{\"o}rderkennzeichen 16DWWQP, Oktober 2019 bis M{\"a}rz 2022)}, language = {de} } @misc{SenstSchneidenbach2020, author = {Senst, Henriette and Schneidenbach, Esther}, title = {Public Sector FAIRification - Daten f{\"u}r die Wissenschaft - Vernetzungsprojekt "EcoDM - {\"O}kosystem Datenmanagement"}, series = {Poster}, journal = {Poster}, year = {2020}, abstract = {Das Poster dient zur Pr{\"a}sentation der Themens{\"a}ule Public Sector im BMBF-gef{\"o}rderten Verbundprojekt "EcoDM: {\"O}kosystem Datenmanagement Analysen - Empfehlungen - FAIRification". Um Entwicklungen zum digitalen Datenmanagement {\"u}ber Dom{\"a}nen und Fachgrenzen hinweg auch im Hinblick auf den Aufbau der nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) und der European Open Science Cloud in koordinierter Weise begleiten zu k{\"o}nnen, m{\"u}ssen datenproduzierende Akteure zusammengebracht und Anforderungen sowie Angebote abgestimmt werden. EcoDM hat den Austausch und die Vernetzung der Akteure aus den Bereichen Public Sector, Wissenschaft, Qualifizierung und Wirtschaft zum Ziel. F{\"u}r eine systematische und FAIRe (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) Datennutzung sollen notwendige Schritte f{\"u}r ein nachhaltiges digitales Datenmanagement identifiziert, bestehende Strukturen analysiert und Leitlinien entwickelt werden. Ziel der hier vorgestellten Themens{\"a}ule ist die FAIRification digitaler Datenbest{\"a}nde des Public Sectors. Mittels einer Stakeholderanalyse werden datenproduzierende Akteure des Public Sectors identifiziert, deren Datenbest{\"a}nde f{\"u}r die Wissenschaft relevant sein k{\"o}nnen. Vernetzungsangeboten und Gap- sowie Landscapeanalysen dienen dazu, konkrete Handlungsempfehlungen f{\"u}r die FAIRification digitaler Datenbest{\"a}nde des Public Sectors zu entwickeln. Es wird gepr{\"u}ft, welche qualitativen Anforderungen die Datenbest{\"a}nde aus Sicht der Wissenschaft im Sinne der FAIR-Prinzipien bereits erf{\"u}llen, welche Abstimmungsbedarfe es noch gibt und wie die Datenbest{\"a}nde des Public Sectors f{\"u}r die Wissenschaft besser sichtbar gemacht werden k{\"o}nnen.Die Ergebnisse werden mit denen aus den anderen drei Arbeitsbereichen des Projektes zusammengef{\"u}hrt. Damit wird in Deutschland zum ersten Mal ein Diskurs {\"u}ber Domain-Grenzen hinweg angeregt und ein Netzwerk f{\"u}r den Austausch etabliert.}, language = {de} }