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Wissenschaftliche Bibliotheken haben in den letzten Jahren zahlreiche neue Produkte und Dienstleistungen entwickelt, die insbesondere durch die digitale Transformation bedingt sind. Für die Bibliotheken bedeutet dies gleichzeitig, dass es vielfach fest definierte Rollen verbunden mit den dazugehörenden Kompetenzen so nicht mehr gibt. Vielmehr werden für die digitalen Dienstleistungen Personen benötigt, die auf der einen Seite über ein bibliothekarisches Fachwissen verfügen, auf der anderen Seite aber mit den Themen „Daten“ und „Software“ vertraut sind. Diese Datenspezialist*innen verantworten den gesamten zu organisierenden Lebenszyklus von (Forschungs)daten in den unterschiedlichsten Fächern und Disziplinen im Kontext der zugehörigen IT-Systeme. In den letzten Jahren hat sich daraus – insbesondere in wissenschaftlichen Bibliotheken – das Berufsbild / Aufgabengebiet des Data Librarian entwickelt. Personen mit Kenntnissen und Kompetenzen in diesem Bereich werden an zahlreichen Institutionen benötigt, und der Bedarf an Data Librarians dabei höher als der verfügbare Personenpool . Um dem zu begegnen muss systematisch in die Ausbildung in diesem Bereich investiert werden. Der Vortrag stellt die möglichen Fort- und Weiterbildungswege zum Data Librarian vor: angefangen vom „Training on the Job“ in Kombination mit einzelnen (individuellen) Weiterbildungsmaßnahmen, über Zertifikatskurse, bis hin zur Schwerpunktbildung in einem grundständigen Bachelor-Studiengang und einem Weiterbildungs-Master. Gleichzeitig wird aufgezeigt, wie systematische Personalentwicklung im Bereich Datenmanagement im Sinne einer Karriereplanung aussehen kann, die den Bibliotheken hilft, ihre (personellen) Engpässe in dem wichtigen Feld zu beseitigen oder mindestens zu reduzieren.
Learning Analytics (LA) befassen sich mit der Aggregation und Analyse von Lernendendaten und deren Kontext, um den Lernprozess zu verstehen und systematisch zu verbessern. Obwohl die Methoden der LA zum größten Teil digitale Daten generieren und komplexe Analyseverfahren verwenden, besitzt die Disziplin bisher weder eine Forschungsdatenkultur noch liegen fachspezifische Konzepte zur Nachnutzung der Daten vor. Insbesondere vor dem Hintergrund, dass die Zahl der Probanden häufig ein kritisches Element der Studien darstellen, wäre diese auf einer übergreifenden Ebene zielführend. Wissenschaftliche Bibliotheken können hier mit ihrer Datenkompetenz eine entscheidende Rolle spielen, Wissenschaftler der LA bezüglich ihrer Datenhaltung zu unterstützen. Anhand eines Fallbeispiels aus der Hochschullehre, der Untersuchung kollaborativen Erlernens von Programmiersprachen, zeigen wir, wie die Arbeit eines beteiligten Data Librarians aussehen kann. Im Fokus soll die unterstützende Arbeit für den Wissenschaftler stehen, die einerseits auf die Analyse der LA Forschung und der sich daraus ergebenden fachspezifischen Bedarfe beruht. Andererseits soll das entwickelte Vorgehensmodell einen Mehraufwand bezüglich der professionellen Datenerhaltung für den Wissenschaftler verhindern, indem Maßnahmen und fachspezifische Lösungen entlang des Datenlebenszyklus in den Bereichen – Planung, Auswahl, Übernahme, Speicherung, Erhaltungsmaßnahmen, Zugriff und Nutzung – abgeleitet werden. Entsprechend zielt das Vorhaben ausgehend von der Analysephase auf eine weitgehend automatisierte Realisierung dieser Schrittfolge. In der Umsetzung des Konzepts entsteht auf der Basis der über mehrere Semester gesammelten Datensätze eine konsistente mehrstufige (Meta-)Datenstruktur, die den Austausch entlang notwendiger Bedarfe (bspw. Privacy) für die Arbeit im unmittelbaren Team, durch Projektpartner und durch Dritte gewährleistet.