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Forschungsdatenmanagement (FDM), insbesondere an Universitäten, ist geprägt durch eine Vielzahl von Stakeholdern (SH), die auf komplexe Art miteinander wechselwirken. Technologie spielt in der Regel dabei eine untergeordnete Rolle. Es sind soziologische und kulturelle Gegebenheiten, die dazu führen, dass institutionelles FDM als eine Art "Wicked Problem" gesehen werden kann. Hierbei lassen sich klassische Methoden des Projekt- und Kundenbeziehungsmanagements nicht mehr einfach (i. S. v. Ursache und Wirkung) anwenden.Die dezentrale Organisationskultur der Universität zu Köln (UzK) macht dies deutlich. Hier stehen zentrale Einrichtungen wie Rechenzentrum, Bibliothek, aber auch das Dezernat Forschungsmanagement im Wechselspiel untereinander und mit einer Zahl von weiteren Akteuren auf dem Campus.Mit dem Ziel der Etablierung eines universitätsweiten FDM, hat sich bereits während des Vorprojektes (Dierkes und Curdt 2018) gezeigt, dass den SH auf mehrfache Weise Rechnung getragen und ein Prozess des gemeinsamen Verstehens etabliert werden muss. Erst durch Letzteres scheint eine nachhaltige Weiterentwicklung des institutionellen FDM möglich, indem die vielseitigen Bedarfe abwägend relativiert werden und gleichzeitig eine am Bedarf ausgerichtete Angebotsentwicklung verfolgt werden kann.Im Rahmen des aktuellen Folgeprojektes, welches ein Kompetenzzentrum für Forschungsdaten an der UzK etablieren will, werden Dialoge auf unterschiedlichen Ebenen initiiert und Arbeitsabläufe hinsichtlich Beratung/Training und Umsetzung von FDM-Maßnahmen entwickelt. Diese sollen dazu dienen, Klarheit, Akzeptanz und Effektivität zwischen den FDM-Akteuren auf dem Campus zu schaffen.Wir berichten in unserem Beitrag über erste Erfahrungen bei dem Aufbau eines Multi-SH-Managements zur Entwicklung von FDM-Angeboten für eine der größten Universitäten Deutschlands. Hinsichtlich der eingangs erwähnten "Wickedness" wollen wir Methoden wie das Cynefine-Framework einsetzen (Childs und McLeod 2013).
Das Konzept Data Stewardship als Unterstützung für Forschende und Forschungsgebiete ist von immer größer werdender Bedeutung. Wissenschaftliche Bibliotheken wenden sich zunehmend dem Forschungsdatenmanagement (FDM) als eigenständigem Servicebereich zu.
Die Bezeichnung „Data Steward“ findet sich immer häufiger als Stellenbeschreibung. Das Verständnis darüber, welche Aufgaben, Rollen oder institutionelle Einbettung Data Stewards haben ist jedoch unklar. Bibliotheken gelten als eine Option der zentralen Verortung von Data Stewards und dies wird derzeit erprobt.
Der Vortrag bietet Ergebnisse aus dem Forschungsprojekt DataStew, das die deutsche akademische Landschaft in den Blick nimmt. Hierbei wird auf die relevanten Ergebnisse für Bibliotheken fokussiert. In die Untersuchung wurden Expert*innen aus Biblotheken als Stakeholdergruppe direkt einbezogen.
Als Erkenntnisse folgen, dass das Stellenprofil Data Steward differenziert betrachtet werden muss und nur ein Überbegriff sein kann. Data Stewards nehmen eine vermittelnde Rolle an der Schnittstelle von Infrastruktur und Forschung ein und ihre Aufgaben rechtfertigen ein eigenständiges Stellenprofil. Diese Schnittstelle kann gut in Bibliotheken verortet sein.
Anhand von Kriterien lassen sich unterschiedliche Profile für Data Stewards ableiten, die notwendige Kompetenzen und somit Ausbildungswege nach sich ziehen. Profilbildende Kriterien sind: (i) institutionelle Verortung, (ii) IT Kenntnisse, (iii) Basiskenntnisse zum FDM, (iv) Notwendigkeit von fachlichen Kenntnissen, (v) Breite des Aufgabenspektrums, sowie (vi) Serviceorientierung in Abgrenzung zu wissenschaftlichen Tätigkeiten.
Aus der Kombination der Ausprägungen der Kriterien ergeben sich dann verschiedene Profile.
Welche dieser Data Steward-Profile für eine Bibliothek geeignet sind und wie das Zusammenspiel zwischen Bibliothek und anderen Verortungen innerhalb eines Data Stewardship Teams erfolgen kann, wird im Vortrag dargestellt.