Forschungsdatenmanagement – aber wie?
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FAIRes Datenmanagement sorgt dafür, dass Forschungsdaten suchbar, verfügbar, austauschfähig und nachnutzbar werden (findable, accessible, interoperable, re-usable). Ein Datenmanagementplan hilft den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, ihr Forschungsdatenmanagement FAIR zu gestalten.Mit TUB-DMP ist die Erstellung eines Datenmanagementplans auch easy. Bereits vorhandene Daten aus dem Projektantrag werden automatisch übernommen. Informationen zu DepositOnce, dem Repositorium der Technischen Universität Berlin, sind vorab bereits eingetragen und müssen nicht mehr ermittelt werden. Der Step-by-Step-Workflow leitet die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf einfache Weise durch einen Fragenkatalog. Er fragt strukturiert alle wesentlichen Bestandteile eines Datenmanagementplans ab und sorgt dafür, dass nichts Wichtiges vergessen wird. TUB-DMP ist für Einzelprojekte wie auch Verbundprojekte mit vielen Teilprojekten geeignet. Verschiedene Templates, beispielsweise zur Erstellung eines Horizon2020-konformen Datenmanagementplans, sind weitere Mehrwerte zur Arbeitserleichterung für die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler.In dem Vortrag wird das Konzept von TUB-DMP vorgestellt und die technische Umsetzung erläutert.
FDMentor
(2018)
Forschungsdatenmanagement ist eins der herausforderndsten Themen, mit dem sich Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler im digitalen Zeitalter beschäftigen müssen. Während des Forschungsprozesses fallen große Mengen von digitalen Daten an. Ein gutes Forschungsdatenmanagement sollte ein natürlicher Bestandteil der Forschungsabläufe sein, um die eigenen Daten FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Re-usable) zu gestalten. Hochschulen haben die Aufgabe ihre Forschenden mit den geeigneten Werkzeugen und Dienstleistungen dabei bestmöglich zu unterstützen - sowohl organisatorisch als auch technisch. In dem BMBF-geförderten Projekt "FDMentor" arbeiten fünf Träger-Hochschulen aus Berlin und Brandenburg gemeinsam daran Strategien, Handlungsempfehlungen, Roadmaps, Leitfäden und Open-Access-Materialien für eine gelungene Forschungsdatenmanagement-Infrastruktur zu erstellen. Die Humboldt-Universität zu Berlin, die Freie Universität Berlin, die Technische Universität Berlin, die Universität Potsdam und die Europa-Universität Viadrina bündeln ihre Expertise um zusammen folgende vier Schwerpunkte zu erarbeiten: Strategieentwicklung, Policy-Entwicklung, Kompetenzausbau und Vernetzung. In dem Projekt unterstützen wir andere Universitäten darin ein professionelles Forschungsdatenmanagement zu schaffen. Wir erstellen dafür nachnutzbare Modelle und Handreichungen für die Strategieentwicklung auf Basis der Erfahrung der Verbundpartner. Ein baustein- und stufenorientiertes Policy-Kit hilft dabei, eine eigene Forschungsdaten-Policy zu erstellen und Leitfäden begleiten die Universitäten bei der strategischen Umsetzung. Darüber hinaus werden Beratungs- und Schulungskonzepte einschließlich Open-Access-Materialien vorbereitet, die wir gerne auch im Rahmen des Bilbiothekartags vorstellen möchten.
Aktives Forschungsdatenmanagement - das DFG-Projekt Research Data Management Organiser (RDMO)
(2018)
Forschungsdatenmanagement (FDM) und damit einhergehend Forschungsdatenmanagementpläne (DMP) nehmen national und international an Bedeutung zu. So verlangen verschiedene Förderorganisationen wie die National Science Foundation (USA), der Schweizerische Nationalfonds (SNF), die Deutsche Forschungsgemeinschaft sowie die Europäische Kommission mit Horizon 2020 (H2020) bereits bei Projektanträgen Auskunft über den Umgang mit den nachgenutzten oder erstellten Forschungsdaten. Auch beschäftigen sich zahlreiche Initiativen wie zum Beispiel international die Research Data Alliance (RDA) oder in Deutschland die DINI/nestor-Arbeitsgruppe Forschungsdaten mit dem Thema. International setzt sich dabei die Erkenntnis durch, dass es im Umgang mit Forschungsdaten nicht mit einem einmaligen Erstellen eines Forschungsdatenmanagementplans getan ist, sondern dass sich die Pläne aktiv und dynamisch dem Verlauf des Forschungsprozesses anpassen und entsprechend aktualisiert werden müssen. Darüber hinaus sollen DMP für verschiedene Bedarfe zur Verfügung gestellt werden, um die spezifischen Sichtweisen unterschiedlicher Beteiligter abbilden zu können. Ein DMP-Werkzeug, das solche Pläne unterstützt, kann so etwa verschiedene Bedarfserhebungen (z.B. Speicher-Bedarf, Kosten etc.) für unterschiedliche Rollen (z.B. Forschungsreferat, Projektleitung, IT-Support) ermöglichen. Der Research Data Management Organiser (RDMO) ist ein solches Werkzeug, das im Rahmen eines DFG-Projektes entwickelt und mit Hilfe unterschiedlichen Zielgruppen getestet wurde. Das RDMO-Tool ist multilingual, flexibel an Community- und Organisationsanforderungen anpassbar, als eigene RDMO-Instanz nachnutzbar und unterstützt verschiedene Aufgaben wie zum Beispiel unterschiedliche Export-Funktionen oder die Erledigung zeitlich gebundener Task S.