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In der Diplomarbeit wird die Datenbankarchivierung anhand einer selbst erstellten relationalen Datenbank und nach dem OAIS-Modell (Open Archival Information System) erläutert. Die SQL-Testdatenbank wird durch mehrere Tools nach XML exportiert. Dabei werden die Vor- und Nachteile der jeweiligen Tools beschrieben und auf entstehende Probleme eingegangen. Für die Tests zur Datenbankarchivierung werden die Tools "Altova XML Spy", "Altova DatabaseSpy", "PHPMyAdmin" und die "SQL-Kommandoebene" verwendet. Die SQL-Abfragen aus der Datenbank werden in XQuery-Abfragen umgewandelt und für den Nutzer mit Hilfe des Tools Saxon zugänglich gemacht.
Zukunftsorientiertes Forschungsdatenmanagement geht über die Dokumentation von Forschungsergebnissen und -prozessen hinaus und ermöglicht neue Formen der Wieder- und Weiternutzung der gespeicherten Daten. Dabei spielen Re- und Meta-Analysen dieser Daten eine besondere Rolle, und Visualisierungen als Form der explorativen Datenanalyse können wertvolle Erkenntnisse liefern und zu neuen Forschungsfragen führen. In diesem Artikel haben wir die Interoperabilität der Daten (durch gemeinsame Semantik und Syntax, realisiert durch Ontologien und Markup-Sprachen) als wichtige Voraussetzung für Analysen und den Einsatz geeigneter Verfahren zur Dimensionalitätsreduktion als Kernbestandteil geeigneter Visualisierungen identifiziert und mit einem Beispiel, einer Experimentaldatenbank zum Data Mining / maschinellen Lernen, illustriert. Die Entwicklung und Bereitstellung solcher Tools werden zu den wichtigsten Schritten der nächsten Zukunft gehören, um das Forschungsdatenmanagement offen und damit wissenschaftlich generativ zu gestalten.
Zentrale Forderung in der Langzeitarchivierung ist die Sicherstellung der Datenintegrität. Im Zeitalter der elektronischen Speicherung von Daten ist das ein aktiver Prozess, der kontinuierliche Pflege der archivierten Daten erfordert. Wesentliche Bestandteile der Integritätssicherung elektronischer Daten sind: - Sicherstellung der Unversehrtheit (Bit-stream Preservation),- Sicherstellung der Lesbarkeit, - Sicherstellung der Interpretierbarkeit. Für eine Wiederverwendung wissenschaftlicher Daten müssen diese identisch zum Original sein, aus dem Bit-stream müssen Informationen (z. B. Ziffern und Buchstaben) auslesbar sein und diese Ziffern und Buchstaben müssen interpretiert werden können, um die ursprünglichen Informationen wieder zu gewinnen. „Data Curation Services“ unterstützen die Integritätssicherung elektronischer Daten. Sicherstellung der Les- und Interpretierbarkeit elektronischer Daten ist eine Voraussetzung für eine zukünftige Überprüfung wissenschaftlicher Ergebnisse.
In diesem Kapitel soll im Gesamtkontext des Forschungsdatenmanagements die Frage diskutiert werden, welche Bedeutung den aktuellen Entwicklungen im Bereich des sog. „Semantic Web“ als Komponente innerhalb einer zukünftigen Forschungsdateninfrastruktur zukommt, welche Anwendungsbereiche sinnvoll erscheinen und welche übergreifenden infrastrukturellen Maßnahmen hierzu als notwendig erachtet werden. Neben einer kurzen Einführung in die grundlegenden Konzepte und technologischen Bausteine des Semantic Web, sowie einer Darstellung des wichtigen Aspekts der Ontologieentwicklung, wird auf das sich aktuell sehr stark entwickelnde Gebiet der Linked Open Data näher eingegangen, Das Potential für den Bereich der Forschungsdaten wird erläutert und spezifische für den Wissenschaftsbereich notwendige Anforderungen definiert. Abschließend wird ein grobes Vorgehensmodell für die Transformation von Datenbeständen und Datenmodellen in die Semantic Web-Infrastruktur skizziert und abgerundet durch eine kurze Übersicht zu Entwicklungswerkzeugen und Middleware. Als roter Faden werden die Darstellungen zur besseren Illustration durchgängig durch ein Projektbeispiel aus dem Bereich der Geoforschungsdaten begleitet.
Das Handbuch Forschungsdatenmanagement ist konzipiert als Leitfaden für das Selbststudium sowie zur Unterstützung der Aus- und Weiterbildung auf dem aktuellen Stand der Diskussion. Sie richtet sich insbesondere an Einsteiger im Forschungsdatenmanagement, aber gleichermaßen auch an wissenschaftliche Datenkuratoren, IT-Administratoren und Informationswissenschaftler, die ihre Aufgaben im Forschungsdatenmanagement nicht mehr nur einzelfall- oder disziplinorientiert, sondern in Hinblick auf die Arbeit in und an Forschungsdateninfrastrukturen wahrnehmen wollen. Und so war die Aufgabe für die Autorinnen und Autoren in ihrem Kapitel nicht nur den State-of-the-Art darzustellen, sondern das Thema so aufzubereiten, dass z. B. über die Referenzen das weitere Einarbeiten in die Themenfelder erleichtert wird. Zentrale Aspekte des Forschungsdatenmanagements werden in der Publikation aus informationswissenschaftlicher und anwendungsbezogener Perspektive disziplinübergreifend eingeführt.
Research Data Management
(2011)
Forschungsdaten haben durch die Entwicklung von Computern und Speichermedien in einem so großen Umfang zugenommen, dass schon vor Jahren von der „Datenflut“ gesprochen wurde. Automatische Messungen erzeugen neue Datensätze im Sekundentakt, elektronische Speicherung und Verknüpfung von Forschungsdaten ermöglichen, immer größere Datenmengen mit statistischen Verfahren und Visualisierungswerkzeugen auszuwerten. Bislang analoge Medien wie Texte und Fotografien werden in digitale Daten umgewandelt und automatisch verarbeitet. Es entsteht damit ein wachsender Fundus an Daten, der mit herkömmlichen wissenschaftlichen Verfahren nicht mehr erschöpfend genutzt werden kann. Die globale und interdisziplinäre Verknüpfung und Auswertung dieser Datenmengen eröffnet völlig neue Dimensionen wissenschaftlicher Erkenntnis. Damit das in den Daten implizit enthaltene Wissen zu Tage gefördert werden kann, müssen neue Verfahren und Instrumente entwickelt werden.
Um einen Mehrwert von Forschungsdaten zu erhalten, ist eine adäquate Verwaltung notwendig. Ihr Lebenszyklus erstreckt sich über verschiedene Phasen, die von der Entstehung in wissenschaftlichen Arbeitsprozessen bis zur nachnutzbaren Archivierung reichen. Die Anforderungen an das Management von Forschungsdaten gehen weit über die Langzeitarchivierung hinaus.
Datenmanagementpläne
(2011)
Datenmanagementpläne sind Ergebnisse der wissenschaftspolitischen Forderung nach einem zeitgemäßen Management und Austausch von wissenschaftlichen Daten. Der verantwortungsvolle Umgang mit Forschungsdaten wird national und international mit der Erwartung verbunden, dass die Ergebnisse öffentlich geförderter Forschungsprojekte für Analysen und Replikationen dauerhaft und global verfügbar gemacht sind (OECD, 2007; Allianz, 2010). Für ein Forschungsprojekt ist ein Datenmanagementplan (DMP) von praktischer Relevanz, seit nationale und internationale Förderinstitutionen von Antragstellern erwarten, systematisch zu beschreiben, wie mit Forschungsdaten während der Projektlaufzeit und nach Projektabschluss umgegangen werden soll. Zur Förderung der nachhaltigen Sicherung und Verfügbarkeit von Forschungsdaten hat die DFG 2010 die Erstellung eines Datenmanagementplans in die Antragsbedingungen aufgenommen.
Forschungsdaten-Repositorien
(2011)
Insgesamt kann festgehalten werden, dass sich bei dem Thema Forschungsdaten-Repositorien in Deutschland in den letzten Jahren viel bewegt hat, auf fachwissenschaftlicher, technologischer und politischer Ebene. Dabei hat sich auch gezeigt, dass die Technologie nur eine Seite der Herausforderungen darstellt. Die andere Seite besteht darin, sowohl die politischen als auch strukturellen Rahmenbedingungen für den Aufbau und den dauerhaften Betrieb von fachwissenschaftlichen Forschungsdaten-Repositorien zu schaffen, als auch die Fachwissenschaftler sowie die weiteren Akteure (Infrastruktureinrichtungen wie Rechenzentren und Bibliotheken) in einem organisatorischen Gesamtkonzept sinnvoll einzubeziehen. Es bleibt abzuwarten, wie die Öffentlichkeit und die Politik auf den Gesamtbericht der KII reagieren und welche konkreten Maßnahmen in Deutschland ergriffen und umgesetzt werden.