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Ein wichtiger Trend, zumindest in der Theorie des Datenmanagements, ist die Entwicklung weg von einer am Ende des Forschungsprozesses stehenden oder gar nachträglichen Archivierung von Forschungsdaten hin zu einem in den Forschungsprozess integrierten data-lifecycle Management. Die Vision hierbei ist, das bereits während der Konzeptions- und Durchführungsphase eines Forschungsprojektes die Dokumentation, Archivierung und Veröffentlichung von Forschungsdaten vorbereitet wird, indem beispielsweise die für die Dokumentation erforderlichen Metadaten (manuell, semi- oder vollautomatisch) erfasst und standardkonform aufbereitet werden. Eine eigene Archivierungsphase kann sich dann weitgehend auf die Übergabe der Daten und Datendokumentation an ein Forschungsdatenzentrum beschränken.
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.
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.
Die Heterogenität der Daten- und Dateiformate, der Größe und Menge der Daten, die Vielzahl der unterschiedlichen intendierten Anwendungsfälle eines DMS, die Verschiedenheit der disziplinspezifischen Anforderungen machen es unmöglich, eine übergreifende Architektur zu beschrieben. Neue Technologien wie z. B. NoSQL-Datenbanken erweitern die möglichen Komponenten einer DMS-Architektur. Insofern werden Mischformen zunehmend an Bedeutung gewinnen, in denen unterschiedliche technische Lösungen für die verschiedenen Datentypen und Anforderungen kombiniert und zu einem System zusammengefasst werden – hoffentlich transparent für Wissenschaftler, der seine Daten möglichst einfach verwalten, archivieren, publizieren und mit Mitarbeitern und Kollegen austauschen möchte.
Umfangreiche Vorarbeiten der vergangenen Jahre haben dazu geführt, dass uns eine ganze Reihe von Werkzeugen für die Langzeiterhaltung von Forschungsdaten zur Verfügung steht. Diese Werkzeuge sind jedoch noch unzureichend in die wissenschaftlichen Arbeitsabläufe integriert, die daraus entstehenden Medienbrüche verursachen immer noch einen Mehraufwand, der selten geleistet wird. In einzelnen Fachgebieten gibt es jedoch bereits vorbildliche Lösungen, die sich auch auf andere Fachgebiete übertragen lassen. Um das Ziel einer nachhaltigen digitalen Langzeitarchivierung von Forschungsdaten zu erreichen, muss eine Strategie verfolgt werden, die Langzeitarchivierung von Daten zu einem anerkannten Beitrag zur wissenschaftlichen Kultur macht und in den institutionellen Arbeitsabläufen verankert. Diese organisatorische Strategie muss gleichzeitig von einer technischen Strategie unterstützt werden, die den Akteuren für die digitale Langzeitarchivierung von wissenschaftlichen Forschungsdaten geeignete Werkzeuge in die Hand gibt. Wissenschaft und Wissenschaftsorganisationen haben dies erkannt, so dass in den nächsten Jahren mit erheblichen Fortschritten gerechnet werden darf.
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.
Metadaten und Standards
(2011)
Standardisierte Metadaten sind eine notwendige Voraussetzung für die Dokumentation und dauerhafte Sicherung von Forschungsdaten. Als Werkzeug fördern sie nachhaltig die Erschließung und Nutzung datenbasierter Forschungsergebnisse. Metadaten sind Daten oder Informationen, die in strukturierter Form analoge oder digitale Forschungsdaten (Objekte) dokumentieren. Sie beschreiben, erklären, verorten oder definieren Objekte, Ressourcen und Informationsquellen für die Wissenschaft. Hierdurch helfen sie, Forschungsdaten zu managen, zu erschließen, zu verstehen und zu benutzen.
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.
Neben der Langzeitarchivierung von Büchern und Zeitschriften gewinnt die Langzeitarchivierung von Forschungsdaten (sog. Rohdaten) in jüngster Zeit eine immer bedeutendere Rolle, da immer mehr Hochschulen und Forschungseinrichtungen dazu übergehen, die von ihnen gewonnenen Daten zu archivieren. Sollen die Daten in den meisten Fällen nicht nur archiviert, sondern auch Dritten, wie beispielsweise anderen Forschungseinrichtungen oder einzelnen Fremdforschern zur Verfügung gestellt werden. Aus rechtlicher Sicht ist dabei vor allem entscheidend, ob die Archivierung dieser Daten eine urheberrechtliche Relevanz aufweist, die Daten also urheberrechtlich geschützt sind und, sofern dies zutrifft, wer Inhaber der erforderlichen Nutzungsrechte ist. Hinsichtlich der Archivierung personenbezogener Daten können sich darüber hinaus datenschutzrechtliche Probleme stellen, was vor allem für Universitätskliniken relevant ist.
Unter Beachtung disziplinärer Anforderungen beginnen Akteure aus Wissenschaft, Wissenschaftsmanagement und Infrastruktureinrichtungen Aussagen zum Umgang mit Forschungsdaten zu tätigen. Je nach Akteur und Zielgruppe variieren diese Aussagen, die häufig unter dem Begriff Policy gefasst werden. Der Beitrag gibt einen Überblick über die Vielfalt der Policies und beschreibt die Herausforderungen bei der Umsetzung dieser empfehlenden oder verpflichtenden Aussagen.