Handbuch Forschungsdaten, Einzelbeiträge
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Seit den ersten nationalen, strategischen Papieren zu Datenmanagement-Fragen in der Wissenschaft in den USA (NSF, 2005), Großbritannien (Lyon, 2007; Swan & Brown, 2008), der EU (Atkinson et al. 2008; OGF22-ET CG, 2008) und vor allem seit den Guidelines der OECD (2007) wird international intensiv über die Erfordernisse der Ausbildung von „Datenspezialisten“ diskutiert. Grundlegende Überlegungen, die einen gewissen internationalen Konsens gefunden haben, wurden im Auftrag von JISC von Swan und Brown (2008, S. 1) entwickelt (vgl. Hank & Davidson, 2009). Sie schlagen vier Rollen im Forschungsdatenmanagement vor. Neben dem Data Creator (datenproduzierender Forscher), dem Data Scientist (Wissenschaftler der bspw. bei der Datenanalyse unterstützt) und dem Data Manager (verantwortlich für alle technischen Aspekte: Lagerung, Zugriff, Aufbewahrung) wurde auch der Data Librarian benannt. Im Weiteren wird, auch unter Beachtung der Tätigkeiten die im Data Curation Lifecycle Model (s. Beitrag von Rümpel. Kap. 1.2) aufgeführt sind, neben dem Data Manager und dem Data Curator insbesondere auf den Data Librarian eingegangen.
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.
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.