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Datenlebenszyklus
(2023)
Ein Datenlebenszyklus dient als Rahmen für das strukturierte Datenmanagement. Er umfasst den gesamten Datenfluss von der Planung über die Erzeugung bis hin zur Aufbewahrung und Bereitstellung. An allen Stationen des Datenlebenszyklus können Maßnahmen für ein strukturiertes Datenmanagement getroffen werden, um Daten effizient zu nutzen, ihre Qualität sicherzustellen und ihre Langzeitverfügbarkeit zu gewährleisten.
Die vorliegende Grafik visualisiert den Datenlebenszyklus, der sich aus drei Hauptbereichen zusammensetzt: Planung und Nachnutzung, Erzeugung und Bearbeitung sowie Aufbewahrung und Bereitstellung. Jeder Bereich umfasst spezifische Aufgaben und Prozesse im Umgang mit Daten.
Die erste Phase „Planung und Nachnutzung“ beinhaltet zwei wesentliche Elemente. Als Erstes erfolgt die Planung des Forschungsvorhabens, bei der die Ziele, Methoden und Ressourcen definiert werden. Als Zweites umfasst sie die Recherche und Wiederverwendung bereits vorhandener Daten, um deren Nutzen und Potenzial für das vorliegende Projekt einzuschätzen.
Die zweite Phase „Erzeugung und Bearbeitung“ besteht aus drei Elementen, die in einem eigenen zirkulären Ablauf abgebildet sind. Als Erstes werden Daten erhoben und erfasst, entweder durch experimentelle Studien, Umfragen oder andere Methoden. Der Übergang von der ersten Phase zur zweiten Phase erfolgt über dieses Element, da hier die grundlegende Generierung eigener Daten innerhalb der Forschung beginnt. Als Zweites werden die gesammelten Daten gespeichert und organisiert, um ihre Integrität und Verfügbarkeit zu gewährleisten. Als Drittes erfolgt die Verarbeitung, Analyse und Auswahl der relevanten Informationen. Der Übergang von der zweiten Phase zur dritten Phase erfolgt aus diesem Element, da die gewonnenen Erkenntnisse für die weitere Aufbewahrung und Bereitstellung vorbereitet werden. Insgesamt bildet die zweite Phase einen kontinuierlichen Kreislauf.
Die dritte Phase „Aufbewahrung und Bereitstellung“ besteht aus drei Elementen. Als Erstes erfolgt die Publikation der Forschungsergebnisse, sei es in wissenschaftlichen Zeitschriften, Repositorien oder anderen relevanten Publikationsorten. Als Zweites werden die Daten archiviert, um ihre Langzeitverfügbarkeit und -integrität zu gewährleisten. Als Drittes wird Zugang zu den Forschungsergebnissen geschaffen, beispielsweise über eine gezielte Freigabe für bestimmte Nutzergruppen oder Erhöhung der Sichtbarkeit.
Forschungsdatenmanagement (FDM) nimmt in Wissenschaftsinstitutionen und Scientific Communities einen immer größeren Stellenwert ein. Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) sehen sich mithin der Aufgabe gegenübergestellt, Rahmenbedingungen für ein gelingendes FDM in Forschungsvorhaben zu schaffen. Die vorliegende Grafik hat zum Ziel, die Ausgestaltung dieser Rahmenbedingungen zu befördern, indem sie – mit Blick auf die operative Ebene – die Bedarfe der Forschenden mit FDM-Dienstleistungen zusammenbringt sowie Wechselwirkungen visualisiert. Auf diese Weise soll sie die Komplexität des Handlungsfelds FDM veranschaulichen und zugleich als Handreichung zur Ausgestaltung adäquater FDM-Ressourcen und -Prozesse für die Zielgruppe der Forschenden dienen.
Die Zusammenstellung basiert auf den generalisierten Erfahrungen, die zwischen 2020 und 2023 von den in der Förderlinie „FDMScouts.nrw“ finanzierten Projektverbünden in vier gemeinsamen Handlungsfeldern (Netzwerkarbeit, Information und Sensibilisierung, Koordination, Beratung) gesammelt wurden. Die zehn beteiligten Hochschulen arbeiteten in fünf Verbünden an Strukturen und Prozessen für eine nachhaltige Etablierung des Forschungsdatenmanagements vor Ort. Dabei berücksichtigt die Grafik überregionale Serviceangebote und Institutionen für den Bereich FDM, wie sie bis zum Zeitpunkt der Veröffentlichung zur Verfügung standen.