Willkommen zu unserer Coffee Lecture Forschungsdatenmanagement - was ist das eigentlich? Und Datenmanagementpläne - muss das sein? Greifen Sie sich ein Heißgetränk Ihrer Wahl und lernen Sie mit mir in den nächsten zehn Minuten die Grundlagen des Forschungsdatenmanagements kennen. Mein Name ist Frauke Ziedorn und jetzt geht es los! Starten wir mit der wichtigsten Frage: was ist Forschungsdatenmanagement eigentlich? Und wieso brauche ich das? Eine Anmerkung vorneweg - Forschungsdatenmanagement wird in der Regel als FDM abgekürzt. Wenn also auf den Folien irgendwo FDM steht oder ich das sage, wissen Sie was damit gemeint ist!
Forschungsdatenmanagement begleitet den Forschungsprozess und zwar von den ersten Planungen bis zur Archivierung und Nachnutzung und gewährleistet eine bessere Übersicht und Nachnutzbarkeit der Daten. Es gehört also alles, was Sie mit Forschungsdaten tun oder den Umgang mit Forschungsdaten regelt zum FDM. Das Erheben, Auswählen, Überprüfen, das Dokumentieren, Strukturieren und Publizieren, Forschungsdaten Richtlinien und Vorgaben von Drittmittelgebern - alles gehört zum Forschungsdatenmanagement!
So - das klingt ja nun erst mal relativ langweilig!? Lassen Sie mich Ihnen anhand eines Beispiels zeigen, wie FDM Ihnen ganz praktisch helfen kann. Die Astronomin Franka Forscher aus Deutschland möchte untersuchen, wie viele Sternschnuppen in einem bestimmten Zeitraum an verschiedenen Standorten zu sehen sind. Besonderes Augenmerk sollte dabei auf den Bewölkungsgrad des Himmels gelegt werden. Dazu bittet sie eine Kollegin - Sophia Ciencias aus Gran Canaria und einen Kollegen - Lindsay Stars aus Australien um Hilfe. Lindsay bekommt seine Beobachtungsdaten von drei Observatorien in drei verschiedenen Bundesstaaten - aus Coonabarabran in New South Wales, aus Gingin in Western Australia und aus Hobart in Tasmanien. Er erfasst in einer Excel-Tabelle das Datum, den Bewölkungsgrad und die durchschnittliche stündliche Anzahl der Meteore, also die Zenithal Hourly Rate - ZHR - und ein Kürzel des Bundesstaates, aus dem die Daten kommen. Sophia erfasst die Sternschnuppen Daten an zwei Standorten. In der Teide Sternwarte auf Teneriffa und in Roque de los Muchachos auf La Palma. Auch sie erfasst das Datum, den Bewölkungsgrad, die Zenithal Hourly Rate und einen Code für den Standort. Allerdings in einer einfachen Textdatei mit komma-separierten Werten. Welcher Wert an welcher Stelle steht und welcher Code welchen Standort bezeichnet, beschreibt sie in einer separaten Readme-Datei. Bitte behalten Sie bei diesen Beispielen im Hinterkopf, dass dies sehr vereinfachte Szenarien sind, die nur dazu dienen, grundsätzliche Probleme zu verdeutlichen! Als Franka Forscher die Daten zusammenführen will, stößt sie dann auf Probleme. Bei den australischen Daten ist ihr nicht klar, was die Standortkürzel bedeuten. Bei den spanischen Daten fehlt die Readme-Datei, so dass sie raten müsste, welcher Wert in welcher Spalte steht. Auch hier weiß sie nicht, welcher Code zu welchem Observatorium gehört - erst auf Nachfrage erhält sie die Informationen von ihren beiden Kontakten. Beim Zusammenführen muss sie außerdem die Datumsangaben vereinheitlichen, weil Sophia und Lindsay unterschiedliche Formate nutzen. Dieses Beispiel soll einmal zeigen, wo die Fallstricke beim Umgang mit den Daten liegen. Einheitliche Planung und Vorgaben ersparen allen Beteiligten Aufwand und verhindern zeitintensive Nachfragen. Genau hierfür ist der Komplex des Forschungsdatenmanagements da.
Gut denken Sie jetzt - dieses Forschungsdatenmanagement scheint ja ganz sinnvoll zu sein, um auch Fehlerquellen von vornherein auszuschließen, aber diese Datenmanagementpläne, die neuerdings überall gefordert werden - das ist doch nur bürokratische Mehrarbeit!? Mitnichten - Datenmanagementpläne oder DMPs sind ein tolles Projektmanagement-Tool, das Ihnen dabei hilft, den Überblick über Ihre Daten zu wahren und auch im Projekt mit vielen Partnern die Zusammenarbeit zu organisieren. Mit einem DMP planen Sie die Organisation und Dokumentation der Daten, die in Ihrem Projekt anfallen werden. Ein DMP erleichtert die Koordination zwischen Projektpartnern, weil jeder sich an festgelegte Arbeitsweisen halten kann. Ein DMP ermöglicht es, Ihre Daten auch später noch zu verstehen, wobei später hier nicht nur Jahre später meint, sondern auch schon in drei Wochen. Ein DMP hilft Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten und auch gleich Lösungen dafür zu finden. Und ein DMP kann eine Vorgabe der Drittmittelgeber sein - dies sollte aber nicht Ihre einzige Motivation sein, einen DMP anzulegen.
Was gehört nun in einen Datenmanagementplan hinein? Sie machen als erstes administrative Angaben zum Projekt. Das ist insbesondere wichtig, wenn Sie den DMP irgendwo einreichen müssen. Dann überlegen Sie, was für Daten im Projekt genutzt werden - generieren Sie selber Daten oder nutzen Sie bereits existierende Daten Dritter? Dies ist insbesondere aus Lizenzgründen wichtig. Ganz wichtig - insbesondere bei der Zusammenarbeit mit mehreren Partnern - ist der Punkt Datenorganisation. Hier legen Sie fest, wie Daten benannt und abgelegt werden sollen, wo Sie gespeichert werden und wie der Zugriff darauf erfolgen kann. Machen Sie sich Gedanken über Methoden und Arbeitsprozesse und denken Sie auch an rechtliche Aspekte. Arbeiten Sie mit personenbezogenen Daten, dann muss der Datenschutz höchste Priorität haben. Arbeiten Sie mit fremden Daten oder wollen Sie Ihre eigenen Daten teilen, dann setzen Sie sich mit Lizenzen auseinander. Und wie und wo wollen Sie Ihre Daten teilen oder veröffentlichen? Schreiben Sie sich Ihre Gedanken hierzu schon früh auf. Für eine Veröffentlichung müssen Ihre Daten eventuell in besonderen Formaten vorliegen - dies können Sie dann gleich von Anfang an berücksichtigen. Und letztlich sollten Sie einen Überblick über Ihre Ressourcen haben. Wieviel Geld, Material und Personal steht Ihnen eigentlich zur Verfügung? Es gibt ein paar Punkte, die Sie beim Erstellen eines DMP beachten sollten. Als Erstes gilt die alte Werber-Regel auch hier "keep it short and simple". Schreiben Sie keine langen Aufsätze mit komplizierten Sätzen - sehen Sie zu, dass die wichtigsten Punkte klar verständlich sind. Auch wenn Sie noch gar nicht auf alle Punkte in einem DMP eine Antwort kennen, fangen Sie einfach an, den Plan zu schreiben und ergänzen Sie, wenn Sie mehr wissen. Es ist besser, einen unvollständigen Datenmanagementplan zu haben als gar kein Plan.
Generell sind DMPs keine statischen Dokumente, sondern werden immer wieder angepasst. Dies ist nicht nur optional, sondern sollte wirklich immer wieder getan werden um sicher zu gehen, dass die dort festgelegten Arbeitsweisen auch weiterhin zu Ihrer aktuellen Situation passen. Alle Projektbeteiligten müssen den Datenmanagementplan kennen und idealerweise auch Input für ihn geben. Übrigens hilft Ihnen der DMP auch, wenn Sie ganz alleine an einem Projekt arbeiten, denn allzu oft vergisst man doch die Regeln, die man sich selber ausgedacht hat. Denken Sie beim Erstellen auch an mögliche Vorgaben von Dritten an Sie. Und zuletzt lege ich Ihnen noch ans Herz, sich Hilfe zu holen. Nutzen Sie Checklisten oder online Tools wie RDMO oder DMPonline. Hier an der LOH bietet das Serviceteam Forschungsdaten gerne seine Hilfe an. Sie finden das Team unter fdm.uni-hannover.de. Diese Coffee Lecture basiert auf der kürzlich erschienenen Blog Reihe "2 Minuten FDM" im TIB-Blog. Schauen Sie dort doch auch einmal hinein. Wir würden uns freuen, wenn Sie auch nächste Woche bei unseren Coffee Lectures zum Forschungsdatenmanagement dabei sein würden. Am 10. August geht es um die Dokumentation von Daten und am 12. August, dann um die Publikation. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit und bis zum nächsten Mal!
