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Forschungsdatenmanagement

Es existieren verschiedenen Modelle zum Management von Daten im Allgemeinen und Forschungsdaten im Speziellen. Hervorzuheben sind dabei vor allem das DCC Curation Lifecycle Model des Digital Curation Center (DCC) sowie der Research Data Lifecycle des UK Data Archive. Das daraus abgeleitete Forschungsdatenmanagement (FDM) umfasst alle organisatorischen Aktivitäten, die mit Forschungsdaten verbunden sind. Zu diesen Aktivitäten gehören entsprechend die Gewinnung, Aufbereitung, Verarbeitung, Analyse, Speicherung, Archivierung und Veröffentlichung von Forschungsdaten. Eine wichtige Rolle zur Sicherung der Nachprüfbarkeit und Nachnutzbarkeit digitaler Forschungsdaten spielen dabei standardisierte Metadaten und Repositorien.

Standardisierte Metadatennach oben

Metadaten sind strukturierte Informationen zur Beschreibung und Erschließung von Daten. Sie dienen vor allem der standardisierten Dokumentation von Forschungsdaten. Darüber hinaus sind sie eine wichtige Voraussetzung für die dauerhafte Sicherung. Ein Beispiel für ein weit verbreitetes Metadatenschema für Forschungsdaten ist das DataCite Metadata Schema des DataCite Konsortiums. In einzelnen Bereichen gibt es auch Bestrebungen nach eigene Standardspezifikationen, wie beispielsweise die DDI Specification der Data Documentation Initiative (DDI) für den Bereich Social Sciences.

Eine Übersicht über vorhanden Metadatenstandards findet sich auf den Seiten der Research Data Alliance (RDA) unter http://rd-alliance.github.io/metadata-directory/.

Forschungsdatenrepositoriennach oben

Zur eigentlichen Speicherung, Beschreibung und Verknüpfung von digitalen Forschungsdaten und den dazugehörigen Metadaten gibt es bereits eine Vielzahl von verwalteten Verzeichnissen und Archiven, sogenannten Repositorien. Viele Universitäten, Forschungsinstitute, Bibliotheken und/oder Fachbereiche betreiben ihre eigenen Repositorien, wie beispielsweise das Publishing Network for Geoscientific & Environmental Data (Pangaea). Einige bekannte fachübergreifende Repositorien sind: Figshare, Datadryad, Zenodo oder Harvard Dataverse. Um eine langfristige Identifikation der gesicherten Daten zu gewährleisten nutzen Repositorien unterschiedliche persistente Identifikatoren, wie beispielsweise die aus dem elektronischen Publizieren bekannten Digital Object Identifier (DOI) oder Uniform Resource Identifier (URN).

Eine Übersicht über vorhandene Forschungsdatenrepositorien bietet die re3data - Registry of Research Data Repositories.
Auch die TU Dresden arbeitet derzeit an einem eigenen Open Access Repository and Archive (OpARA) - verfügbar Anfang Mai 2017.