Management von Forschungsdaten  (Research Data Management - RDM)

Warum brauchen wir Research Data Management?
  1. zur Dokumentation von Daten - Ihre Forschungsdaten müssen gespeichert und archiviert werden.
  2. für eine verbesserte Organisation der Forschungsdaten zum Zwecke der Analyse, Berichterstattung, Veröffentlichung und Wiederverwendung.
  3. um den Überblick über verschiedene Versionen zu behalten - Kenntnis der Herkunft und Geschichte Ihrer Daten.
  4. um Datensicherheit und Integrität zu berücksichtigen
  5. weil es in den Reglementen des Schweizerischen Nationalfonds & der Europäischen Kommission vorgeschrieben ist!
Forschungsdatenmanagement: : Good Practice
  • Entwicklung einer Strategie zur Datenerfassung und –speicherung
    • Wie werden Daten erfasst? z.B. in einem Notizbuch, Excel Tabellen, Word-Datei, Sammlung von Spektren aus Instrumenten, Mikroskopische Bilder ....?
    • Wie sind die Daten gespeichert und organisiert? z.B. analog in Papierform, elektronisch auf einem Computer und in welchem ​​Format ...?
    • Wie sind die Daten mit einem Projekt verbunden? z.B. Wie werden Datensätze zu verschiedenen Projekten zugeordnet?
  • Infrastruktur für eine sichere und zuverlässige Datenspeicherung
    • Wo sind Ihre Daten gespeichert? z.B. lokaler Computer, Server, Cloud, Laborbücher. Wie wird die Sicherheit dieser Ressourcen verwaltet?
    • Sind die Daten sensibel und wie werden Datensicherheit und Datenzugriffsrechte verwaltet?
  • Management von Backups und Versionen
    • Gibt es eine Backup-Lösung?
    • Haben Sie Off-Site-Backups?
    • Bewahren Sie verschiedene Versionen von Dateien auf?
    • Wie werden wichtige Daten archiviert?
    • Es wird empfohlen, Ihre Daten auf den UNIFR Servern zu speichern. Die Server-Backups erlauben eine Wiederherstellung von versehentlich gelöschten Daten innerhalb von 30 Tagen. Weitere Informationen
  • Strategien zur Freigabe und Veröffentlichung Ihrer Daten
    • Es gibt einen Unterschied zwischen der Speicherung von Daten für eigene Belange und dem zugänglichmachen der Daten für andere.
    • "Open Data" erfordert, dass mindestens die Daten veröffentlicht werden, die einer Publikation zugrunde liegen.
    • Gibt es eine Strategie, um zu entscheiden, welche Daten geteilt werden und wie?
    • Welches Dateiformat verwenden Sie, um Ihre Daten zu veröffentlichen?
    • Welche Metadaten werden benötigt, damit andere Ihre Daten verstehen und wie werden sie diese bereitstellen? Wenn möglich und vorhanden, verwenden Sie den in Ihrer Forschungsdisziplin üblichen Metadatenstandard.
  • Berücksichtigung des geistigen Eigentums (Intellectual Property - IP): Wem gehören die Daten?
    • Wem gehören die Daten, die veröffentlicht werden? Wurden sie selbst erfasst oder werden existierende Daten wiederverwendet? Wenn Sie Daten wiederverwenden, stellen Sie bitte sicher, dass Sie die Lizenzbestimmungen der Daten verstehen.
    • Gibt es IP-Vereinbarungen, die beachtet werden müssen?
    • Unter welcher Lizenz werden die Daten veröffentlicht? Welche Rechte sollen andere, die Ihre Daten nutzen wollen, haben? z.B. diverse Creative Commons (CC) Lizenzen. (Webseite zur Lizenzauswahl)
    • Bitte beachten Sie, dass einige Daten, die Sie erstellen, einen "kommerziellen Wert“ haben könnten was sich vielleicht erst während des Projekts herausstellt. Es wäre daher ratsam, sich zu Beginn eines Projekts nicht zu streng auf einen bestimmten Lizenztyp festzulegen.
    • Im Falle von Fragen bezüglich den Themen Lizenzen oder geistiges Eigentum wenden Sie sich bitte an den Service für Wissens und Technologietransfer / Industrial Relations der Universität Freiburg. 

Data Management Plan (DMP)

RDM Terminologie 
  • Copyright

    Eine Reihe von Rechtsansprüchen von Urheberrechtsinhabern (Autor oder Schöpfer oder eine andere Partei, denen die Rechte übertragen wurden), die die Vervielfältigung, Verbreitung, Anpassung oder Ausstellung von Originalarbeiten festlegen.

  • Daten

    Das aufgezeichnete Material, das in der wissenschaftlichen Gemeinschaft allgemein akzeptiert wird, um Forschungsergebnisse zu validieren. Daten können z.B. eine Sequenz von Bits, eine Tabelle mit Zahlen, die Schriftzeichen auf einer Seite, die Aufzeichnung von Klängen, die von einer Person gesprochen werden, oder ein Exemplar von Mondgestein umfassen (Quelle: Reference Model for an Open Archival Information System, 2002)

  • Datenrepositorium

    Ein System, das Onlinezugang zu Forschungsdaten bietet; UNIFR bietet bisher kein eigenes institutionelles Datenrepositorium an. Forschende, die einen dauerhaften Zugang zu ihren Daten gewährleisten möchten, werden gebeten, entweder ein disziplinspezifisches Repositorium zu verwenden (siehe globale Übersicht über Forschungsdatenbanken  www.re3data.org ) oder ein allgemeines Repositorium wie figshare oder ZENODO. Der SNF gibt Beispiele für allgemeine Datenrepositorien, die seine Anforderungen erfüllen.

  • FAIR Data Principles

    Die FAIR Data Principles für das wissenschaftliche Datenmanagement bieten einen Leitfaden zur Verbesserung der Wiederverwendbarkeit wissenschaftlicher Daten. Die Grundsätze verlangen, dass Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sind.

  • Institutionelles Repositorium

    Ein Service, der digitale Inhalte speichert und den Online-Zugriff auf diese bereitstellt. Der Inhalt wird typischerweise von der Institution produziert, die den Dienst beherbergt. Das pan-institutionelle Publikations-Repositorium der UNIFR ist ReroDoc.

  • Lizenz

    Im Rahmen der Datenverwaltung ist eine Lizenz ein Rechtsinstrument, das die Nutzungsbedingungen eines Datensatzes bestimmt. Das EUDAT online tool unterstützt Sie bei der Auswahl der richtigen Lizenz.

  • Metadaten

    Dokumentation oder Informationen zu einem Datensatz. Metadaten können in die Daten selbst eingebettet sein oder getrennt von den Daten vorhanden sein. Metadaten können Eigentum, Zweck, Methoden, Organisation und Bedingungen für die Nutzung von Daten, technische Informationen über die Daten und andere Informationen beschreiben. Zahlreiche Disziplinen haben jeweils eigene Metadatenstandards.

  • Open Access

    Typischerweise verwendet, um Publikationen zu beschreiben, bezieht sich „Open Access“ auf online frei verfügbares Material, das nur wenige oder keine Urheberrechts- oder Lizenzbeschränkungen hat.

  • Open Data

    „Open Data“ beschreibt Daten, die frei verwendet, geteilt und genutzt werden können - von jedermann, überall zu jedem Zweck, in Übereinstimmung mit der jeweils gültigen Lizenz.

     

  • Bewahrung von Daten

    Gewährleisten, dass die Daten intakt, zugänglich und verständlich bleiben. Dies erfordert die Bewahrung der Integrität der digitalen Dateien selbst und kann sehr kompliziert sein. Datenpflege und -bewahrung kann die Erhaltung der Software beinhalten, die erforderlich ist, um mit den Daten zu interagieren oder ältere Systeme zu emulieren, Daten in neue Formate und neue Medien zu migrieren und sicherzustellen, dass genügend Metadaten vorhanden sind, um die Daten zu verstehen, zu interpretieren, zu verwalten und zu bewahren.

     

  • Datenschutz

    Der Schutz personenbezogener Daten vor dem unbefugten Zugriff durch andere.

  • RDM

    Forschungsdatenmanagement (Research Data Management) bedeutet die Organisation von Daten, von deren Erzeugung bis hin zur Verbreitung und Archivierung.

  • Datensicherheit

    Methoden zum Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff, Veränderung oder Zerstörung.