Relevanz von Forschungsdatenmanagement
Eine effektive Verwaltung von Forschungsdaten ist aus mehreren Gründen von großer Relevanz:
1. Reproduzierbarkeit und Transparenz
2. Datenqualität und -integrität
3. Wissensaustausch und Kollaboration
4. Compliance und Ethik
Methoden und Technologien zur Umsetzung (Sicherstellung von Datenqualität) auswählen und anwenden können.
Methoden und Technologien zur Umsetzung von Forschungsdatenmanagement:
1. Datenorganisation und -dokumentation:
2. Datenarchivierung und Sicherung:
3. Datensicherheit und Datenschutz:
4. Datenanalyse und -visualisierung:
5. Datenmanagementpläne:
6. Datenrepositorien und Plattformen:
7. Schulung und Unterstützung:
FAIR-Prinzip
Methoden zur Umsetzung der FAIR Prinzipien im Datenmanagement und der Datennutzung benennen und beschreiben können.
Die FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) wurden entwickelt, um die Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit von Forschungsdaten zu verbessern
1. Findable (Auffindbar):
- Metadaten: Stellen Sie umfassende und standardisierte Metadaten bereit, die Informationen über den Inhalt, die Herkunft und die Nutzung der Daten enthalten. Verwenden Sie etablierte Standards und Schemata, um die Interoperabilität mit anderen Datenquellen zu gewährleisten.
2. Accessible (Zugänglich):
- Offene Zugriffsrichtlinien: Stellen Sie Daten offen und frei zugänglich zur Verfügung, soweit dies rechtlich und ethisch vertretbar ist. Berücksichtigen Sie dabei gegebenenfalls Datenschutz- und Urheberrechtsbestimmungen.
- Datenrepositorien: Nutzen Sie spezielle Datenrepositorien oder Plattformen, um Daten dauerhaft und barrierefrei zugänglich zu machen. Repositorien bieten oft Möglichkeiten zur Veröffentlichung von Daten mit geeigneten Metadaten.
3. Interoperable (Interoperabel):
- Standardisierte Datenformate
4. Reusable (Wiederverwendbar):
- Datenlizenzierung
- Datenzitation
- Dokumentation
Bedeutung von FAIRen Daten für die Umsetzung von nachhaltigen technischen Systemen und Prozessen benennen und beschreiben können.
Die Bedeutung von FAIRen Daten für die Umsetzung von nachhaltigen technischen Systemen und Prozessen liegt in der Förderung einer effizienten und transparenten Nutzung von Informationen, die für nachhaltige Entscheidungsprozesse unerlässlich sind.
1. Wissensaustausch und Zusammenarbeit
2. Replizierbarkeit und Vertrauenswürdigkeit
3. Informierte Entscheidungsfindung
4. Identifizierung von Optimierungspotenzial
5. Langfristige Überwachung und Bewertung
6. Kommunikation und Bewusstseinsbildung
Die FAIR-Prinzipien spielen eine wesentliche Rolle in der Förderung einer nachhaltigen Entwicklung, da sie den Austausch und die Nutzung von Daten erleichtern, die für die Planung, Implementierung und Bewertung nachhaltiger technischer Systeme und Prozesse unerlässlich sind.
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