Planung
Was ist Planung?
Planung im Kontext des Forschungsdatenmanagements (FDM) markiert den Startpunkt eines FDM-Prozesses. Dabei stehen die Forschungsdaten im Zentrum, die in einem Projekt verwendet, bearbeitet und/oder erzeugt werden. Die Planungsphase umfasst die strategische Organisation der Datensammlung, -dokumentation, -organisation und -aufbewahrung.
Ein zentrales Instrument in diesem Zusammenhang ist der Datenmanagementplan (DMP). Dieser Plan stellt sicher, dass alle Aspekte der Datenverwaltung abgedeckt sind, von der Datenerhebung bis zur Langzeitarchivierung. Förderinstitutionen legen zunehmend Wert auf einen detaillierten und durchdachten DMP als Teil des Antragsprozesses. Die Planungsphase legt somit den Grundstein für eine effektive und verantwortungsbewusste Handhabung von Forschungsdaten im gesamten Verlauf eines Projekts.
Beginn eines FDM-Prozesses
Zentrales Element sind Forschungsdaten, die in einem Projekt benutzt, bearbeitet und/oder erzeugt werden
Planung der Sammlung, Dokumentation, Organisation und Aufbewahrung dieser Daten
Förderinstitutionen erwarten einen ausgearbeiteten DMP
Zweck der Planung
Die Planung im Forschungsdatenmanagement erfüllt verschiedene zentrale Zwecke. Erstens zielt sie darauf ab, die langfristige Zugänglichkeit und Nutzbarkeit von Daten sicherzustellen. Durch eine strukturierte Planung werden Forschungsdaten so verwaltet, dass sie über den unmittelbaren Projektzeitraum hinaus erhalten bleiben und für künftige Nutzung zur Verfügung stehen.
Zweitens erleichtert eine frühzeitige Planung die Einhaltung von Datenpflege-Richtlinien. Diese Integration unterstützt die Qualität und Integrität der Daten über den gesamten Forschungsprozess hinweg, da von Anfang an die notwendigen Maßnahmen berücksichtigt werden können.
Drittens fördert eine solide Planung die Transparenz und Offenheit in der Forschung. Sie unterstützt die Verantwortung, öffentlich finanzierte Forschungsprodukte der breiten Öffentlichkeit zugänglich zu machen und trägt somit zur Vertrauensbildung und Rechenschaftspflicht in der Wissenschaft bei.
Schließlich trägt die transparente und offene Bereitstellung von Forschungsdaten zum Return on Investment bei. Dies bedeutet, dass durch die Zugänglichkeit vorhandener Daten neue Forschungsmöglichkeiten geschaffen werden und gleichzeitig verhindert wird, dass unbeabsichtigte Redundanzen in der Forschung entstehen.
Zusammenfassend dient die Planung im FDM dazu, den Wert der Forschungsdaten zu maximieren, die Effizienz in der Forschung zu steigern und die Integrität der wissenschaftlichen Praxis zu unterstützen.
Daten langfristig zugänglich und nutzbar machen
Frühzeitige Planung erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass in weiterer Forschung Datenpflege-Richtlinien eingehalten werden
Transparenz und Offenheit
Return on Investment
Aktivitäten der Planung
Die Aktivitäten der Planung im Rahmen des FDM umfassen verschiedene wichtige Schritte. Die primären Funktionen der Planung bestehen darin, geeignete Methoden auszuwählen und einen angemessenen Förderrahmen für das Forschungsprojekt festzulegen. Ein zentraler Aspekt ist die Ausarbeitung eines Datenmanagementplans, der die Anforderungen des FDM berücksichtigt. Hierbei kann das nützliche Tool RDMO als unterstützendes Instrument dienen, um einen strukturierten Plan zu erstellen.
Die Klärung ethischer und rechtlicher Rahmenbedingungen spielt eine bedeutende Rolle innerhalb der Planungsaktivitäten. Diese umfassen die Auseinandersetzung mit Fragen zur Datenverarbeitung, zum Datenschutz und zur Datennutzung, um sicherzustellen, dass alle relevanten Vorschriften und Bestimmungen beachtet werden.
Ein weiterer essentieller Schritt ist die Zuweisung von Verantwortlichkeiten und die Festlegung spezifischer Rollen im Zusammenhang mit dem FDM. Diese klare Aufgabenverteilung gewährleistet, dass die Handhabung der Forschungsdaten auf verantwortungsbewusste Weise erfolgt und alle relevanten Aspekte berücksichtigt werden.
Ebenfalls integral ist die Prüfung der Möglichkeit zur Nachnutzung bereits bestehender Daten. Dieser Schritt trägt dazu bei, vorhandene Ressourcen optimal zu nutzen, die Forschungseffizienz zu steigern und unbeabsichtigte Redundanzen zu vermeiden.
Zusammengefasst beinhalten die Aktivitäten der Planung eine Bandbreite von Schritten, die sicherstellen sollen, dass Forschungsdaten gemäß bewährter Praktiken verwaltet werden. Gleichzeitig werden ethische und rechtliche Anforderungen erfüllt und eine klare Struktur für den Verlauf der Forschungsarbeit etabliert.
Primäre Funktionen sind Methodenauswahl und Festlegung eines adäquaten Förderrahmens
Datenmanagementplan unter Rücksichtnahme der Anforderungen ausarbeiten
Klärung der ethischen und rechtlichen Rahmenbedingungen
Verantwortlichkeiten und spezifische Rollen für FDM müssen geklärt werden
Prüfung auf Möglichkeit zur Nachnutzung bestehender Daten
Trainingsmaterialien: Planung des Forschungsvorhabens [1]
Reifestufen
Level |
Reifestufe |
Charakteristik |
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Level 1 |
Einstieg |
Die Planung des Forschungsdatenmanagements findet ohne definierte Vorlagen statt |
Die Planung wird intuitiv und ad hoc ausgeführt |
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Level 2 |
Geführt |
Es werden auf Projektebene die Inhalte eines Datenmanagementplans definiert |
Die Pläne werden mit einer projekteigenen Vorlage erstellt |
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Level 3 |
Definiert |
Die Datenmanagementplanung orientiert sich an Standards aus der fachspezifischen Community |
Es werden Vorlagen und Services aus der Community bei der Datenmanagementplanung verwendet |
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Level 4 |
Quantitativ Geführt |
Es werden (quantitative) Qualitätsziele für die Datenmanagementplanung etabliert |
Die Datenmanagementpläne werden auf Vollständigkeit, Aktualität, und Relevanz gesichert |
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Level 5 |
Optimierend |
Die Datenmanagementplanung wird proaktiv optimiert und fortlaufend verbessert (inhaltlich, organisatorisch) |
Es werden Best Practices und Verbesserungen mit der fachspezifischen Community geteilt |
Level 1
Die Datenmanagementplanung läuft intuitiv ab
Es wird intuitiv ein DMP erstellt und ausgefüllt (ad hoc)
Die Ausführung ist abhängig von individuellen Motivation der Forschenden
Level 2
Ziele |
Praktiken |
Empfehlungen/weitere Materialien |
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1.2.1: Verwenden Sie eine klare und umfassende Vorlage für den DMP, welche alle wesentlichen Aspekte des Datenmanagements abdeckt. |
Identifizierung aller wesentlichen Aspekte für den Umgang mit Forschungsdaten |
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Berücksichtigung relevanter Aspekte des Fördergebers und der Institution |
Zum Teil gibt es Leitlinie zum Forschungsdatenmanagement an Ihrer Universität oder Forschungseinrichtung |
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Daraus resultiert die Entwicklung oder Verwendung einer DMP-Vorlage |
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1.2.2: Definieren Sie eine Datenmanagementstrategie, bei der Ziele, Prioritäten und der Umfang des FDMs speziell am Forschungsprojekt ausgerichtet sind. Diese Strategie sollte als integraler Bestandteil bei der Antragsstellung betrachtet werden. |
Identifizierung von projektrelevanten Inhalten bezüglich des Datenmanagements (bspw. Maschinen, Feldversuche, …) |
Die Einteilung in Datasets hat sich bei der inhaltlichen Ausgestaltung eines DMPs bewährt |
Kalkulierung und Planung benötigte Ressourcen (Kosten, Personal, etc.) |
Zum Teil werden Ressourcen und FDM-Systeme von Ihrer Universität oder Forschungseinrichtung empfohlen oder betrieben, richten Sie sich an ihre FDM-Beratungstelle |
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Berücksichtigung von Anforderungen des Fördergebers zur Umsetzung des FDMs |
Die Anforderungen können beispielsweise die langfrsitige Sicherung und Archiverung der Daten für mindestens 10 Jahre sein |
Level 3
Ziele |
Praktiken |
Empfehlungen/weitere Materialien |
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1.3.1: Verwenden Sie eine DMP-Vorlage, die speziell auf die Anforderungen und Standards der fachspezifischen Community zugeschnitten ist. |
Identifizieren oder entwickeln von disziplinspezifischen Vorlagen für einen DMP |
Es gibt unterschiedliche Schwerpunkte für das Forschungsdatenmanagement in Abhängigkeit der Disziplin und Forschungsmethode. |
Verwenden einer fachspezifischen DMP-Vorlage |
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Existierende RDMO-Fragenkataloge verschiedener Forschungsdisziplinen |
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1.3.2: Definieren Sie klare Ziele, Prioritäten und den Umfang des FDMs, die im Einklang mit den Standards und Anforderungen der fachspezifischen Community stehen. |
Inhaltliche Ausrichtung der Datenmanagementplanung an die fachspezifische Community |
Die Inhalte des Datenmanagementplans sind an existierende Standards aus der fachspezifischen orientiert (Bspw. Metadatenstandards, Dateiformate, Fachrepositorien, Systemstandards, …) |
Berücksichtigung von domänenspezifischen Communitystandards in der Planung (möglicher Einfluss auf Projektressourcen) |
Level 4
Ziele |
Praktiken |
Empfehlungen/weitere Materialien |
---|---|---|
1.4.1: Identifizieren und etablieren Sie klare und messbare Qualitätsziele für die Datenmanagementplanung. |
Identifizierung von Qualitätszielen (bspw. Aktualität, Vollständigkeit, Relevanz der Inhalte, …) |
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1.4.2: Sichern Sie die Qualität der DMPs im Projekt über die gesamte Projektlaufzeit. |
Überprüfung des DMP auf Einhaltung der identifizierten Qualitätsziele |
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Level 5
Ziele |
Praktiken |
Empfehlungen/weitere Materialien |
---|---|---|
1.5.1: Verbessern Sie proaktiv die Planung des FDMs, insbesondere im Hinblick auf die Erstellung und Anpassung von DMPs. Identifizieren Sie regelmäßig Verbesserungsmöglich- keiten und passen Sie die Planung entsprechend an. |
FDM-Pläne und -Verfahren werden regelmäßig auf Grundlage der Qualitätsziele bewertet und wenn möglich verbessert und angepasst |
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Strukturelle Hilfsmittel (Vorlagen, DMP-Tools, etc.) werden weiterentwickelt und optimiert |
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1.5.2: Optimieren Sie Prozesse und Pläne unter Verwendung bewährter Verfahren und kommunizieren Sie Neuerungen mit der fachspezifischen Community. |
Entwickeln und nutzen neuer technischer Standards Bestehende Best Practices werden innerhalb des Projekts genutzt und optimiert |
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Ständiger Austausch mit der fachspezifischen Community über bestehende und neue Standards |
Checkliste
Weiterführende Materialien
Auf der Internetseite Forschungsdaten.info sind weiterführende Informationen zu finden.
DFG Umgang mit Forschungsdaten
Referenzen
[1] Diese Trainingmaterialien sind entstanden im Rahmen der NFDI4Ing Special Interest Group RDM Training & Education.