Forschungsdatenmanagement
Der ordnungsgemäße Umgang mit Forschungsdaten ist eine der wichtigsten Voraussetzungen für eine gute wissenschaftliche Arbeit. Ein professioneller Ansatz im Forschungsdatenmanagement trägt dazu bei, die Einhaltung der Grundsätze der Guten Wissenschaftlichen Praxis zu gewährleisten.
Dies erfordert ein systematisches Arbeiten durch die Phasen des Datenlebenszyklus, unterstützt durch einen Datenmanagementplan. Der Forschungsdatenlebenszyklus ist ein zentrales Instrument zur Organisation und Planung des Umgangs mit Daten während eines Forschungsprojekts: Er beschreibt, wie Forschungsdaten eine Reihe von Phasen durchlaufen, von denen jede eigene spezifische Aufgaben umfasst.
Es existieren verschiedene Versionen dieses Modells mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad und leicht variierender Terminologie, doch der grundlegende Gedanke bleibt derselbe; der Umfang der Aufgaben in jeder Phase variiert je nach Disziplin und Art des Forschungsprojekts. Das hier verwendete Modell (adaptiert von forschungsdaten.info) unterteilt den Lebenszyklus in sechs Phasen: Planung, Erhebung, Verarbeitung und Analyse, Bereitstellung und Veröffentlichung, Archivierung und Wiederverwendung.
Datenlebenszyklus
Die folgenden Abschnitte erläutern die einzelnen Phasen sowie die Services, die das Rechenzentrum und die Universitätsbibliothek zur Unterstützung anbieten.

1. Forschungsvorhaben planen
Ein gutes Datenmanagement beginnt, noch bevor die erste Messung erfolgt. In dieser Phase legen Sie fest, wie Daten erstellt, dokumentiert, gespeichert und später bereitgestellt werden. Diese Entscheidungen halten Sie in einem Datenmanagementplan (DMP) fest. Viele Förderorganisationen erwarten mittlerweile einen solchen Plan als Teil des Projektantrags.
Was in dieser Phase geschieht:
- Konzeption der Studie unter Berücksichtigung des Datenumgangs
- Suche nach bereits existierenden Daten, die wiederverwendet werden können
- Planung des Datenmanagements, einschließlich Dateiformaten und Speicherorten
- Planung und Vorbereitung von Einwilligungsverfahren für die Datenweitergabe
Unsere Leistungen:
- RDMO: Unser institutionelles Tool zur Erstellung und Pflege von Datenmanagementplänen, inklusive Vorlagen für die Anforderungen gängiger Förderorganisationen: https://rdmo.fdm.uni-greifswald.de/
- Beratung zu Datenmanagementplänen: Unterstützung bei der inhaltlichen Gestaltung Ihres DMP sowie Begleitung bei dessen Ausarbeitung.
2. Daten erheben
Im Rahmen der Datenerhebung werden Daten durch Experimente, Beobachtungen, Messungen oder Simulationen generiert. Eine konsistente Dateibenennung, eine strukturierte Ablage sowie zuverlässige Backups ab dem ersten Tag reduzieren den späteren Aufwand innerhalb des Projekts erheblich.
Was in dieser Phase geschieht:
- Durchführung von Experimenten, Beobachtungen, Messungen, Simulationen etc.
- Einholung notwendiger Genehmigungen zur Datennutzung.
Unsere Leistungen:
- Technische Unterstützung durch das Rechenzentrum bei Fragestellungen im Rahmen der Datenerhebung – beispielsweise zu Speicherorten, Zugriffsberechtigungen, Datensicherung (Backups) und geeigneten Dateiformaten.
3. Daten aufbereiten und analysieren
Dies ist in der Regel die zeitintensivste Phase eines Projekts. Rohdaten werden aufbereitet, geprüft und analysiert; die dabei durchgeführten Schritte werden dokumentiert, um die Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten.
Was in dieser Phase geschieht:
- Erfassung, Digitalisierung, Transkription oder Übersetzung von Daten
- Sicherung und Verwaltung der Daten
- Prüfung, Validierung und Bereinigung der Daten
- Ggf. Anonymisierung der Daten
- Beschreibung der Daten (Metadaten)
- Interpretation der Daten
- Aufbereitung und Darstellung der Forschungsergebnisse
- Vorbereitung der langfristigen Datenarchivierung
Unsere Leistungen:
Technische Beratung bei der Verarbeitung und Analyse Ihrer Forschungsdaten.
Bereitstellung (Hosting) der für die Datenverarbeitung und -analyse benötigten Applikationen auf dem AppHub-Webserver (https://apphub.wolke.uni-greifswald.de/) oder dem High Performance Computing Cluster “Brain"(https://rz.uni-greifswald.de/dienste/allgemein/sonstiges/high-performance-computing/).
4. Daten teilen und publizieren
Die Weitergabe von Daten innerhalb des Projektteams, an Kooperationspartner oder an die breitere Forschungsgemeinschaft erfordert Klarheit über Rechte und Zugriffsmodalitäten. Veröffentlichte Daten werden zitierfähig und sind parallel zu Ihren Textpublikationen sichtbar. Unterstützung bei spezifischen Publikationsfragen sowie rechtliche Beratung werden durch die Universitätsbibliothek angeboten.
Was in dieser Phase geschieht:
- Klärung des Urheberrechts und der Nutzungsrechte
- Steuerung des Datenzugriffs
- Weitergabe (Sharing) der Daten
- Veröffentlichung der Daten
Unsere Leistungen:
- Nextcloud: Nutzen Sie Nextcloud, um kleinere Datensätze während Ihres Projekts sicher zu speichern und auszutauschen – etwa innerhalb Ihres Teams oder mit externen Kooperationspartnern: https://nextcloud.uni-greifswald.de/
- CKAN: Über unser Forschungsdaten-Repository CKAN können Sie Ihre Datensätze veröffentlichen. Datensätze mit Archivstatus werden mit einem persistenten Identifikator (PID) versehen, was eine zuverlässige Zitierung Ihrer Daten ermöglicht: https://ckan.fdm.uni-greifswald.de/
5. Daten archivieren
Die Gute Wissenschaftliche Praxis schreibt vor, dass Forschungsdaten für mindestens zehn Jahre aufbewahrt werden müssen. Archivierung bedeutet, die Daten in nachhaltigen Formaten, auf geeigneten Medien und mit ausreichend Metadaten so zu speichern, dass sie auch nach vielen Jahren noch verständlich und nutzbar sind.
Was in dieser Phase geschieht:
- Migration der Daten in geeignete Formate
- Migration der Daten auf geeignete Speichermedien
- Erstellung von Backups und Sicherung der Daten
- Erstellung und Dokumentation von Metadaten
- Archivierung der Daten
Unsere Leistungen:
CKAN kann ebenfalls zur Langzeitarchivierung Ihrer Datensätze sowie der dazugehörigen beschreibenden Metadaten genutzt werden: https://ckan.fdm.uni-greifswald.de/
6. Daten nachnutzen
Der Lebenszyklus schließt dort, wo er begann: Gut dokumentierte Daten bilden die Grundlage für neue Forschungsfragen, für die Lehre oder für die Verifizierung früherer Ergebnisse – sei es durch die eigene Arbeitsgruppe oder durch Dritte.
Was in dieser Phase geschieht:
- Überprüfung früherer Ergebnisse
- Durchführung weiterer Forschungsarbeiten auf Basis existierender Daten
- Review bestehender Forschungsstände
- Ableitung von Erkenntnissen und Förderung von Lernprozessen
Weitere Unterstützungsangebote (extern zum Rechenzentrum):
Die Universitätsbibliothek berät zur Suche und Wiederverwendung bestehender Forschungsdaten; dies umfasst insbesondere die Recherche in Repositorien sowie Fragen zu Lizenzen und zur korrekten Zitierung.
Weiterführende Ressourcen:
- Angebote und Unterstützung des Rechenzentrums im Bereich des Forschungsdatenmanagements.
- Angebote und Unterstützung der Universitätsbibliothek im Bereich des Forschungsdatenmanagements.