Datenexzellenz Forschung

Kategorie der Methode:

Data Governance und Management

Ziel des Methodeneinsatzes:

Gute Datenqualität – von Beginn an richtig

Zuordnung der Methode zu Phasen/Aktivitäten im und bezüglich des Innovationsprozesses:

Grundvoraussetzungen schaffen um einfach Lösungen zu entwickeln

Kurzbeschreibung

Jede Wissenschaftlerin und jeder Wissenschaftler steht vor der immer komplexer werdenden Herausforderung, mit Daten angemessen umzugehen. Mit Open Science werden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler dazu ermutigt und durch Fördergebende teils verpflichtet, ihre Forschungsprozesse und -daten transparent zu machen. Hierfür müssen die Daten aller Phasen des Forschungsprozesses so aufbereitet und abgelegt werden, dass diese von anderen Forschenden nachvollzogen und gegebenenfalls bearbeitet werden können.
Datenexzellenz kann umfassender als Datenqualität definiert werden. Sie bezieht sich nicht auf ein Datenobjekt, sondern auf die Organisation, in der es erstellt wurde. Institute, Abteilungen und Projektteams können den Handlungsrahmen für gute Datenqualität schaffen. Neben der internen Ablage und Nutzung von Daten für innovative Lösungen, gibt es die Option der Open Data Veröffentlichung sowie die Option Daten nur als Metadaten öffentlich zur Verfügung zu stellen.

Vorgehensweise

1. Legt als Institut, Team oder Projekt organisatorische Verantwortlichkeiten fest.
2. Strebt die Unterstützung und Zusammenarbeit von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern sowie Fachinformationseinrichtungen an.
3. Legt dabei mittels Sensibilitätsstufen ein besonderes Augenmerk auf Datenklassifikation und Vertraulichkeit von Daten bspw. im Kontext von Datenschutz und Industrieprojekten.
4. Verfügt über einen phasenorientierten regelbasierten Datenkurationsworkflow um Metadaten und Rohdaten (bspw. Dateien) früh im Forschungsvorgehen in guter Qualität vorzuhalten.