FAKIN auf FDM Netzwerkveranstaltung des BMBF

Projekt UNEKE, Ania Lopez, Uni Duisburg

• Partner: Uni Essen, RWTH Aachen
• Ziel: Kriterienkatalog: Nach welchen Kriterien wird entschieden, welche Systeme genutzt werden?
• Statement Bela Brenger, RWTH Aachen: praxisnahe Handlungsanweisungen

Projekt FoDaKo, Hans-Dieter Weckmann, Uni Düsseldorf

• Partner: drei Universitäten: Düsseldorf, Siegen, Wuppertal
• Digitale Langzeitarchivierung und FDM
• Rechenzentren und Bibliotheken
• bereits geschehen: Evaluation von Software, Anforderungskatalog
• bereits vorhanden:
  • dreistufige IT-Infrastruktur, u.a. Sharepoint, Open Source, insgesamt 2 PByte (1 PByte = 1000 GByte) Speicher, verteilt auf drei Zentren
  • Richtlinien
• wichtig: verbindliches commitment
• Projektziel:
  • Aufbau von Kompetenzzentren, die die vorhandenen Strukturen den Wissenschaftlern “andienen”
  • Schulungen
• Statement Sabine Roller (Uni Siegen): Schulungsunterlagen

Projekt SynFo, Thilo Paul-Stüve, Uni Kiel

• Uni Kiel: datengetriebene Forschung, u.a. Sonderforschungsbereiche SFB 1182 (Entstehen und Funktionieren von Metaorganismen), SFB 754 (Klima - Biogeochemische Wechselwirkungen im Tropischen Ozean)
• Exzellenzcluster
• Datenflüsse schwierig
• Ziel: Workflows beleuchten
  • organisatorisch
  • technisch, z.B. Metadatenformate
  • rechtlich, z.B. Urheberschaft, Lizenzen
• Produkte
  • Vorgehensweisen, workflows (generisch)
  • Data Policy Kit (Baukastensystem)
  • Musterverträge, Richtlinienblaupausen

Projekt FDMentor, Malte Dreyer, HU Berlin

• Partner: HUB, FUB, TUB, Uni Potsdam (UP)
• Good Practice im FDM
• Idee Mentor: es sind unterschiedliche Niveaus vorhanden
• Elemente
  • Strategieentwicklung (UP)
  • FD Policies (TUB)
  • Schulungen, Trainings (FUB, HUB): schlechte Skalierung wegen Fluktuationen
  • Verbund (HUB): Vernetzung, Koordination
• Ziel: Handlungsempfehlungen, Policies
• Austausch mit Repositories
• re3data: Wie finde ich das passende Repository?
• Herausforderung: Adressierung und Ansprache von Wissenschaftlern
• Forschungsdaten-Policies

Diskussion

• Es scheint regionale Beschränkungen zu geben. Sind Landesgrenzen bindend? Finanziell schon.
• Kiel: dezentrales FDM
• HS bemerkt, dass es für ein kleines Institut schwierig ist, ein FDM zu installieren, wenn dies in den Projekten nicht explizit eingeplant ist. Antwort: Entscheidend dafür ist, was förderfähig ist. Empfehlung an das KWB: Wir sollten uns Kooperationspartner (z.B. Uni mit Rechenzentrum?) suchen

Projekt FDM_OAS-Orient, Martin Lee, FU Berlin

• Fachbereichsbibliothek, Asiatische Sprachen
• Information Retrieval
• “Was Google nicht findet, existiert nicht” - NEIN

Projekt InPT-Dat, Steffen Franke, INP Greifswald

• INP = Leibnitz-Institut für Plasmaforschung und Technologie e.V., außeruniversitäre Forschungseinrichtung, 164 Mitarbeiter laut Homepage
• Konzept einer interdisziplinären Datenplattform
• physikalische, biologische, medizinische Daten

Projekt geo_data_node_gfz, Roland Bertelmann, GFZ Potsdam

• Spannungsfeld spezifisch <-> generisch
• Domänen: privat, Gruppe, dauerhaft, Nachnutzung
• Metadaten: essentiell für Wiederverwendung (Reuse) und Findbarkeit
• Strukturelle Metadaten, z.B. DOI
• Datenpublikation mit DOI
• Standardisierte XML-Dateien
• Konsensbildung in Communities

Projekt GRAcE, Jan Brase, Uni Göttingen

• eResearch-Infrastruktur am Campus Göttingen
• Etablierung von Disziplin-unabhängigen services
• Embedded Librarian: Datenmanager geht “rein ins Feld”

Projekt eeFDM, Roman Gerlach, Uni Jena

• Kontaktstelle FDM Uni Jena
• Biodiversitätsforschung
• Datenmanagement-Plattform
• Heterogenität
• Herausforderung: Datenpublikation
• Projektansatz: FDM-Plattform im Baukastenprinzip
• Koordination und Harmonisierung

Projekt FDMHerder, Barbara Fichtl, Herder-Institut Marburg (Statement)

Projekt FAKIN, Hauke Sonnenberg, KWB (Statement)

• Schon Goethe hat die Bedeutung des Wassers erkannt.
• Wir bearbeiten Fragen zum Thema Wasser in Bezug auf Quantität und Qualität
• Wir verarbeiten Daten in unterschiedlicher Quantität und Qualität
• Daten sind heterogen in Bezug auf Struktur, Formate, Metadatenbedarf
• Unsere Methoden: Datenbanken, Programmierung, Automatisierung
• Unsere Tools: zum Teil Eigenentwicklungen, maßgeschneiderte Lösungen
• Unsere Ziele:
  • weiterhin Qualität unserer Ergebnisse
  • Standardisierung, Vereinheitlichung eigener Methoden
  • etablierte Lösungen statt Eigenentwicklungen
• Was können wir von Ihnen lernen?

Projekt FoDaKo, Hans-Dieter Weckmann, Uni Düsseldorf (Statement)

• Rechenzentrumsleiter
• Aufbau von Kompetenzzentren
• Unterschiedliche Policies, je nach Disziplin
• nicht nur Metadaten sind Disziplinen-spezifisch

Diskussion

• elektronische Laborbücher, wer kennt gute?
• Plädoyer: Mit dem arbeiten, was da ist!
• Dataverse als Repositorium
• Sharepoint als Möglichkeit, Prozesse abzubilden
• Labfolder als Standardlaborbuch
• Projekt GRAcE: gerätespezifische Metadaten (proprietäre Formate). Bei gemeinsamer Anschaffung von Großgeräten sollten Datenformate eine Rolle spielen. Das ist ein neuer Gedanke!
• Wie begutachtet man FDM?
  • Forderung eines Forschungsdatenprodukts, z.B. Aufbau eines Repositoriums
  • “Ich habe mich mit FD-Managern unterhalten…”
  • Alt-Metriken nutzen: wie oft wird Datensatz referenziert, heruntergeladen?
  • Gutes FDM zeichnet sich durch Wiederfindbarkeit und Wiedernutzung aus.
  • Publizieren mit DOI, das ist quasi Standard.

Projekt UNEKE, Ania Lopez, Uni Duisburg

• bester Fall: Fachdatenrepositorien
• Hochschulen brauchen objektive Entscheidungskriterien für IT Infrastrukturen
• NFDI (Nationale Forschungsdateninfrastruktur)
• Diskussion: Was wird wohl ein Kriterium sein?
  • Welche Fachdisziplinen?
  • Rechtliche Belange
• Statement Bela Brenger, RWTH Aachen: Kriterienkatalog auf Hochschulebene

Projekt GRAcE, Ramin Yahyapour, GWD Göttingen (Statement)

• GWD: Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH Göttingen
• Motivation: möglichst wenig neu machen, viel nachnutzen
• Wichtig: Aufwand/Ressourcen abschätzen!
• FDM nicht für sich alleine, z.B. immer Mitbetrachtung existierender Geräte
• Wem gelingt es, den Wissenschaftler “abzuholen”?
• Wie passt sich alles in die bestehende Infrastruktur ein? [-> Gedanke HS: RSS-Feed in Outlook am KWB entspricht diesem Ansatz]
• Wissenschaftler wollen eine Art von Skripting, Automation des Vorgangs, wie Daten in eine Lösung reinkommen, die man schon besitzt.
• verschiedene Zugangswege bieten, z.B. über Webfrontend
• [HS: Es wird die Abkürzung FDE verwendet, was heißt das?]

Projekt eeFDM, Roman Gerlach, Uni Jena (Statement)

• Kontaktstelle Forschungsdatenmanagement
• Beratung, Schulung, am besten in der Antragsphase oder zu Projektbeginn
• Aktiv auf die Leute zugehen, auch begleiten
• Noch Forschungsbedarf:
  • Evaluierung -> vgl. Deutsche Gesellschaft für Evaluation
  • Sind die Daten im Nachhinein verfügbar?
  • unterschiedliche Kriterien, je nach Einzel-/Verbundprojekt

Diskussion

• Rechteverwaltung nutzen
• Uni-Archivar entscheidet, was weg kann
• Wird es in Zukunft Eigentum an Daten geben? Bisher gibt es das nicht.