Forschungsdatenmanagement

Professionelles Forschungsdatenmanagement (FDM) gewinnt an Hochschulen für angewandte Wissenschaften zunehmend an Bedeutung. Diese Entwicklung geht auf der einen Seite auf die Aufnahme eines verantwortungsvollen Umgangs mit Forschungsdaten in den Kodex guter wissenschaftlicher Praxis der DFG zurück, weshalb immer mehr Drittmittelgeber FDM voraussetzen. Auf der anderen Seite eröffnet ein professionelles FDM an HAW neue Chancen und Erkenntnisse für Wissenschaft, Gesellschaft und Wirtschaft. Denn die Forschung an HAW ist praxisnah und anwendungsorientiert, wodurch die Erkenntnisse und Ergebnisse schnell in verschiedene Bereiche von Gesellschaft, Wirtschaft und Kultur fließen und Synergien schaffen können. Forschungsdaten an HAW bergen daher enorme wissenschaftliche, kulturelle und wirtschaftliche Potentiale, insbesondere auch mit Blick auf ihre Nachnutzung. Um diese Chancen nutzen zu können, ist ein professionelles FDM unumgänglich.

Forschungsdaten sind alle (digitalen) Daten, die in einem Forschungsprojekt erhoben und verarbeitet werden. Dies können Messergebnisse, Interviews, Labordaten, Bilder oder Audioaufnahmen, Proben, Primärquellen oder -texte u.v.m. sein. Als Forschungsdatenmanagement wird der Umgang mit diesen Daten nach bestimmten Kriterien bezeichnet. Das Forschungsdatenmanagement (FDM) begleitet den gesamten Projektverlauf entlang des sogenannten Forschungsdaten-Lebenszyklus (s. Abb. links): FDM beginnt bei der Projektplanung und der Antragsphase und durchzieht den Forschungsprozess bis hin zur Archivierung erhobener Daten, damit diese in einem anderen Forschungsprojekt erneut (nach)genutzt werden können. FDM ist damit unmittelbar mit dem Open-Access-Gedanken und den FAIR-Prinzipien verbunden.

• Minimierung der Risiken eines Datenverlustes
• Verhinderung doppelter Arbeitsschritte
• Vermeidung von Fehlern in der Datenauswertung
• Erfüllung der Anforderungen von Drittmittelgebern zum FDM (z. B. DFG, EU, VW)
• Rechtssicherheit - insbesondere bei sensi­blen und personenbezogenen Daten
• Einrichtung einheitlicher Strukturen und Standards im Umgang mit Daten (insbes. für Forschungsteams und Verbundprojekte)
• Erleichterte Dokumentation durch klare FDM-Richtlinien
• Forschungsdaten werden zugänglich, nachprüfbar und nachnutzbar (Open Access/FAIR data)
• Open Access-Publikationen werden häufiger gelesen und zitiert.