stokpic / Pixabay / Pixabay-Lizenz

Der Datenlebenszyklus

Stationen des Forschungsdatenmanagements

Der richtige Umgang mit Forschungsdaten gehört zu den wichtigsten Voraussetzungen einer wissenschaftlichen Tätigkeit. Eine korrekte Arbeitsweise trägt dazu bei, die Einhaltung einer guten wissenschaftlichen Praxis zu sichern. Die Voraussetzung dafür ist eine professionelle Handhabung der Forschungsdaten anhand der Stationen des Datenlebenszyklus und mit Hilfe eines Datenmanagementplans.

Stationen des Datenlebenszyklus

Der Forschungsdatenlebenszyklus ist ein wichtiges Hilfsmittel. Es gibt verschieden detaillierte Versionen, wobei sich die genauen Bezeichnungen der Stadien etwas unterscheiden.

Der Datenlebenszyklus, den forschungsdaten.info verwendet, wird in sechs Stadien unterteilt, in denen bestimmte Aufgaben anstehen. Diese fallen je nach Fachgebiet und Forschungsvorhaben verschieden umfangreich aus.

Forschungsvorhaben planen

  1. Untersuchungsdesign unter dem Aspekt der Datenverarbeitung erstellen
  2. Lokalisieren bereits vorhandener Daten
  3. Planung des Datenmanagements (Formate, Speicherort etc.)
  4. Zustimmungsprozedere für das Teilen von Daten planen und vorbereiten

Daten erheben

  1. Experimente, Beobachtungen, Messungen, Simulationen etc. durchführen
  2. Erlaubnis zur Datennutzung ggf. einholen

Daten aufbereiten und analysieren

  1. Daten eingeben, digitalisieren, transkribieren, übersetzen
  2. Daten sichern und verwalten
  3. Daten prüfen, validieren, bereinigen
  4. Daten, wenn nötig, anonymisieren
  5. Daten beschreiben
  6. Daten interpretieren
  7. Forschungsergebnisse ausgeben
  8. Datenerhaltung vorbereiten

Daten teilen und publizieren

  1. Urheberrechte festlegen
  2. Zugang kontrollieren
  3. Teilen der Daten
  4. Daten bekannt machen

Daten archivieren

  1. Daten in geeignete Formate migrieren
  2. Daten auf geeignete Medien migrieren
  3. Backups erstellen und Daten sichern
  4. Metadaten erstellen und dokumentieren
  5. Daten archivieren

Daten nachnutzen

  1. Prüfen der bisherigen Ergebnisse
  2. Weitere Untersuchungen unter Verwendung der Daten durchführen
  3. Bisherige Forschungen rezensieren
  4. Lehren und Lernen

Zum Forschungsdatenmanagement und dem Datenlebenszyklus gibt es Handbücher und Handreichungen mit mehr Informationen. Eine Zusammenstellung mit Literaturhinweisen haben wir für Sie erstellt.

Die Webseite Foster Open Science – RDM bündelt viele Informationen und Ressourcen zu FDM-Themen rund um den Datenlebenszyklus. 

Damit der Werdegang der Daten langfristig nachvollziehbar bleibt, kann ein „Data-Curation-Profile“ angelegt werden.