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Forschungsdaten – Aktuelles und Wissenswertes

Archiv für September 2015

CDS-Seminar „Management von Forschungsdaten“ am 30.10.2015

25. September 2015 | von

Als Wissenschaftlerin oder Wissenschaftler arbeiten Sie ganz selbstverständlich mit Forschungsdaten in den verschiedensten Arten und Formaten. Sie gehören zu Ihren Forschungsprozessen und sind die Grundlage Ihrer Publikationen und nicht zuletzt auch der Doktorarbeit.

Manchmal empfinden Sie den Umgang mit Daten aber auch als aufwendig. Sie verlieren den Überblick, suchen lange nach früheren Daten oder brauchen viel Zeit diese nachzuvollziehen. Und wie ist es, wenn Sie mit anderen zusammenarbeiten oder wenn Sie beim Verlassen des Institutes die Forschungsdaten übergeben wollen? Könnten andere mit Ihren Forschungsdaten weiterarbeiten?

Wenn Sie Ihren persönlichen Umgang mit Forschungsdaten verbessern möchten, besuchen Sie das nächste Seminar „Management von Forschungsdaten“, das am Freitag den 30.10.2015 in der Universitätsbibliothek stattfindet. Das Seminar wird Sie für den nachhaltigen Umgang mit Forschungsdaten sensibilisieren, Ihnen Möglichkeiten aufzeigen, das persönliche Datenmanagement zu optimieren und Sie auf die Unterstützungsangebote der RWTH zum Forschungsdatenmanagement aufmerksam machen.

Bei Fragen zu Kursinhalten wenden Sie sich bitte an das Team Forschungsdaten der UB: forschungsdaten@ub.rwth-aachen.de

 

Mehr als Technik: Forschungsdatenmanagement braucht Personen, die bereit dazu sind

18. September 2015 | von

Am 11.09.2015 fand an der RWTH Aachen ein Vortrag zum Forschungsdatenmanagement statt. Er war mit rund 40 Personen aus Wissenschaft und Infrastruktureinrichtungen der RWTH sehr gut besucht.

Die Vortragende Frau Roller ist Professorin für Simulationstechnik & Wissenschaftliches Rechnen sowie Leiterin des Zentrums für Informations- und Medientechnologie (ZIMT) der Universität Siegen. Sie kennt die RWTH bestens aus ihrer Zeit als Professorin für Angewandtes Supercomputing im Maschinenbau. In ihrem Vortrag gab sie eine umfassende Einführung zum Thema, zur Definition von Forschungsdaten, zu ihrer Verankerung im wissenschaftlichen Wertschöpfungsprozess und zu den Fragen, warum man Forschungsdatenmanagement betreiben sollte und worin das eigentliche Problem liegt. Dabei griff sie immer wieder auf ihren großen, eigenen Erfahrungsschatz als Wissenschaftlerin zurück.

Ein wesentliches Fazit ihres Vortrags war, dass der Umgang mit Forschungsdaten sowohl von Forschungsprozessen als auch von gelebten Forschungskulturen geprägt ist.

Deshalb wird es nie eine rein technische Lösung geben, sondern man braucht immer Personen, die bereit dazu sind.

Bei der Entwicklung von Lösungen befindet man sich stets im Spannungsfeld zwischen lokal versus zentral, Bottom Up versus Top Down, individuell versus kooperativ.

In der anschließenden Diskussion wurde deutlich, dass sich Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler den Vorteilen des Datenmanagements durchaus bewusst sind. Sie wünschen sich jedoch funktionierende Best Practice Beispiele, die ihnen den Weg weisen und sie bereit dazu machen, jetzt für das langfristige Ziel zu investieren.

Praxisorientierte Ratschläge zum Umgang mit Daten

09. September 2015 | von

Die Analyse von Daten ist eine Herausforderung, insbesondere wenn sich die Daten selbst oder die Auswertungskriterien laufend ändern, die eigenen Ressourcen schwanken, die Zeit knapp ist, nur eingeschränkte technische Werkzeuge zur Verfügung stehen, die Analysen aber trotzdem reproduzierbar und einfach erklärbar sein sollen.

Enda Ridge hat als „Data Scientist“ in seinem Buch Guerrilla Analytics – A Practical Approach to Working with Data (ebook; alternativ hier die Print-Fassung) seine Best Practices für die Datenanalyse unter solchen Bedingungen in Form von sieben Prinzipien zusammengefasst und die Forschung als einen möglichen Anwendungsbereich benannt:

  1. Speicher ist billig, Verwirrung teuer.
  2. Projektstrukturen sollten einfach und visuell sein (keine umfangreich dokumentierten, projektspezifischen Regeln).
  3. Automatisierung mit Programmen ist dem manuellen Vorgehen in einer grafischen Bedienoberfläche vorzuziehen.
  4. Daten müssen zwischen Dateisystem, Analyseumgebung und dem abgelieferten Ergebnis identifzierbar und nachverfolgbar sein.
  5. Änderungen an Daten und Programmen sollten unter Versionskontrolle stehen.
  6. Kooperatives Wissen sollte in versionierten Builds gesammelt werden.
  7. Analyse-Code sollte von Anfang bis Ende ohne Unterbrechung ausführbar sein.

Auf seiner Webseite findet sich für jedes Prinzip eine kurze Begründung. Das Buch gibt darüber hinaus 90 praktische Tipps zusammen mit Beispielen und hat Eingang in das Programm unseres CDS-Seminars „Management von Forschungsdaten“ (nächster Termin, Freitag 30.10.2015) gefunden.