{"id":3265,"date":"2021-07-21T11:02:33","date_gmt":"2021-07-21T09:02:33","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/?p=3265"},"modified":"2026-05-15T13:22:24","modified_gmt":"2026-05-15T11:22:24","slug":"fdm-erklaert-was-bedeuten-key-performance-indicators-fuer-das-forschungsdatenmanagement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/en\/2021\/07\/21\/fdm-erklaert-was-bedeuten-key-performance-indicators-fuer-das-forschungsdatenmanagement\/","title":{"rendered":"FDM erkl\u00e4rt \u2013 Was bedeuten Key-Performance-Indicators f\u00fcr das Forschungsdatenmanagement?"},"content":{"rendered":"<p class=\"qtranxs-available-languages-message qtranxs-available-languages-message-en\">This entry is only available in <a href=\"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3265\" class=\"qtranxs-available-language-link qtranxs-available-language-link-de\" title=\"Deutsch\">Deutsch<\/a>.<\/p><p><div id=\"attachment_3266\" style=\"width: 315px\" class=\"wp-caption alignright\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-3266\" class=\"wp-image-3266\" src=\"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/files\/2021\/07\/ziele_blog.jpg\" alt=\"\" width=\"305\" height=\"229\" srcset=\"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/files\/2021\/07\/ziele_blog.jpg 1920w, https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/files\/2021\/07\/ziele_blog-300x225.jpg 300w, https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/files\/2021\/07\/ziele_blog-1024x768.jpg 1024w, https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/files\/2021\/07\/ziele_blog-768x576.jpg 768w, https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/files\/2021\/07\/ziele_blog-1536x1152.jpg 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 305px) 100vw, 305px\" \/><p id=\"caption-attachment-3266\" class=\"wp-caption-text\">Quelle: <a href=\"https:\/\/pixabay.com\/de\/illustrations\/pfeile-ziel-angebot-bullseye-sport-2889040\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pixabay<\/a><\/p><\/div><\/p>\n<p>Auch in Hochschulen und Forschungsinstitutionen steht man immer wieder vor der Herausforderung, die Wirksamkeit seiner T\u00e4tigkeiten zu belegen. Angesichts knapper personeller und finanzieller Ressourcen gilt es, Aktivit\u00e4ten strategisch zu planen. Ein wesentlicher Schritt ist hierbei die Auswahl geeigneter Messinstrumente, die neben dem Erreichen von Zielen auch stets das Verh\u00e4ltnis von Aufwand und Nutzen im Auge behalten. Sogenannte Key-Performance-Indicators k\u00f6nnen dabei unterst\u00fctzen.<!--more--><\/p>\n<p><strong>Was sind Key-Performance-Indicators?<\/strong><\/p>\n<p>Der Begriff Key Performance Indicator, kurz KPI, hat seinen Ursprung in der Betriebswirtschaftslehre und bezeichnet aussagekr\u00e4ftige Leistungskennzahlen, mit denen der Fortschritt oder der Erf\u00fcllungsgrad hinsichtlich wichtiger Zielsetzungen oder kritischer Erfolgsfaktoren innerhalb einer Organisation ermittelt werden kann. Es existieren viele verschiedene KPIs f\u00fcr unterschiedliche Bereiche und T\u00e4tigkeiten. Welche Kennzahlen relevant sind, h\u00e4ngt von der jeweiligen Ma\u00dfnahme und deren Zielsetzung ab. Die Identifikation von KPIs setzt voraus, dass die Ziele der Aktivit\u00e4t klar sind.<\/p>\n<p><strong>Die Ziele SMART setzen<\/strong><\/p>\n<p>Damit KPIs auch wirklich aussagekr\u00e4ftig sind, sollten die gesetzten Ziele die sogenannten SMART-Kriterien erf\u00fcllen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>S<\/strong>pecific (spezifisch)<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>M<\/strong>easurable (messbar)<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>A<\/strong>chievable (erreichbar)<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>R<\/strong>esult-oriented (ergebnisorientiert)<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>T<\/strong>ime-bound (zeitlich gebunden)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>KPIs im Forschungsumfeld<\/strong><\/p>\n<p>Wie bereits angedeutet k\u00f6nnen KPIs auch im Forschungsalltag von Nutzen sein. So k\u00f6nnen beispielsweise anhand der Leistungskennzahlen s\u00e4mtliche Abl\u00e4ufe in Forschungseinrichtungen kontrolliert, \u00fcberpr\u00fcft und evaluiert werden. Dadurch kann unter anderem die Umsetzung einer institutionellen Forschungsdatenpolitik gemessen oder das Forschungsmarketing der Einrichtung bewertet werden. Die Publikationen eines Forschungsprojekts stellen zum Beispiel einen KPI dar, der zur fachwissenschaftlichen Bewertung eines Instituts oder Fachbereichs ma\u00dfgeblich beitragen kann.<\/p>\n<p>Das konsequente Monitoring erm\u00f6glicht die entsprechende Anpassung und Optimierung von Prozessen und Ma\u00dfnahmen.<\/p>\n<p><strong>F\u00fcr die Praxis<\/strong><\/p>\n<p>Auch f\u00fcr das Forschungsdatenmanagement spielen KPIs eine Rolle. So erfasst das IT Center beispielsweise wie viele unterschiedliche RWTH-Einrichtungen Services f\u00fcr das Forschungsdatenmanagement, wie das Archiv oder Coscine, nutzen. So ergibt sich ein Bild, wie inwieweit die Angebote angenommen werden.<\/p>\n<p>Eine besondere Bedeutung im Forschungsdatenmanagement haben die <a href=\"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/2020\/01\/09\/fair-enough\/\">FAIR-Prinzipien<\/a> als Ma\u00df f\u00fcr die Nachnutzbarkeit der Daten. Entsprechend macht es Sinn, auch den Grad, zu dem ein konkreter Datensatz den FAIR-Prinzipien gen\u00fcgt, messbar zu machen. Um dem Wildwuchs an FAIRness-Messungen, die auf unterschiedlichen Interpretationen der Prinzipien beruhen, Abhilfe zu schaffen, hat sich die <a href=\"https:\/\/rd-alliance.org\/\">Research Data Alliance<\/a>-Arbeitsgruppe <a href=\"https:\/\/www.rd-alliance.org\/groups\/fair-data-maturity-model-wg\">FAIR data maturity model<\/a> zum Ziel gesetzt, ein gemeinsames Set an zentralen Bewertungskriterien f\u00fcr FAIRness als RDA-Empfehlung zu entwickeln. Als Ergebnis der Arbeit wurden ein <a href=\"https:\/\/www.rd-alliance.org\/system\/files\/FAIR%20Data%20Maturity%20Model_%20specification%20and%20guidelines_v0.90.pdf\">erster Satz von Richtlinien und eine Checkliste zur Umsetzung der Indikatoren<\/a> erstellt, mit dem Ziel, die Richtlinien zur Bewertung von FAIRness an die Bed\u00fcrfnisse der Gemeinschaft anzupassen.<\/p>\n<p>Gleichzeitig hat das Projekt <a href=\"http:\/\/learn-rdm.eu\/en\/about\/\">LEARN<\/a> eine <a href=\"http:\/\/learn-rdm.eu\/wp-content\/uploads\/KPIs_MD.pdf\">Liste von KPIs<\/a> zur Verf\u00fcgung gestellt, mit deren Hilfe jede einzelne Forschungseinrichtung messen kann, wie erfolgreich sie bei der Umsetzung der Empfehlungen der LERU Research Data Roadmap und des von LEARN erstellten Toolkits ist. Die definierten Werte sind gute Indikatoren f\u00fcr eine gelungene FDM-Strategie.<\/p>\n<h4>Monitoring und Darstellung von KPIs<\/h4>\n<p>F\u00fcr eine aussagekr\u00e4ftige Erfolgsmessung mit KPIs ist es ratsam, die definierten Kennzahlen kontinuierlich zu pr\u00fcfen und den Verantwortlichen in geeigneter Weise zu pr\u00e4sentieren. Hierf\u00fcr lassen sich verschiedene Darstellungsformen wie Diagramme oder Ampeln verwenden.<\/p>\n<h4>Mehr erfahren<\/h4>\n<p>Wenn Sie mehr \u00fcber Key-Performance-Indicators im Forschungsdatenmanagement erfahren m\u00f6chten, wenden Sie sich einfach an das\u00a0<a href=\"mailto:servicedesk@rwth-aachen.de\">ServiceDesk<\/a>. Das FDM-Team freut sich auf Ihre Nachricht.<\/p>\n<p>Besuchen Sie f\u00fcr weitere Informationen zum FDM auch die\u00a0<a href=\"http:\/\/www.rwth-aachen.de\/go\/id\/lnaw\">RWTH-Webseiten<\/a>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Verantwortlich f\u00fcr den Beitrag sind: Sophia Nosthoff und Jana Baur<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>This entry is only available in Deutsch. Auch in Hochschulen und Forschungsinstitutionen steht man immer wieder vor der Herausforderung, die Wirksamkeit seiner T\u00e4tigkeiten zu belegen. 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