![\"\"](\"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/files\/2021\/04\/data_life_cycle_plus_Ring_de_u\u0308berarbeitet.png\")
Bild: IT Center<\/p><\/div><\/p>\n
In unserem Blog dreht sich alles um das Thema Forschungsdatenmanagement (FDM). Allerdings ist es gar nicht so leicht bei diesem Thema den \u00dcberblick zu behalten. Mit unserer neuen Reihe \u201eFDM erkl\u00e4rt\u201c m\u00f6chten wir Ihnen deshalb wichtige Begriffe und Informationen f\u00fcr das praktische Forschungsdatenmanagement an die Hand geben. Wir beginnen heute mit dem Begriff \u201eDaten-Lebenszyklus\u201c.<\/p>\n
Was ist ein Daten-Lebenszyklus?<\/h4>\n
Der Daten-Lebenszyklus als Modell veranschaulicht die verschiedenen Phasen, die Forschungsdaten durchlaufen k\u00f6nnen. Allgemein werden sechs Stationen angegeben, die verschiedene Aufgaben beinhalten. Je nach Fachgebiet und Forschungsvorhaben k\u00f6nnen diese unterschiedlich umfangreich ausfallen.<\/p>\n
Die professionelle Handhabung von Forschungsdaten anhand der unterschiedlichen Stationen des Daten-Lebenszyklus ist Voraussetzung f\u00fcr eine gute wissenschaftliche Praxis.<\/p>\n
Die sechs Stationen des Daten-Lebenszyklus<\/h4>\n
1. Planung des Forschungsvorhabens<\/em><\/strong><\/p>\n – Erstellung eines Untersuchungsdesigns unter dem Aspekt der Datenverarbeitung<\/p>\n – Forschungsdatenmanagement planen (Formate, Speicherorte, etc.)<\/p>\n – bereits vorhandene Daten lokalisieren<\/p>\n – Rollen- und Rechtemodelle sowie Lizenzierung f\u00fcr die Zug\u00e4nglichkeit der Daten planen und vorbereiten<\/p>\n – F\u00f6rderantrag stellen<\/p>\n 2. Erstellung\/Erhebung der Daten<\/em><\/strong><\/p>\n – Experimente, Beobachtungen, Messungen, Simulationen etc. durchf\u00fchren<\/p>\n – Daten mit Metadaten erschlie\u00dfen<\/p>\n – externe Daten einbeziehen<\/p>\n – Einwilligungen f\u00fcr die Datennutzung einholen<\/p>\n 3. Verarbeitung und Analyse der Daten<\/em><\/strong><\/p>\n – erfassen, digitalisieren, transkribieren, \u00fcbersetzen<\/p>\n – pr\u00fcfen, validieren, bereinigen, ggf. anonymisieren<\/p>\n – beschreiben und dokumentieren<\/p>\n – speichern und verwalten<\/p>\n – analysieren und interpretieren<\/p>\n – Forschungsergebnisse gewinnen<\/p>\n 4. Daten archivieren<\/em><\/strong><\/p>\n – Daten in geeignetes Format f\u00fcr Langzeitarchivierung \u00fcberf\u00fchren<\/p>\n – Daten auf geeignete Medien migrieren<\/p>\n – Daten speichern und sichern<\/p>\n – Ma\u00dfnahmen zur Langzeitarchivierung durchf\u00fchren und dokumentieren<\/p>\n 5. Zugang zu den Daten<\/em><\/strong><\/p>\n – Urheberrecht und Lizenz festlegen<\/p>\n – Erstellung von Metadaten f\u00fcr die Auffindbarkeit<\/p>\n – Angemessenen Zugang zu den Daten ausw\u00e4hlen<\/p>\n – Daten teilen und ver\u00f6ffentlichen<\/p>\n – Verbreiten der Daten<\/p>\n 6. Datennachnutzung<\/em><\/strong><\/p>\n – pr\u00fcfen und bewerten der bisherigen Forschungsergebnisse<\/p>\n – Durchf\u00fchrung von Folgeprojekten<\/p>\n – Daten f\u00fcr die Lehre nutzen<\/p>\n Wenn Sie mehr \u00fcber Forschungsdatenmanagement erfahren m\u00f6chten, wenden Sie sich einfach an das\u00a0ServiceDesk<\/a>. Das FDM-Team freut sich auf Ihre Nachricht.<\/p>\nMehr erfahren<\/h4>\n