![\"Datenmanagementplan\"](\"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/files\/2024\/01\/OJZ2J70.jpg\")
<\/a>Quelle: Freepik<\/a><\/p><\/div><\/p>\n Hinweis: Der\u00a0 Blogbeitrag wurde von Katharina M. E. Gr\u00fcnwald verfasst und hat daher einen pers\u00f6nlichen Ton. Sie arbeitet als Data Steward<\/a> am IT Center der RWTH. Viel Spa\u00df beim Lesen!<\/em><\/p>\n Du stehst kurz vor dem Beginn deiner Doktorarbeit, das Thema steht fest und du wei\u00dft, wann es losgeht. Doch pl\u00f6tzlich h\u00f6rst du davon, dass du auch ein gutes Forschungsdatenmanagement (FDM) vorweisen musst, wenn du der modernen guten wissenschaftlichen Praxis<\/a> gerecht werden m\u00f6chtest. Dein Fachbereich hat besondere Datenformate, du sollst einen Datenmanagementplan (DMP) ausf\u00fcllen, die RWTH bietet Services wie Coscine<\/a> an und die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat ebenfalls Vorgaben, was sie sich unter einem guten FDM vorstellt. Ein ganz sch\u00f6nes Chaos\u2026 und nun?<\/p>\n Keine Sorge \u2013 we got you. In diesem Blogbeitrag erf\u00e4hrst du in zwei leicht anwendbaren Schritten wie du einen \u00dcberblick \u00fcber das Chaos bekommst und die Struktur dahinter verstehst.<\/p>\n <\/p>\n Es lohnt sich hier zu Beginn deines Projekts Zeit in das FDM zu investieren, da du langfristig davon profitieren wirst: Die Sauberkeit deines FDMs wird deine Arbeit erleichtern und deine FAIR publizierten Daten werden von der Forschungsgemeinschaft anerkannt.<\/p>\n <\/p>\n Bestandsaufnahme: Setz dich hin, nimm dir Zeit und fang an zu brainstormen! Schreibe alles auf, was dir bez\u00fcglich des groben \u00dcberthemas \u201eDaten\u201c einf\u00e4llt: Das k\u00f6nnen g\u00e4ngige Formate in deiner Forschung sein, Ger\u00e4tetypen, die diese erzeugen, Speicherorte, an denen ihr eure Daten ablegt, Dateigr\u00f6\u00dfen, Zust\u00e4ndigkeiten und Verantwortlichkeiten f\u00fcr die jeweiligen Daten und so weiter und so fort. Wenn dir nichts mehr einf\u00e4llt, ist es auch sinnvoll deine Kolleginnen und Kollegen zu fragen, die schon l\u00e4nger dabei sind und vielleicht datenbezogene Dinge kennen, die dir bisher unbekannt waren. Mache das so lange, bis du merkst, dass sich die genannten Komponenten wiederholen und es scheint, als h\u00e4ttest du die Informationen umf\u00e4nglich notiert. Damit ist die Bestandsaufnahme abgeschlossen.<\/p>\n Datenkarte: Als n\u00e4chstes erstellst du aus der Bestandsaufnahme eine Mindmap. Diese wird von nun an als \u201eDatenkarte\u201c bezeichnet, um ihre Funktion eindeutig zu benennen. Sie funktioniert wie eine Landkarte\u00a0, die dir dabei hilft, dich auf dem Campusgel\u00e4nde zurechtzufinden und zu wissen, wo dein Labor ist und wo du die Bibliothek findest. Die Datenkarte ist das digitale \u00c4quivalent dazu: Sie hilft dir dabei, der abstrakten Datenlandschaft eine Form zu geben und mit einem Blick alle relevanten Komponenten und Speicherorte f\u00fcr dein Projekt vor dir zu haben. Gehe dabei wie folgt vor:<\/p>\n <\/p>\n Beispiel Datenkarte Template Datenkarte <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n M\u00f6glicherweise hast du bereits von einem DMP geh\u00f6rt. Ein DMP strukturiert die Handhabung von Forschungsdaten in einem wissenschaftlichen Projekt und das in Textform. Er beschreibt, wie die Daten w\u00e4hrend der Laufzeit des Projekts und nach Abschluss des Projekts verwaltet werden. Auch werden hier Entscheidungen zum Datenmanagement mit Begr\u00fcndung festgehalten und der DMP sollte im Laufe des Projektes aktualisiert und an die gelebte Realit\u00e4t angepasst werden.<\/p>\n Auf der Grundlage deines Wissens aus der zuvor erstellten Datenkarte kannst du die Inhalte eines DMP leicht ableiten. Die Inhalte setzen sich aus den Anforderungen der DFG, deiner eigenen Institution und des eigenen Fachbereichs sowie aus dem Datenlebenszyklus zusammen und dokumentieren die eigenen Planungen und Entscheidungen.<\/p>\n Viele F\u00f6rdermittelgeber, wie die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), der Wissenschaftsfond (FWF), der Schweizerische Nationalfonds (SNF), Horizon Europe und die Volkswagen Stiftung erwarten Informationen zum Forschungsdatenmanagement als Teil eines F\u00f6rderantrags. Wenn du bereits einen DMP verfasst hast, kannst du leicht Textbausteine aus diesem herausnehmen und sie modular f\u00fcr den jeweiligen Antrag so zusammensetzen, wie es erwartet wird.<\/p>\n An der RWTH wird allen Forschenden die Anwendung Research Data Management Organiser<\/a> (RDMO) zur Verf\u00fcgung gestellt. In der Erstellung des DMPs findest du eine Reihe an bereits zur Nutzung freigegebenen DMP-Vorlagen, aus denen du ausw\u00e4hlen kannst. Meine Empfehlung ist die im Juni 2023 ver\u00f6ffentlichte Vorlage \u201egeneric: DFG checklist (RWTH template)\u201c. Sie enth\u00e4lt die DFG-Anforderungen und ist mit den spezifischen RWTH-Anforderungen erg\u00e4nzt. Dadurch wird es dir abgenommen, alle Bestimmungen selbst zusammensuchen zu m\u00fcssen. Allerdings ist die Vorlage generisch, d. h., die spezifischen Anforderungen deines Fachbereichs sind nicht hinterlegt.<\/p>\n Um dir einen ersten Eindruck von den zu beantwortenden Fragen in dieser Vorlage zu geben, findest du hier einen kleinen \u00dcberblick:<\/p>\n Durch die beiden Schritte \u2013 die Erstellung des Dateninventars und die anschlie\u00dfende \u00dcbertragung des Wissens in die Textform des DMPs \u2013 erh\u00e4ltst du einen guten \u00dcberblick \u00fcber die Forschungsdatenlage und -infrastruktur f\u00fcr dein Projekt.<\/p>\n Viel Erfolg.<\/p>\n Bei weiterf\u00fchrenden Fragen melde dich immer gerne beim zentralen FDM-Team der RWTH<\/a>.<\/p>\nSchritt 1: Das Dateninventar<\/span><\/h3>\n
\n
\n
\n
<\/a>
Quelle: Eigene Darstellung<\/p><\/div>\n<\/a>
Quelle: Eigene Darstellung<\/p><\/div>\nSchritt 2: Der Datenmanagementplan<\/span><\/h3>\n
\n
\n