![\"FAIR-Prinzipien](\"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/forschungsdaten\/files\/2026\/07\/10-Jahre-Fair_Blog-300x200.jpg\")
Quelle: eigene Darstellung<\/p><\/div><\/p>\n
Die FAIR-Prinzipien sind ein Grundbegriff des Forschungsdatenmanagements (FDM). Vor zehn Jahren wurden sie erstmals in der Fachzeitschrift Scientific Data ver\u00f6ffentlicht und haben sich seitdem als internationaler Standard f\u00fcr den nachhaltigen Umgang mit Forschungsdaten etabliert. Auch FDM-Servies an der RWTH Aachen liegen die FAIR-Prinzipien zugrunde und unterst\u00fctzen Forschende somit dabei, ihre Forschungsdaten \u00fcber den gesamten Forschungsprozess hinweg FAIR zu gestalten.<\/p>\n
Wir nehmen das Jubil\u00e4um zum Anlass, um die FAIR-Prinzipien und ihre Entstehung in diesem Blogbeitrag genauer zu betrachten.<\/p>\n
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Ursprung der FAIR-Prinzipien<\/span><\/h3>\nDie FAIR-Prinzipien wurden erstmals 2016 in dem Artikel The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship<\/a> von Marc D. Wilkinson et al. beschrieben. Darin widmen sich die Autor*innen der Fragestellung, wie eine m\u00f6glichst effektive Nachnutzung von digital vorliegenden Forschungsdaten umgesetzt werden kann. Einen besonderen Fokus legt der Artikel auf die Lesbarkeit von Daten durch Maschinen ohne oder mit minimaler menschlicher Beteiligung. Wilkinson et al. fassen ihre Ergebnisse mit dem Akronym FAIR zusammen: FAIR steht f\u00fcr Findable (auffindbar), Accessible (zug\u00e4nglich), Interoperable (kompatibel) und Reuseable (nachnutzbar).<\/p>\n <\/p>\n
F \u2013 Findability<\/span><\/h3>\nDer Aspekt der Auffindbarkeit befasst sich vor allem mit Metadaten. Klare Metadaten helfen Menschen und Maschinen dabei, Daten schnell zu finden und einordnen zu k\u00f6nnen. Um die Auffindbarkeit weiter zu erh\u00f6hen, sollten Metadaten in durchsuchbaren Datenbanken eingepflegt werden.<\/p>\n
Neben ausf\u00fchrlichen Metadaten tragen auch sogenannte Persistent Identifier (PID) zur Auffindbarkeit von Forschungsdaten bei. PIDs sind dauerhafte und eindeutige Kennzeichnungen f\u00fcr Objekte, wie beispielsweise Datens\u00e4tze oder Fachzeitschriftenartikel. Die bekannteste PID ist der Digital Object Identifier (DOI) der in der wissenschaftlichen Community zu einem Standard geworden ist. Auch einzelne Personen k\u00f6nnen mit einem PID gekennzeichnet werden: Dazu wird die Open Researcher and Contributor ID (ORCID) genutzt.<\/p>\n
An der RWTH unterst\u00fctzen verschiedene FDM-Services die Auffindbarkeit von Forschungsdaten. Coscine<\/a> unterst\u00fctzt die Umsetzung dieses FAIR-Prinzips, indem auf Projekt- und Ressourcenebene automatisch PIDs vergeben werden. Forschende k\u00f6nnen sich au\u00dferdem mit ihrer ORCID bei Coscine anmelden und ihre Forschungsdaten so eindeutig ihrer Forschendenidentit\u00e4t zuordnen. F\u00fcr die Ver\u00f6ffentlichung von Datens\u00e4tzen oder anderen Forschungsergebnissen steht au\u00dferdem RWTH Publications<\/a> zur Verf\u00fcgung, wodurch Daten langfristig auffindbar und zitierbar werden k\u00f6nnen.<\/p>\n <\/p>\n
A \u2013 Accessability<\/span><\/h3>\nEin weiterer Teil der FAIR-Prinzipien ist die Zug\u00e4nglichkeit von Daten. Dieser Aspekt wird oft missverstanden. Zug\u00e4nglichkeit meint nicht unbedingt, dass alle Daten kostenlos und ohne Einschr\u00e4nkungen verf\u00fcgbar sein m\u00fcssen. Eine solche absolute \u00f6ffentliche Verf\u00fcgbarkeit ist zwar im Sinne der offenen Wissenschaft eine Idealvorstellung und sollte, wo sie umsetzbar ist, angestrebt werden, in der Realit\u00e4t gibt es jedoch rechtliche Einschr\u00e4nkungen, die dies verhindern.<\/p>\n
Der Aspekt Zug\u00e4nglichkeit steht viel mehr daf\u00fcr, dass in den Metadaten klar kommuniziert wird, unter welchen Bedingungen die Daten zug\u00e4nglich sind, und welche Schritte durchgef\u00fchrt werden m\u00fcssen, um die Daten einzusehen und zu nutzen. So k\u00f6nnen auch personenbezogene oder anderweitig datenschutzrechtlich gesch\u00fctzte Daten FAIR sein.<\/p>\n
In Coscine k\u00f6nnen Forschende den Zugriff auf ihre Forschungsdaten \u00fcber die Rollen Owner, Member und Guest individuell steuern. Zudem kann festgelegt werden, ob die Metadaten eines Projekts \u00f6ffentlich oder ausschlie\u00dflich f\u00fcr Projektmitglieder sichtbar sind. Dadurch lassen sich auch nicht \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche Forschungsdaten FAIR verwalten.<\/p>\n
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I \u2013 Interoperability<\/span><\/h3>\nUm die Kompatibilit\u00e4t von Daten sicherzustellen, sollten die Verbindungen zwischen Datens\u00e4tzen klar gemacht werden. Wenn sich ein Datensatz auf einen anderen bezieht oder darauf aufbaut, sollte dies bereits aus den Metadaten hervorgehen.<\/p>\n
Die Sprache, in der Daten gespeichert sind, ist ebenfalls wichtig f\u00fcr die Kompatibilit\u00e4t von Daten. Diese sollte sowohl f\u00fcr Menschen als auch f\u00fcr Maschinen lesbar sein und einer klaren Logik folgen.<\/p>\n
Auch Coscine unterst\u00fctzt die Interoperabilit\u00e4t von Forschungsdaten durch standardisierte, maschinenlesbare Metadatenprofile auf Basis etablierter Standards. Erg\u00e4nzend k\u00f6nnen kontrollierte Vokabulare und fachspezifische Terminologien genutzt werden, um Forschungsdaten einheitlich zu beschreiben. Beziehungen zwischen Datens\u00e4tzen lassen sich ebenfalls dokumentieren, wodurch diese miteinander verkn\u00fcpft und von unterschiedlichen Systemen verarbeitet werden k\u00f6nnen. Die verwendeten Metadatenprofile werden unter anderem \u00fcber die AIMS-Plattform verwaltet, die ihre Harmonisierung f\u00f6rdert und den Austausch von Forschungsdaten \u00fcber Fach- und Institutionsgrenzen hinweg erleichtert.<\/p>\n
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R \u2013 Reuseability<\/span><\/h3>\nF\u00fcr die Nachnutzbarkeit sind erneut Metadaten relevant. W\u00e4hrend es beim Aspekt Auffindbarkeit in erster Linie darum geht, die Daten m\u00f6glichst leicht suchbar und klar identifizierbar zu gestalten, wird bei der Nachnutzbarkeit das Augenmerkt daraufgelegt, die Inhalte des Datensatzes in den Metadaten zu beschreiben. Neben den Inhalten sollte unter anderem auch erkenntlich sein, ob es sich um Rohdaten oder um verarbeitete Daten handelt und mit welcher Methode die Daten erhoben wurden. So k\u00f6nnen Forschende besser einsch\u00e4tzen, ob die Daten f\u00fcr sie n\u00fctzlich sind, ohne direkt den kompletten Datensatz begutachten zu m\u00fcssen. Au\u00dferdem sollte aus den Metadaten klar hervorgehen, mit welchen Lizenzen und Nutzungsrechten die Daten genutzt werden d\u00fcrfen.<\/p>\n
An der RWTH unterst\u00fctzen verschiedene FDM-Services die Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten:<\/p>\n
Bereits in der Planungsphase k\u00f6nnen Forschende mit dem Research Data Management Organiser (RDMO) wichtige Informationen zum Datenmanagement in sogenannten Datenmanagementpl\u00e4nen zentral festhalten und Strategien f\u00fcr die sp\u00e4tere Nachnutzung entwickeln.<\/p>\n
W\u00e4hrend des Forschungsprozesses hilft das Elektronische Labornotizbuch (ELN) eLabFTW dabei, Experimente und Arbeitsabl\u00e4ufe strukturiert zu dokumentieren.<\/p>\n
Mit Coscine k\u00f6nnen Forschungsdaten durch umfangreiche Metadatenprofile inhaltlich beschrieben und mit Nutzungslizenzen versehen werden, sodass wichtige Informationen zu Daten, Herkunft und Nachnutzungsbedingungen vorliegen.<\/p>\n
F\u00fcr die Ver\u00f6ffentlichung von Forschungsdaten und anderen wissenschaftlichen Ergebnissen bietet RWTH Publications eine M\u00f6glichkeit, diese langfristig zug\u00e4nglich und zitierf\u00e4hig zu machen.<\/p>\n
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FAIR-Prinzipien \u2013 10 Jahre sp\u00e4ter<\/span><\/h3>\n10 Jahre nach der Ver\u00f6ffentlichung des richtungsweisenden Artikels von Wilkinson et al. sind die FAIR-Prinzipien aus dem Forschungsdatenmanagement nicht mehr wegzudenken. So f\u00f6rdert und fordert die Europ\u00e4ische Union FAIRe Praktiken im FDM beispielsweise im Rahmen des Projektes FAIRSFAIR<\/a>. Auch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) ber\u00fccksichtigt sie in ihren Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis und hat die FAIR-Prinzipien in ihren Kodex zu Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis<\/a> aufgenommen.<\/p>\nAn der RWTH Aachen bilden die FAIR-Prinzipien, wie oben beschrieben, die Grundlage ihrer FDM-Angebote: Mit RDMO k\u00f6nnen Forschende ihr Datenmanagement planen, eLabFTW unterst\u00fctzt die strukturierte Dokumentation von Experimenten und Arbeitsabl\u00e4ufen, Coscine erm\u00f6glicht die Organisation und Speicherung von Forschungsdaten mit umfangreichen Metadaten und RWTH Publications unterst\u00fctzt die Ver\u00f6ffentlichung von Forschungsergebnissen. Erg\u00e4nzt wird dieses Angebot durch die FDM-Beratung des IT Centers, die Forschende bei der Umsetzung der FAIR-Prinzipien \u00fcber den gesamten Datenlebenszyklus hinweg unterst\u00fctzt.<\/p>\n
<\/p>\n
Das FDM-Team<\/a> unterst\u00fctzt Sie gerne bei der Umsetzung der FAIR-Prinzipien bei Ihren Forschungsdaten und allen weiteren Fragen zum FDM.<\/p>\n <\/p>\n
\nVerantwortlich f\u00fcr die Inhalte dieses Beitrags sind Hedda Faber,<\/a> Katharina Gr\u00fcnwald<\/a> und Arlinda Ujkani<\/a>.<\/p>\n <\/p>\n
Als Informationsgrundlage f\u00fcr diesen Beitrag dienten folgende\u00a0Quellen:<\/p>\n
Coscine: Umsetzung der FAIR-Prinzipien mit Coscine<\/a><\/p>\nDFG: Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis<\/a><\/p>\n
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F \u2013 Findability<\/span><\/h3>\nDer Aspekt der Auffindbarkeit befasst sich vor allem mit Metadaten. Klare Metadaten helfen Menschen und Maschinen dabei, Daten schnell zu finden und einordnen zu k\u00f6nnen. Um die Auffindbarkeit weiter zu erh\u00f6hen, sollten Metadaten in durchsuchbaren Datenbanken eingepflegt werden.<\/p>\n
Neben ausf\u00fchrlichen Metadaten tragen auch sogenannte Persistent Identifier (PID) zur Auffindbarkeit von Forschungsdaten bei. PIDs sind dauerhafte und eindeutige Kennzeichnungen f\u00fcr Objekte, wie beispielsweise Datens\u00e4tze oder Fachzeitschriftenartikel. Die bekannteste PID ist der Digital Object Identifier (DOI) der in der wissenschaftlichen Community zu einem Standard geworden ist. Auch einzelne Personen k\u00f6nnen mit einem PID gekennzeichnet werden: Dazu wird die Open Researcher and Contributor ID (ORCID) genutzt.<\/p>\n
An der RWTH unterst\u00fctzen verschiedene FDM-Services die Auffindbarkeit von Forschungsdaten. Coscine<\/a> unterst\u00fctzt die Umsetzung dieses FAIR-Prinzips, indem auf Projekt- und Ressourcenebene automatisch PIDs vergeben werden. Forschende k\u00f6nnen sich au\u00dferdem mit ihrer ORCID bei Coscine anmelden und ihre Forschungsdaten so eindeutig ihrer Forschendenidentit\u00e4t zuordnen. F\u00fcr die Ver\u00f6ffentlichung von Datens\u00e4tzen oder anderen Forschungsergebnissen steht au\u00dferdem RWTH Publications<\/a> zur Verf\u00fcgung, wodurch Daten langfristig auffindbar und zitierbar werden k\u00f6nnen.<\/p>\n <\/p>\n
A \u2013 Accessability<\/span><\/h3>\nEin weiterer Teil der FAIR-Prinzipien ist die Zug\u00e4nglichkeit von Daten. Dieser Aspekt wird oft missverstanden. Zug\u00e4nglichkeit meint nicht unbedingt, dass alle Daten kostenlos und ohne Einschr\u00e4nkungen verf\u00fcgbar sein m\u00fcssen. Eine solche absolute \u00f6ffentliche Verf\u00fcgbarkeit ist zwar im Sinne der offenen Wissenschaft eine Idealvorstellung und sollte, wo sie umsetzbar ist, angestrebt werden, in der Realit\u00e4t gibt es jedoch rechtliche Einschr\u00e4nkungen, die dies verhindern.<\/p>\n
Der Aspekt Zug\u00e4nglichkeit steht viel mehr daf\u00fcr, dass in den Metadaten klar kommuniziert wird, unter welchen Bedingungen die Daten zug\u00e4nglich sind, und welche Schritte durchgef\u00fchrt werden m\u00fcssen, um die Daten einzusehen und zu nutzen. So k\u00f6nnen auch personenbezogene oder anderweitig datenschutzrechtlich gesch\u00fctzte Daten FAIR sein.<\/p>\n
In Coscine k\u00f6nnen Forschende den Zugriff auf ihre Forschungsdaten \u00fcber die Rollen Owner, Member und Guest individuell steuern. Zudem kann festgelegt werden, ob die Metadaten eines Projekts \u00f6ffentlich oder ausschlie\u00dflich f\u00fcr Projektmitglieder sichtbar sind. Dadurch lassen sich auch nicht \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche Forschungsdaten FAIR verwalten.<\/p>\n
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I \u2013 Interoperability<\/span><\/h3>\nUm die Kompatibilit\u00e4t von Daten sicherzustellen, sollten die Verbindungen zwischen Datens\u00e4tzen klar gemacht werden. Wenn sich ein Datensatz auf einen anderen bezieht oder darauf aufbaut, sollte dies bereits aus den Metadaten hervorgehen.<\/p>\n
Die Sprache, in der Daten gespeichert sind, ist ebenfalls wichtig f\u00fcr die Kompatibilit\u00e4t von Daten. Diese sollte sowohl f\u00fcr Menschen als auch f\u00fcr Maschinen lesbar sein und einer klaren Logik folgen.<\/p>\n
Auch Coscine unterst\u00fctzt die Interoperabilit\u00e4t von Forschungsdaten durch standardisierte, maschinenlesbare Metadatenprofile auf Basis etablierter Standards. Erg\u00e4nzend k\u00f6nnen kontrollierte Vokabulare und fachspezifische Terminologien genutzt werden, um Forschungsdaten einheitlich zu beschreiben. Beziehungen zwischen Datens\u00e4tzen lassen sich ebenfalls dokumentieren, wodurch diese miteinander verkn\u00fcpft und von unterschiedlichen Systemen verarbeitet werden k\u00f6nnen. Die verwendeten Metadatenprofile werden unter anderem \u00fcber die AIMS-Plattform verwaltet, die ihre Harmonisierung f\u00f6rdert und den Austausch von Forschungsdaten \u00fcber Fach- und Institutionsgrenzen hinweg erleichtert.<\/p>\n
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R \u2013 Reuseability<\/span><\/h3>\nF\u00fcr die Nachnutzbarkeit sind erneut Metadaten relevant. W\u00e4hrend es beim Aspekt Auffindbarkeit in erster Linie darum geht, die Daten m\u00f6glichst leicht suchbar und klar identifizierbar zu gestalten, wird bei der Nachnutzbarkeit das Augenmerkt daraufgelegt, die Inhalte des Datensatzes in den Metadaten zu beschreiben. Neben den Inhalten sollte unter anderem auch erkenntlich sein, ob es sich um Rohdaten oder um verarbeitete Daten handelt und mit welcher Methode die Daten erhoben wurden. So k\u00f6nnen Forschende besser einsch\u00e4tzen, ob die Daten f\u00fcr sie n\u00fctzlich sind, ohne direkt den kompletten Datensatz begutachten zu m\u00fcssen. Au\u00dferdem sollte aus den Metadaten klar hervorgehen, mit welchen Lizenzen und Nutzungsrechten die Daten genutzt werden d\u00fcrfen.<\/p>\n
An der RWTH unterst\u00fctzen verschiedene FDM-Services die Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten:<\/p>\n
Bereits in der Planungsphase k\u00f6nnen Forschende mit dem Research Data Management Organiser (RDMO) wichtige Informationen zum Datenmanagement in sogenannten Datenmanagementpl\u00e4nen zentral festhalten und Strategien f\u00fcr die sp\u00e4tere Nachnutzung entwickeln.<\/p>\n
W\u00e4hrend des Forschungsprozesses hilft das Elektronische Labornotizbuch (ELN) eLabFTW dabei, Experimente und Arbeitsabl\u00e4ufe strukturiert zu dokumentieren.<\/p>\n
Mit Coscine k\u00f6nnen Forschungsdaten durch umfangreiche Metadatenprofile inhaltlich beschrieben und mit Nutzungslizenzen versehen werden, sodass wichtige Informationen zu Daten, Herkunft und Nachnutzungsbedingungen vorliegen.<\/p>\n
F\u00fcr die Ver\u00f6ffentlichung von Forschungsdaten und anderen wissenschaftlichen Ergebnissen bietet RWTH Publications eine M\u00f6glichkeit, diese langfristig zug\u00e4nglich und zitierf\u00e4hig zu machen.<\/p>\n
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FAIR-Prinzipien \u2013 10 Jahre sp\u00e4ter<\/span><\/h3>\n10 Jahre nach der Ver\u00f6ffentlichung des richtungsweisenden Artikels von Wilkinson et al. sind die FAIR-Prinzipien aus dem Forschungsdatenmanagement nicht mehr wegzudenken. So f\u00f6rdert und fordert die Europ\u00e4ische Union FAIRe Praktiken im FDM beispielsweise im Rahmen des Projektes FAIRSFAIR<\/a>. Auch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) ber\u00fccksichtigt sie in ihren Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis und hat die FAIR-Prinzipien in ihren Kodex zu Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis<\/a> aufgenommen.<\/p>\nAn der RWTH Aachen bilden die FAIR-Prinzipien, wie oben beschrieben, die Grundlage ihrer FDM-Angebote: Mit RDMO k\u00f6nnen Forschende ihr Datenmanagement planen, eLabFTW unterst\u00fctzt die strukturierte Dokumentation von Experimenten und Arbeitsabl\u00e4ufen, Coscine erm\u00f6glicht die Organisation und Speicherung von Forschungsdaten mit umfangreichen Metadaten und RWTH Publications unterst\u00fctzt die Ver\u00f6ffentlichung von Forschungsergebnissen. Erg\u00e4nzt wird dieses Angebot durch die FDM-Beratung des IT Centers, die Forschende bei der Umsetzung der FAIR-Prinzipien \u00fcber den gesamten Datenlebenszyklus hinweg unterst\u00fctzt.<\/p>\n
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Das FDM-Team<\/a> unterst\u00fctzt Sie gerne bei der Umsetzung der FAIR-Prinzipien bei Ihren Forschungsdaten und allen weiteren Fragen zum FDM.<\/p>\n <\/p>\n
\nVerantwortlich f\u00fcr die Inhalte dieses Beitrags sind Hedda Faber,<\/a> Katharina Gr\u00fcnwald<\/a> und Arlinda Ujkani<\/a>.<\/p>\n <\/p>\n
Als Informationsgrundlage f\u00fcr diesen Beitrag dienten folgende\u00a0Quellen:<\/p>\n
Coscine: Umsetzung der FAIR-Prinzipien mit Coscine<\/a><\/p>\nDFG: Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis<\/a><\/p>\n
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A \u2013 Accessability<\/span><\/h3>\nEin weiterer Teil der FAIR-Prinzipien ist die Zug\u00e4nglichkeit von Daten. Dieser Aspekt wird oft missverstanden. Zug\u00e4nglichkeit meint nicht unbedingt, dass alle Daten kostenlos und ohne Einschr\u00e4nkungen verf\u00fcgbar sein m\u00fcssen. Eine solche absolute \u00f6ffentliche Verf\u00fcgbarkeit ist zwar im Sinne der offenen Wissenschaft eine Idealvorstellung und sollte, wo sie umsetzbar ist, angestrebt werden, in der Realit\u00e4t gibt es jedoch rechtliche Einschr\u00e4nkungen, die dies verhindern.<\/p>\n
Der Aspekt Zug\u00e4nglichkeit steht viel mehr daf\u00fcr, dass in den Metadaten klar kommuniziert wird, unter welchen Bedingungen die Daten zug\u00e4nglich sind, und welche Schritte durchgef\u00fchrt werden m\u00fcssen, um die Daten einzusehen und zu nutzen. So k\u00f6nnen auch personenbezogene oder anderweitig datenschutzrechtlich gesch\u00fctzte Daten FAIR sein.<\/p>\n
In Coscine k\u00f6nnen Forschende den Zugriff auf ihre Forschungsdaten \u00fcber die Rollen Owner, Member und Guest individuell steuern. Zudem kann festgelegt werden, ob die Metadaten eines Projekts \u00f6ffentlich oder ausschlie\u00dflich f\u00fcr Projektmitglieder sichtbar sind. Dadurch lassen sich auch nicht \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche Forschungsdaten FAIR verwalten.<\/p>\n
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I \u2013 Interoperability<\/span><\/h3>\nUm die Kompatibilit\u00e4t von Daten sicherzustellen, sollten die Verbindungen zwischen Datens\u00e4tzen klar gemacht werden. Wenn sich ein Datensatz auf einen anderen bezieht oder darauf aufbaut, sollte dies bereits aus den Metadaten hervorgehen.<\/p>\n
Die Sprache, in der Daten gespeichert sind, ist ebenfalls wichtig f\u00fcr die Kompatibilit\u00e4t von Daten. Diese sollte sowohl f\u00fcr Menschen als auch f\u00fcr Maschinen lesbar sein und einer klaren Logik folgen.<\/p>\n
Auch Coscine unterst\u00fctzt die Interoperabilit\u00e4t von Forschungsdaten durch standardisierte, maschinenlesbare Metadatenprofile auf Basis etablierter Standards. Erg\u00e4nzend k\u00f6nnen kontrollierte Vokabulare und fachspezifische Terminologien genutzt werden, um Forschungsdaten einheitlich zu beschreiben. Beziehungen zwischen Datens\u00e4tzen lassen sich ebenfalls dokumentieren, wodurch diese miteinander verkn\u00fcpft und von unterschiedlichen Systemen verarbeitet werden k\u00f6nnen. Die verwendeten Metadatenprofile werden unter anderem \u00fcber die AIMS-Plattform verwaltet, die ihre Harmonisierung f\u00f6rdert und den Austausch von Forschungsdaten \u00fcber Fach- und Institutionsgrenzen hinweg erleichtert.<\/p>\n
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R \u2013 Reuseability<\/span><\/h3>\nF\u00fcr die Nachnutzbarkeit sind erneut Metadaten relevant. W\u00e4hrend es beim Aspekt Auffindbarkeit in erster Linie darum geht, die Daten m\u00f6glichst leicht suchbar und klar identifizierbar zu gestalten, wird bei der Nachnutzbarkeit das Augenmerkt daraufgelegt, die Inhalte des Datensatzes in den Metadaten zu beschreiben. Neben den Inhalten sollte unter anderem auch erkenntlich sein, ob es sich um Rohdaten oder um verarbeitete Daten handelt und mit welcher Methode die Daten erhoben wurden. So k\u00f6nnen Forschende besser einsch\u00e4tzen, ob die Daten f\u00fcr sie n\u00fctzlich sind, ohne direkt den kompletten Datensatz begutachten zu m\u00fcssen. Au\u00dferdem sollte aus den Metadaten klar hervorgehen, mit welchen Lizenzen und Nutzungsrechten die Daten genutzt werden d\u00fcrfen.<\/p>\n
An der RWTH unterst\u00fctzen verschiedene FDM-Services die Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten:<\/p>\n
Bereits in der Planungsphase k\u00f6nnen Forschende mit dem Research Data Management Organiser (RDMO) wichtige Informationen zum Datenmanagement in sogenannten Datenmanagementpl\u00e4nen zentral festhalten und Strategien f\u00fcr die sp\u00e4tere Nachnutzung entwickeln.<\/p>\n
W\u00e4hrend des Forschungsprozesses hilft das Elektronische Labornotizbuch (ELN) eLabFTW dabei, Experimente und Arbeitsabl\u00e4ufe strukturiert zu dokumentieren.<\/p>\n
Mit Coscine k\u00f6nnen Forschungsdaten durch umfangreiche Metadatenprofile inhaltlich beschrieben und mit Nutzungslizenzen versehen werden, sodass wichtige Informationen zu Daten, Herkunft und Nachnutzungsbedingungen vorliegen.<\/p>\n
F\u00fcr die Ver\u00f6ffentlichung von Forschungsdaten und anderen wissenschaftlichen Ergebnissen bietet RWTH Publications eine M\u00f6glichkeit, diese langfristig zug\u00e4nglich und zitierf\u00e4hig zu machen.<\/p>\n
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FAIR-Prinzipien \u2013 10 Jahre sp\u00e4ter<\/span><\/h3>\n10 Jahre nach der Ver\u00f6ffentlichung des richtungsweisenden Artikels von Wilkinson et al. sind die FAIR-Prinzipien aus dem Forschungsdatenmanagement nicht mehr wegzudenken. So f\u00f6rdert und fordert die Europ\u00e4ische Union FAIRe Praktiken im FDM beispielsweise im Rahmen des Projektes FAIRSFAIR<\/a>. Auch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) ber\u00fccksichtigt sie in ihren Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis und hat die FAIR-Prinzipien in ihren Kodex zu Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis<\/a> aufgenommen.<\/p>\nAn der RWTH Aachen bilden die FAIR-Prinzipien, wie oben beschrieben, die Grundlage ihrer FDM-Angebote: Mit RDMO k\u00f6nnen Forschende ihr Datenmanagement planen, eLabFTW unterst\u00fctzt die strukturierte Dokumentation von Experimenten und Arbeitsabl\u00e4ufen, Coscine erm\u00f6glicht die Organisation und Speicherung von Forschungsdaten mit umfangreichen Metadaten und RWTH Publications unterst\u00fctzt die Ver\u00f6ffentlichung von Forschungsergebnissen. Erg\u00e4nzt wird dieses Angebot durch die FDM-Beratung des IT Centers, die Forschende bei der Umsetzung der FAIR-Prinzipien \u00fcber den gesamten Datenlebenszyklus hinweg unterst\u00fctzt.<\/p>\n
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Das FDM-Team<\/a> unterst\u00fctzt Sie gerne bei der Umsetzung der FAIR-Prinzipien bei Ihren Forschungsdaten und allen weiteren Fragen zum FDM.<\/p>\n <\/p>\n
\nVerantwortlich f\u00fcr die Inhalte dieses Beitrags sind Hedda Faber,<\/a> Katharina Gr\u00fcnwald<\/a> und Arlinda Ujkani<\/a>.<\/p>\n <\/p>\n
Als Informationsgrundlage f\u00fcr diesen Beitrag dienten folgende\u00a0Quellen:<\/p>\n
Coscine: Umsetzung der FAIR-Prinzipien mit Coscine<\/a><\/p>\nDFG: Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis<\/a><\/p>\n
Um die Kompatibilit\u00e4t von Daten sicherzustellen, sollten die Verbindungen zwischen Datens\u00e4tzen klar gemacht werden. Wenn sich ein Datensatz auf einen anderen bezieht oder darauf aufbaut, sollte dies bereits aus den Metadaten hervorgehen.<\/p>\n
Die Sprache, in der Daten gespeichert sind, ist ebenfalls wichtig f\u00fcr die Kompatibilit\u00e4t von Daten. Diese sollte sowohl f\u00fcr Menschen als auch f\u00fcr Maschinen lesbar sein und einer klaren Logik folgen.<\/p>\n
Auch Coscine unterst\u00fctzt die Interoperabilit\u00e4t von Forschungsdaten durch standardisierte, maschinenlesbare Metadatenprofile auf Basis etablierter Standards. Erg\u00e4nzend k\u00f6nnen kontrollierte Vokabulare und fachspezifische Terminologien genutzt werden, um Forschungsdaten einheitlich zu beschreiben. Beziehungen zwischen Datens\u00e4tzen lassen sich ebenfalls dokumentieren, wodurch diese miteinander verkn\u00fcpft und von unterschiedlichen Systemen verarbeitet werden k\u00f6nnen. Die verwendeten Metadatenprofile werden unter anderem \u00fcber die AIMS-Plattform verwaltet, die ihre Harmonisierung f\u00f6rdert und den Austausch von Forschungsdaten \u00fcber Fach- und Institutionsgrenzen hinweg erleichtert.<\/p>\n
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R \u2013 Reuseability<\/span><\/h3>\nF\u00fcr die Nachnutzbarkeit sind erneut Metadaten relevant. W\u00e4hrend es beim Aspekt Auffindbarkeit in erster Linie darum geht, die Daten m\u00f6glichst leicht suchbar und klar identifizierbar zu gestalten, wird bei der Nachnutzbarkeit das Augenmerkt daraufgelegt, die Inhalte des Datensatzes in den Metadaten zu beschreiben. Neben den Inhalten sollte unter anderem auch erkenntlich sein, ob es sich um Rohdaten oder um verarbeitete Daten handelt und mit welcher Methode die Daten erhoben wurden. So k\u00f6nnen Forschende besser einsch\u00e4tzen, ob die Daten f\u00fcr sie n\u00fctzlich sind, ohne direkt den kompletten Datensatz begutachten zu m\u00fcssen. Au\u00dferdem sollte aus den Metadaten klar hervorgehen, mit welchen Lizenzen und Nutzungsrechten die Daten genutzt werden d\u00fcrfen.<\/p>\n
An der RWTH unterst\u00fctzen verschiedene FDM-Services die Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten:<\/p>\n
Bereits in der Planungsphase k\u00f6nnen Forschende mit dem Research Data Management Organiser (RDMO) wichtige Informationen zum Datenmanagement in sogenannten Datenmanagementpl\u00e4nen zentral festhalten und Strategien f\u00fcr die sp\u00e4tere Nachnutzung entwickeln.<\/p>\n
W\u00e4hrend des Forschungsprozesses hilft das Elektronische Labornotizbuch (ELN) eLabFTW dabei, Experimente und Arbeitsabl\u00e4ufe strukturiert zu dokumentieren.<\/p>\n
Mit Coscine k\u00f6nnen Forschungsdaten durch umfangreiche Metadatenprofile inhaltlich beschrieben und mit Nutzungslizenzen versehen werden, sodass wichtige Informationen zu Daten, Herkunft und Nachnutzungsbedingungen vorliegen.<\/p>\n
F\u00fcr die Ver\u00f6ffentlichung von Forschungsdaten und anderen wissenschaftlichen Ergebnissen bietet RWTH Publications eine M\u00f6glichkeit, diese langfristig zug\u00e4nglich und zitierf\u00e4hig zu machen.<\/p>\n
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FAIR-Prinzipien \u2013 10 Jahre sp\u00e4ter<\/span><\/h3>\n10 Jahre nach der Ver\u00f6ffentlichung des richtungsweisenden Artikels von Wilkinson et al. sind die FAIR-Prinzipien aus dem Forschungsdatenmanagement nicht mehr wegzudenken. So f\u00f6rdert und fordert die Europ\u00e4ische Union FAIRe Praktiken im FDM beispielsweise im Rahmen des Projektes FAIRSFAIR<\/a>. Auch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) ber\u00fccksichtigt sie in ihren Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis und hat die FAIR-Prinzipien in ihren Kodex zu Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis<\/a> aufgenommen.<\/p>\nAn der RWTH Aachen bilden die FAIR-Prinzipien, wie oben beschrieben, die Grundlage ihrer FDM-Angebote: Mit RDMO k\u00f6nnen Forschende ihr Datenmanagement planen, eLabFTW unterst\u00fctzt die strukturierte Dokumentation von Experimenten und Arbeitsabl\u00e4ufen, Coscine erm\u00f6glicht die Organisation und Speicherung von Forschungsdaten mit umfangreichen Metadaten und RWTH Publications unterst\u00fctzt die Ver\u00f6ffentlichung von Forschungsergebnissen. Erg\u00e4nzt wird dieses Angebot durch die FDM-Beratung des IT Centers, die Forschende bei der Umsetzung der FAIR-Prinzipien \u00fcber den gesamten Datenlebenszyklus hinweg unterst\u00fctzt.<\/p>\n
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Das FDM-Team<\/a> unterst\u00fctzt Sie gerne bei der Umsetzung der FAIR-Prinzipien bei Ihren Forschungsdaten und allen weiteren Fragen zum FDM.<\/p>\n <\/p>\n
\nVerantwortlich f\u00fcr die Inhalte dieses Beitrags sind Hedda Faber,<\/a> Katharina Gr\u00fcnwald<\/a> und Arlinda Ujkani<\/a>.<\/p>\n <\/p>\n
Als Informationsgrundlage f\u00fcr diesen Beitrag dienten folgende\u00a0Quellen:<\/p>\n
Coscine: Umsetzung der FAIR-Prinzipien mit Coscine<\/a><\/p>\nDFG: Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis<\/a><\/p>\n
10 Jahre nach der Ver\u00f6ffentlichung des richtungsweisenden Artikels von Wilkinson et al. sind die FAIR-Prinzipien aus dem Forschungsdatenmanagement nicht mehr wegzudenken. So f\u00f6rdert und fordert die Europ\u00e4ische Union FAIRe Praktiken im FDM beispielsweise im Rahmen des Projektes FAIRSFAIR<\/a>. Auch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) ber\u00fccksichtigt sie in ihren Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis und hat die FAIR-Prinzipien in ihren Kodex zu Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis<\/a> aufgenommen.<\/p>\n An der RWTH Aachen bilden die FAIR-Prinzipien, wie oben beschrieben, die Grundlage ihrer FDM-Angebote: Mit RDMO k\u00f6nnen Forschende ihr Datenmanagement planen, eLabFTW unterst\u00fctzt die strukturierte Dokumentation von Experimenten und Arbeitsabl\u00e4ufen, Coscine erm\u00f6glicht die Organisation und Speicherung von Forschungsdaten mit umfangreichen Metadaten und RWTH Publications unterst\u00fctzt die Ver\u00f6ffentlichung von Forschungsergebnissen. Erg\u00e4nzt wird dieses Angebot durch die FDM-Beratung des IT Centers, die Forschende bei der Umsetzung der FAIR-Prinzipien \u00fcber den gesamten Datenlebenszyklus hinweg unterst\u00fctzt.<\/p>\n <\/p>\n Das FDM-Team<\/a> unterst\u00fctzt Sie gerne bei der Umsetzung der FAIR-Prinzipien bei Ihren Forschungsdaten und allen weiteren Fragen zum FDM.<\/p>\n <\/p>\n Verantwortlich f\u00fcr die Inhalte dieses Beitrags sind Hedda Faber,<\/a> Katharina Gr\u00fcnwald<\/a> und Arlinda Ujkani<\/a>.<\/p>\n <\/p>\n Als Informationsgrundlage f\u00fcr diesen Beitrag dienten folgende\u00a0Quellen:<\/p>\n Coscine: Umsetzung der FAIR-Prinzipien mit Coscine<\/a><\/p>\n DFG: Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis<\/a><\/p>\n
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