https://www.forschungsdaten.org/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Anne 2026-04-14T22:10:46Z Benutzerbeiträge MediaWiki 1.43.8 https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Zukunftszenarien&diff=661 2013-11-26T12:38:45Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das[http://www.dkrz.de , Deutsche Klimarechenzentrum] und das[http://www.mpi.nl/deutsch , Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das[http://www.dkrz.de/, Deutsche Klimarechenzentrum] und das[http://www.mpi.nl/deutsch , Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das[http://www.dkrz.de/about/Organisation/datenmanagement, Deutsche Klimarechenzentrum] und das[http://www.mpi.nl/deutsch , Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das[http://www.dkrz.de , Deutsche Klimarechenzentrum] und das[http://www.mpi.nl/deutsch , Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das [http://www.dkrz.de , Deutsche Klimarechenzentrum] und das[http://www.mpi.nl/deutsch , Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Das Management von Forschungsdaten umfasst nicht nur die Speicherung, an die meistens zuerst gedacht wird, sondern eine Vielzahl von Aktivitäten, um die Nutzbarkeit der Daten zu gewährleisten. Üblicherweise werden die für das Datenmanagement notwendigen Aktivitäten mit zwei Arten von Modellen beschrieben:<br /> <br /> Idealisierte Lebenzyklus-Modelle, die den Aktivitäten verschiedene Phasen von der Erstellung der Daten, über ihre Speicherung und Verwaltung bis hin zum Zugriff und zur Wiederverwendung zuordnen,<br /> <br /> und<br /> <br /> Kontinuums-Modelle, die unterschiedlich hohe Anforderungen an das Datenmanagement unterschiedlichen Kontexten zuordnen. So sind im privaten Arbeitsbereich die Daten in der Eigenverantwortung der Forschenden. Folglich müssen hier weniger Anforderungen an das Datenmanagement gestellt werden als in einer Forschungsgruppe, die ihre Daten teilt, oder als an Daten, die veröffentlicht und von Personen genutzt werden sollen, die den ursprünglichen Entstehungskontext nicht kennen.<br /> <br /> Typische Aufgaben umfassen die Definition von Metadaten, um die Daten in anderen Nutzungskontexten zu verstehen, und die Vergabe von Identifikatoren für Datenobjekte. Weiterhin müssen aber auch organisatorische Aufgaben wie die Klärung von Zuständigkeits- und Finanzierungsfragen für eine dauerhafte Aufbewahrung bearbeitet sowie der rechtliche Status der Daten definiert werden.<br /> <br /> Unter dem Menüpunkt [http://www.forschungsdaten.org/index.php/Kategorie:Wissenswertes, Wissenswertes] finden Sie weiterführende Hinweise zu einzelnen Anforderungen und Themenbereichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das [http://www.dkrz.de , Deutsche Klimarechenzentrum] und das [http://www.mpi.nl/deutsch , Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das [http://www.dkrz.de/about/, Deutsche Klimarechenzentrum] und das [http://www.mpi.nl/deutsch , Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das [http://www.dkrz.de , Deutsche Klimarechenzentrum] und das [http://www.mpi.nl/deutsch , Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das [http://www.dkrz.de , Deutsche Klimarechenzentrum] und das [http://www.mpi.nl/deutsch, Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das [http://www.dkrz.de , Deutsche Klimarechenzentrum] und das [http://www.mpi.nl , Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das [http://www.dkrz.de , Deutsche Klimarechenzentrum] und das [[http://www.mpi.nl] Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das [http://www.dkrz.de , Deutsche Klimarechenzentrum] und das [http://www.mpi.nl , Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das [http://www.dkrz.de , Deutsche Klimarechenzentrum] und das [http://www.mpi.nl, Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das [http://www.dkrz.de , Deutsche Klimarechenzentrum] und das [http://www.mpi.nl ,Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Umsetzung_von_Datenmanagement_in_der_Praxis&diff=646 2013-11-26T12:24:32Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Das Management von Forschungsdaten umfasst nicht nur die Speicherung, an die meistens zuerst gedacht wird, sondern eine Vielzahl von Aktivitäten, um die Nutzbarkeit der Daten zu gewährleisten. Üblicherweise werden die für das Datenmanagement notwendigen Aktivitäten mit zwei Arten von Modellen beschrieben:<br /> <br /> Idealisierte Lebenzyklus-Modelle, die den Aktivitäten verschiedene Phasen von der Erstellung der Daten, über ihre Speicherung und Verwaltung bis hin zum Zugriff und zur Wiederverwendung zuordnen,<br /> <br /> und<br /> <br /> Kontinuums-Modelle, die unterschiedlich hohe Anforderungen an das Datenmanagement unterschiedlichen Kontexten zuordnen. So sind im privaten Arbeitsbereich die Daten in der Eigenverantwortung der Forschenden. Folglich müssen hier weniger Anforderungen an das Datenmanagement gestellt werden als in einer Forschungsgruppe, die ihre Daten teilt, oder als an Daten, die veröffentlicht und von Personen genutzt werden sollen, die den ursprünglichen Entstehungskontext nicht kennen.<br /> <br /> Typische Aufgaben umfassen die Definition von Metadaten, um die Daten in anderen Nutzungskontexten zu verstehen, und die Vergabe von Identifikatoren für Datenobjekte. Weiterhin müssen aber auch organisatorische Aufgaben wie die Klärung von Zuständigkeits- und Finanzierungsfragen für eine dauerhafte Aufbewahrung bearbeitet sowie der rechtliche Status der Daten definiert werden.<br /> <br /> Unter dem Menüpunkt [http://www.forschungsdaten.org/index.php/Kategorie:Wissenswertes, Wissenswertes] [| Wissenswertes]] , [[Informationen für Ihr Forschungsvorhaben]] finden Sie weiterführende Hinweise zu einzelnen Anforderungen und Themenbereichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Das Management von Forschungsdaten umfasst nicht nur die Speicherung, an die meistens zuerst gedacht wird, sondern eine Vielzahl von Aktivitäten, um die Nutzbarkeit der Daten zu gewährleisten. Üblicherweise werden die für das Datenmanagement notwendigen Aktivitäten mit zwei Arten von Modellen beschrieben:<br /> <br /> Idealisierte Lebenzyklus-Modelle, die den Aktivitäten verschiedene Phasen von der Erstellung der Daten, über ihre Speicherung und Verwaltung bis hin zum Zugriff und zur Wiederverwendung zuordnen,<br /> <br /> und<br /> <br /> Kontinuums-Modelle, die unterschiedlich hohe Anforderungen an das Datenmanagement unterschiedlichen Kontexten zuordnen. So sind im privaten Arbeitsbereich die Daten in der Eigenverantwortung der Forschenden. Folglich müssen hier weniger Anforderungen an das Datenmanagement gestellt werden als in einer Forschungsgruppe, die ihre Daten teilt, oder als an Daten, die veröffentlicht und von Personen genutzt werden sollen, die den ursprünglichen Entstehungskontext nicht kennen.<br /> <br /> Typische Aufgaben umfassen die Definition von Metadaten, um die Daten in anderen Nutzungskontexten zu verstehen, und die Vergabe von Identifikatoren für Datenobjekte. Weiterhin müssen aber auch organisatorische Aufgaben wie die Klärung von Zuständigkeits- und Finanzierungsfragen für eine dauerhafte Aufbewahrung bearbeitet sowie der rechtliche Status der Daten definiert werden.<br /> <br /> Unter dem Menüpunkt [http://www.forschungsdaten.org/index.php/Kategorie:Wissenswertes , Wissenswertes] [| Wissenswertes]] , [[Informationen für Ihr Forschungsvorhaben]] finden Sie weiterführende Hinweise zu einzelnen Anforderungen und Themenbereichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Das Management von Forschungsdaten umfasst nicht nur die Speicherung, an die meistens zuerst gedacht wird, sondern eine Vielzahl von Aktivitäten, um die Nutzbarkeit der Daten zu gewährleisten. Üblicherweise werden die für das Datenmanagement notwendigen Aktivitäten mit zwei Arten von Modellen beschrieben:<br /> <br /> Idealisierte Lebenzyklus-Modelle, die den Aktivitäten verschiedene Phasen von der Erstellung der Daten, über ihre Speicherung und Verwaltung bis hin zum Zugriff und zur Wiederverwendung zuordnen,<br /> <br /> und<br /> <br /> Kontinuums-Modelle, die unterschiedlich hohe Anforderungen an das Datenmanagement unterschiedlichen Kontexten zuordnen. So sind im privaten Arbeitsbereich die Daten in der Eigenverantwortung der Forschenden. Folglich müssen hier weniger Anforderungen an das Datenmanagement gestellt werden als in einer Forschungsgruppe, die ihre Daten teilt, oder als an Daten, die veröffentlicht und von Personen genutzt werden sollen, die den ursprünglichen Entstehungskontext nicht kennen.<br /> <br /> Typische Aufgaben umfassen die Definition von Metadaten, um die Daten in anderen Nutzungskontexten zu verstehen, und die Vergabe von Identifikatoren für Datenobjekte. Weiterhin müssen aber auch organisatorische Aufgaben wie die Klärung von Zuständigkeits- und Finanzierungsfragen für eine dauerhafte Aufbewahrung bearbeitet sowie der rechtliche Status der Daten definiert werden.<br /> <br /> Unter dem Menüpunkt [http://www.forschungsdaten.org/index.php/Kategorie:Wissenswertes] | Wissenswertes]] , [[Informationen für Ihr Forschungsvorhaben]] finden Sie weiterführende Hinweise zu einzelnen Anforderungen und Themenbereichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Das Management von Forschungsdaten umfasst nicht nur die Speicherung, an die meistens zuerst gedacht wird, sondern eine Vielzahl von Aktivitäten, um die Nutzbarkeit der Daten zu gewährleisten. Üblicherweise werden die für das Datenmanagement notwendigen Aktivitäten mit zwei Arten von Modellen beschrieben:<br /> <br /> Idealisierte Lebenzyklus-Modelle, die den Aktivitäten verschiedene Phasen von der Erstellung der Daten, über ihre Speicherung und Verwaltung bis hin zum Zugriff und zur Wiederverwendung zuordnen,<br /> <br /> und<br /> <br /> Kontinuums-Modelle, die unterschiedlich hohe Anforderungen an das Datenmanagement unterschiedlichen Kontexten zuordnen. So sind im privaten Arbeitsbereich die Daten in der Eigenverantwortung der Forschenden. Folglich müssen hier weniger Anforderungen an das Datenmanagement gestellt werden als in einer Forschungsgruppe, die ihre Daten teilt, oder als an Daten, die veröffentlicht und von Personen genutzt werden sollen, die den ursprünglichen Entstehungskontext nicht kennen.<br /> <br /> Typische Aufgaben umfassen die Definition von Metadaten, um die Daten in anderen Nutzungskontexten zu verstehen, und die Vergabe von Identifikatoren für Datenobjekte. Weiterhin müssen aber auch organisatorische Aufgaben wie die Klärung von Zuständigkeits- und Finanzierungsfragen für eine dauerhafte Aufbewahrung bearbeitet sowie der rechtliche Status der Daten definiert werden.<br /> <br /> Unter dem Menüpunkt [Category: | Wissenswertes]] , [[Informationen für Ihr Forschungsvorhaben]] finden Sie weiterführende Hinweise zu einzelnen Anforderungen und Themenbereichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Das Management von Forschungsdaten umfasst nicht nur die Speicherung, an die meistens zuerst gedacht wird, sondern eine Vielzahl von Aktivitäten, um die Nutzbarkeit der Daten zu gewährleisten. Üblicherweise werden die für das Datenmanagement notwendigen Aktivitäten mit zwei Arten von Modellen beschrieben:<br /> <br /> Idealisierte Lebenzyklus-Modelle, die den Aktivitäten verschiedene Phasen von der Erstellung der Daten, über ihre Speicherung und Verwaltung bis hin zum Zugriff und zur Wiederverwendung zuordnen,<br /> <br /> und<br /> <br /> Kontinuums-Modelle, die unterschiedlich hohe Anforderungen an das Datenmanagement unterschiedlichen Kontexten zuordnen. So sind im privaten Arbeitsbereich die Daten in der Eigenverantwortung der Forschenden. Folglich müssen hier weniger Anforderungen an das Datenmanagement gestellt werden als in einer Forschungsgruppe, die ihre Daten teilt, oder als an Daten, die veröffentlicht und von Personen genutzt werden sollen, die den ursprünglichen Entstehungskontext nicht kennen.<br /> <br /> Typische Aufgaben umfassen die Definition von Metadaten, um die Daten in anderen Nutzungskontexten zu verstehen, und die Vergabe von Identifikatoren für Datenobjekte. Weiterhin müssen aber auch organisatorische Aufgaben wie die Klärung von Zuständigkeits- und Finanzierungsfragen für eine dauerhafte Aufbewahrung bearbeitet sowie der rechtliche Status der Daten definiert werden.<br /> <br /> Unter dem Menüpunkt [[Category: | Wissenswertes]] , [[Informationen für Ihr Forschungsvorhaben]] finden Sie weiterführende Hinweise zu einzelnen Anforderungen und Themenbereichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Das Management von Forschungsdaten umfasst nicht nur die Speicherung, an die meistens zuerst gedacht wird, sondern eine Vielzahl von Aktivitäten, um die Nutzbarkeit der Daten zu gewährleisten. Üblicherweise werden die für das Datenmanagement notwendigen Aktivitäten mit zwei Arten von Modellen beschrieben:<br /> <br /> Idealisierte Lebenzyklus-Modelle, die den Aktivitäten verschiedene Phasen von der Erstellung der Daten, über ihre Speicherung und Verwaltung bis hin zum Zugriff und zur Wiederverwendung zuordnen,<br /> <br /> und<br /> <br /> Kontinuums-Modelle, die unterschiedlich hohe Anforderungen an das Datenmanagement unterschiedlichen Kontexten zuordnen. So sind im privaten Arbeitsbereich die Daten in der Eigenverantwortung der Forschenden. Folglich müssen hier weniger Anforderungen an das Datenmanagement gestellt werden als in einer Forschungsgruppe, die ihre Daten teilt, oder als an Daten, die veröffentlicht und von Personen genutzt werden sollen, die den ursprünglichen Entstehungskontext nicht kennen.<br /> <br /> Typische Aufgaben umfassen die Definition von Metadaten, um die Daten in anderen Nutzungskontexten zu verstehen, und die Vergabe von Identifikatoren für Datenobjekte. Weiterhin müssen aber auch organisatorische Aufgaben wie die Klärung von Zuständigkeits- und Finanzierungsfragen für eine dauerhafte Aufbewahrung bearbeitet sowie der rechtliche Status der Daten definiert werden.<br /> <br /> Unter dem Menüpunkt [[Category: Hauptseite | Wissenswertes]] , [[Informationen für Ihr Forschungsvorhaben]] finden Sie weiterführende Hinweise zu einzelnen Anforderungen und Themenbereichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Das Management von Forschungsdaten umfasst nicht nur die Speicherung, an die meistens zuerst gedacht wird, sondern eine Vielzahl von Aktivitäten, um die Nutzbarkeit der Daten zu gewährleisten. Üblicherweise werden die für das Datenmanagement notwendigen Aktivitäten mit zwei Arten von Modellen beschrieben:<br /> <br /> Idealisierte Lebenzyklus-Modelle, die den Aktivitäten verschiedene Phasen von der Erstellung der Daten, über ihre Speicherung und Verwaltung bis hin zum Zugriff und zur Wiederverwendung zuordnen,<br /> <br /> und<br /> <br /> Kontinuums-Modelle, die unterschiedlich hohe Anforderungen an das Datenmanagement unterschiedlichen Kontexten zuordnen. So sind im privaten Arbeitsbereich die Daten in der Eigenverantwortung der Forschenden. Folglich müssen hier weniger Anforderungen an das Datenmanagement gestellt werden als in einer Forschungsgruppe, die ihre Daten teilt, oder als an Daten, die veröffentlicht und von Personen genutzt werden sollen, die den ursprünglichen Entstehungskontext nicht kennen.<br /> <br /> Typische Aufgaben umfassen die Definition von Metadaten, um die Daten in anderen Nutzungskontexten zu verstehen, und die Vergabe von Identifikatoren für Datenobjekte. Weiterhin müssen aber auch organisatorische Aufgaben wie die Klärung von Zuständigkeits- und Finanzierungsfragen für eine dauerhafte Aufbewahrung bearbeitet sowie der rechtliche Status der Daten definiert werden.<br /> <br /> Unter dem Menüpunkt [[Category: Data Management|Wissenswertes]] , [[Informationen für Ihr Forschungsvorhaben]] finden Sie weiterführende Hinweise zu einzelnen Anforderungen und Themenbereichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Das Management von Forschungsdaten umfasst nicht nur die Speicherung, an die meistens zuerst gedacht wird, sondern eine Vielzahl von Aktivitäten, um die Nutzbarkeit der Daten zu gewährleisten. Üblicherweise werden die für das Datenmanagement notwendigen Aktivitäten mit zwei Arten von Modellen beschrieben:<br /> <br /> Idealisierte Lebenzyklus-Modelle, die den Aktivitäten verschiedene Phasen von der Erstellung der Daten, über ihre Speicherung und Verwaltung bis hin zum Zugriff und zur Wiederverwendung zuordnen,<br /> <br /> und<br /> <br /> Kontinuums-Modelle, die unterschiedlich hohe Anforderungen an das Datenmanagement unterschiedlichen Kontexten zuordnen. So sind im privaten Arbeitsbereich die Daten in der Eigenverantwortung der Forschenden. Folglich müssen hier weniger Anforderungen an das Datenmanagement gestellt werden als in einer Forschungsgruppe, die ihre Daten teilt, oder als an Daten, die veröffentlicht und von Personen genutzt werden sollen, die den ursprünglichen Entstehungskontext nicht kennen.<br /> <br /> Typische Aufgaben umfassen die Definition von Metadaten, um die Daten in anderen Nutzungskontexten zu verstehen, und die Vergabe von Identifikatoren für Datenobjekte. Weiterhin müssen aber auch organisatorische Aufgaben wie die Klärung von Zuständigkeits- und Finanzierungsfragen für eine dauerhafte Aufbewahrung bearbeitet sowie der rechtliche Status der Daten definiert werden.<br /> <br /> Unter dem Menüpunkt [[Category: Data Managements | Wissenswertes]] , [[Informationen für Ihr Forschungsvorhaben]] finden Sie weiterführende Hinweise zu einzelnen Anforderungen und Themenbereichen.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Das Management von Forschungsdaten umfasst nicht nur die Speicherung, an die meistens zuerst gedacht wird, sondern eine Vielzahl von Aktivitäten, um die Nutzbarkeit der Daten zu gewährleisten. Üblicherweise werden die für das Datenmanagement notwendigen Aktivitäten mit zwei Arten von Modellen beschrieben:<br /> <br /> Idealisierte Lebenzyklus-Modelle, die den Aktivitäten verschiedene Phasen von der Erstellung der Daten, über ihre Speicherung und Verwaltung bis hin zum Zugriff und zur Wiederverwendung zuordnen,<br /> <br /> und<br /> <br /> Kontinuums-Modelle, die unterschiedlich hohe Anforderungen an das Datenmanagement unterschiedlichen Kontexten zuordnen. So sind im privaten Arbeitsbereich die Daten in der Eigenverantwortung der Forschenden. Folglich müssen hier weniger Anforderungen an das Datenmanagement gestellt werden als in einer Forschungsgruppe, die ihre Daten teilt, oder als an Daten, die veröffentlicht und von Personen genutzt werden sollen, die den ursprünglichen Entstehungskontext nicht kennen.<br /> <br /> Typische Aufgaben umfassen die Definition von Metadaten, um die Daten in anderen Nutzungskontexten zu verstehen, und die Vergabe von Identifikatoren für Datenobjekte. Weiterhin müssen aber auch organisatorische Aufgaben wie die Klärung von Zuständigkeits- und Finanzierungsfragen für eine dauerhafte Aufbewahrung bearbeitet sowie der rechtliche Status der Daten definiert werden.<br /> <br /> Unter dem Menüpunkt [[Category: Data Management Wissenswertes]] , [[Informationen für Ihr Forschungsvorhaben]] finden Sie weiterführende Hinweise zu einzelnen Anforderungen und Themenbereichen.</div>

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Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Umsetzung_von_Datenmanagement_in_der_Praxis&diff=633 2013-11-26T10:05:33Z

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Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=632 2013-11-26T09:56:43Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> <br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in <br /> Forschungsgruppen müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient <br /> genutzt werden können.<br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder <br /> fachspezifischer Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in <br /> den 90er Jahren von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. <br /> Insbesondere in der Medizin gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten <br /> beachtet werden müssen.<br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen <br /> zu können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. <br /> Um die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=631 2013-11-26T09:56:22Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> * Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> <br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in <br /> Forschungsgruppen müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient <br /> genutzt werden können.<br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder <br /> fachspezifischer Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in <br /> den 90er Jahren von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. <br /> Insbesondere in der Medizin gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten <br /> beachtet werden müssen.<br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen <br /> zu können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. <br /> Um die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> * Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in <br /> Forschungsgruppen müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient <br /> genutzt werden können.<br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder <br /> fachspezifischer Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in <br /> den 90er Jahren von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. <br /> Insbesondere in der Medizin gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten <br /> beachtet werden müssen.<br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen <br /> zu können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. <br /> Um die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=629 2013-11-26T09:55:14Z

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Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=628 2013-11-26T09:55:01Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in <br /> Forschungsgruppen müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient <br /> genutzt werden können.<br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder <br /> fachspezifischer Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in <br /> den 90er Jahren von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. <br /> Insbesondere in der Medizin gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten <br /> beachtet werden müssen.<br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen <br /> zu können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. <br /> Um die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=627 2013-11-26T09:54:41Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in <br /> Forschungsgruppen müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient <br /> genutzt werden können.<br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder <br /> fachspezifischer Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in <br /> den 90er Jahren von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. <br /> Insbesondere in der Medizin gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten <br /> beachtet werden müssen.<br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen <br /> zu können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. <br /> Um die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=626 2013-11-26T09:53:37Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in <br /> Forschungsgruppen müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient <br /> genutzt werden können.<br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder <br /> fachspezifischer Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in <br /> den 90er Jahren von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. <br /> Insbesondere in der Medizin gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten <br /> beachtet werden müssen.<br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen <br /> zu können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. <br /> Um die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=625 2013-11-26T09:53:19Z

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Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=624 2013-11-26T09:52:38Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> <br /> <br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in <br /> Forschungsgruppen müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient <br /> genutzt werden können.<br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder <br /> fachspezifischer Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in <br /> den 90er Jahren von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. <br /> Insbesondere in der Medizin gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten <br /> beachtet werden müssen.<br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen <br /> zu können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. <br /> Um die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=623 2013-11-26T09:52:06Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> <br /> - bffbbf<br /> <br /> - dffb<br /> <br /> - ffdf<br /> <br /> * Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in Forschungsgruppen müssen <br /> einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient genutzt werden können.<br /> <br /> * müp<br /> <br /> * möp<br /> <br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in <br /> Forschungsgruppen müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient <br /> genutzt werden können.<br /> <br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> <br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder <br /> fachspezifischer Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in <br /> den 90er Jahren von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. <br /> Insbesondere in der Medizin gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten <br /> beachtet werden müssen.<br /> <br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen <br /> zu können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. <br /> Um die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=622 2013-11-26T09:51:37Z

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Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=621 2013-11-26T09:51:09Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> <br /> * Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in Forschungsgruppen müssen <br /> einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient genutzt werden können.<br /> <br /> * müp<br /> <br /> * möp<br /> <br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in <br /> Forschungsgruppen müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient <br /> genutzt werden können.<br /> <br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> <br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder <br /> fachspezifischer Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in <br /> den 90er Jahren von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. <br /> Insbesondere in der Medizin gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten <br /> beachtet werden müssen.<br /> <br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen <br /> zu können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. <br /> Um die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=620 2013-11-26T09:48:46Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> <br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in <br /> Forschungsgruppen müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient <br /> genutzt werden können.<br /> <br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> <br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder <br /> fachspezifischer Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in <br /> den 90er Jahren von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. <br /> Insbesondere in der Medizin gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten <br /> beachtet werden müssen.<br /> <br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen <br /> zu können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. <br /> Um die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=619 2013-11-26T09:48:03Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> <br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in <br /> Forschungsgruppen müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient <br /> genutzt werden können.<br /> <br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> <br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder <br /> fachspezifischer Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in <br /> den 90er Jahren von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. <br /> Insbesondere in der Medizin gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten <br /> beachtet werden müssen.<br /> <br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen zu <br /> können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. Um <br /> die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> <br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in <br /> Forschungsgruppen müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient <br /> genutzt werden können.<br /> <br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> <br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder fachspezifischer <br /> Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in den 90er Jahren <br /> von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. Insbesondere in der Medizin <br /> gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten beachtet werden müssen.<br /> <br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen zu <br /> können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. Um <br /> die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

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<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> <br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in Forschungsgruppen <br /> müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient genutzt werden können.<br /> <br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> <br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder fachspezifischer <br /> Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in den 90er Jahren <br /> von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. Insbesondere in der Medizin <br /> gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten beachtet werden müssen.<br /> <br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen zu <br /> können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. Um <br /> die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=616 2013-11-26T09:44:31Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> <br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in Forschungsgruppen <br /> müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient genutzt werden <br /> können.<br /> <br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> <br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder fachspezifischer <br /> Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in den 90er Jahren <br /> von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. Insbesondere in der Medizin <br /> gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten beachtet werden müssen.<br /> <br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen zu <br /> können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. Um <br /> die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=615 2013-11-26T09:44:05Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category: Data Management]]<br /> <br /> Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> <br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in Forschungsgruppen <br /> müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient genutzt werden <br /> können.<br /> <br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> <br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder fachspezifischer <br /> Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in den 90er Jahren <br /> von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. Insbesondere in der Medizin <br /> gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten beachtet werden müssen.<br /> <br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen zu <br /> können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. Um <br /> die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=614 2013-11-26T09:41:44Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> <br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in Forschungsgruppen <br /> müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient genutzt werden <br /> können.<br /> <br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen <br /> bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen <br /> Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten <br /> als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> <br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder fachspezifischer <br /> Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in den 90er Jahren <br /> von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. Insbesondere in der Medizin <br /> gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten beachtet werden müssen.<br /> <br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen zu <br /> können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. Um <br /> die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden <br /> Forschungsdaten aufbewahrt werden.<br /> <br /> <br /> Darüber hinaus ermöglicht ein gutes Forschungsdatenmanagement eine bessere Forschung. Gerade durch die Verfügbarkeit von großen, gut gepflegten Forschungsdatenbeständen lassen sich Forschungsfragen untersuchen, die sonst nicht bearbeitet werden könnten.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Warum_Datenmanagement&diff=613 2013-11-26T09:38:34Z

<p>Anne: Die Seite wurde neu angelegt: „Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Felda…“</p> <hr /> <div>Moderne Forschung beruht in zunehmendem Maße auf digitalen Forschungsdaten. Das Spektrum reicht von Messwerten, die einzeln im Rahmen wissenschaftlicher Feldarbeit erhoben und in Tabellenkalkulationen eingegeben werden, über semantisch ausgezeichnete Textkorpora bis hin zu der massiven Datenproduktion von Großforschungsinstrumenten wie den neusten Sequenzierern, Teleskopen oder Teilchenbeschleunigern. Allen Arten von Forschungsdaten ist gemeinsam, dass sie mit hohem Aufwand und Kosten hergestellt werden und nicht unkontrolliert verloren gehen sollen. Wichtig ist aber nicht nur, dass die Speicherung der Daten fehlerfrei passiert. Auch die Dokumentation der Daten, die sorgfältige Auswahl der Formate und viele weitere Aufgaben sind unverzichtbar, damit die Daten sowohl technisch als auch inhaltlich verstehbar und nutzbar bleiben.<br /> <br /> Im Allgemeinen lassen sich folgende Gründe für die Notwendigkeit von Forschungsdatenmanagement aufführen:<br /> <br /> ● Als Arbeitskopie für die unmittelbare Forschung durch die Forschenden: Insbesondere in Forschungsgruppen müssen einige Standards festgelegt werden, damit die Daten von allen Beteiligten effizient genutzt werden können.<br /> ● Die Nachnutzung der Forschungsdaten durch andere Wissenschaftler: Forschungsdaten haben oftmals einen bleibenden Wert und können die Grundlage der Forschung für Vorhaben außerhalb des ursprünglichen Erzeugungskontextes bilden. Es gibt einen zunehmenden Trend zur Publikation und Zitation von Forschungsdaten als eigenständigem wissenschaftlichen Werk.<br /> ● Die Dokumentation der korrekten wissenschaftlichen Arbeit entsprechend allgemeiner oder fachspezifischer Auflagen: Die Aufbewahrung von Forschungsdaten, die einer Publikation zugrunde liegen, ist in den 90er Jahren von der DFG als Teil der “guten wissenschaftlichen Praxis” festgeschrieben worden. Insbesondere in der Medizin gibt es eine Reihe von gesetzlichen Auflagen, die im Umgang mit Forschungsdaten beachtet werden müssen.<br /> ● Das Hinterlegen der Forschungsdaten, um darauf basierende Entscheidungen und Prozesse nachvollziehen zu können: In zunehmendem Maße beruhen z.B. politische Entscheidungen auf Expertenwissen und Forschungsdaten. Um die Verantwortung für diese Entscheidungen nachvollziehbar zu machen, müssen auch die zugrundeliegenden Forschungsdaten aufbewahrt werden.</div>

Anne https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Zukunftszenarien&diff=612 2013-11-26T09:32:05Z

<p>Anne: </p> <hr /> <div>[[Category:Data Management]]<br /> <br /> Das [http://www.gfz-potsdam.de/startseite, Deutsche GeoForschungsZentrum], das [http://www.dkrz.de , Deutsche Klimarechenzentrum] und das [http://www.mpi.nl , Max-Planck-Institut für Psycholinguistik] haben Szenarien entwickelt, die die Bedeutung eines effektiven Forschungsdatenmanagements veranschaulichen.</div>

Anne