Data Steward: Unterschied zwischen den Versionen

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Ein Data Steward oder mehrere Data Stewards können kooperativ im disziplinspezifischen und interdisziplinären Forschungsdatenmanagement zusammenarbeiten.  
Ein Data Steward oder mehrere Data Stewards können kooperativ im disziplinspezifischen und interdisziplinären Forschungsdatenmanagement zusammenarbeiten.  


Die Idee zum [https://www.forschungsdaten.org/index.php/Data_Stewardship Data Stewardship] kam 2017 aus den Niederlanden, von der TU Delft:
Die Idee zum [https://www.forschungsdaten.org/index.php/Data_Stewardship Data Stewardship] stammt von 2017 aus den Niederlanden, von der TU Delft:


[[Teperek, Marta. (2018, March 22). Data Stewardship at TU Delft - case study. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.1205243]]
[[Teperek, Marta. (2018, March 22). Data Stewardship at TU Delft - case study. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.1205243]]


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<br />Oft sind Data Stewards bereits wissenschaftliche Mitarbeitende, die einen fachnahen wissenschaftlichen Hintergrund mitbringen. Data Stewards können somit wissenschaftsnah und projektspezifisch arbeiten. Somit unterstützen sie Forscherinnen und Forscher bestmöglich vor Ort bei ihrer Forschungstätigkeit. Data Stewards dienen sowohl den Forschenden wie der Leitenden Forschungsdatenmanagement-Koordination als Ansprechpersonen. Ihre Ziele sind beispielsweise die Etablierung, Implementierung und Weiterentwicklung eines Datenmanagementkonzepts für die jeweilige Organisationseinheit der Universität, den Forschungszentren und allen Projektpartnerinnen und Projektpartnern.
 
 
Es gibt auch Personen zum FDM in wissenschaftlichen Bibliotheken, die sich Data Stewards nennen. Siehe dazu: [[Digitales Datenmanagement als neue Aufgabe für wissenschaftliche Bibliotheken]]
 
'''Es kann keine eindeutige Definition der Aufgaben und Tätigkeitsfelder geben, da das Data Stewardship sehr von den Gegebenheiten an den einzelnen Standorten abhängig ist.'''


==Was ist ein Data Steward?==
==Was ist ein Data Steward?==

Version vom 27. Februar 2023, 11:54 Uhr

Ein Data Steward oder mehrere Data Stewards können kooperativ im disziplinspezifischen und interdisziplinären Forschungsdatenmanagement zusammenarbeiten.

Die Idee zum Data Stewardship stammt von 2017 aus den Niederlanden, von der TU Delft:

Teperek, Marta. (2018, March 22). Data Stewardship at TU Delft - case study. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.1205243


Oft sind Data Stewards bereits wissenschaftliche Mitarbeitende, die einen fachnahen wissenschaftlichen Hintergrund mitbringen. Data Stewards können somit wissenschaftsnah und projektspezifisch arbeiten. Somit unterstützen sie Forscherinnen und Forscher bestmöglich vor Ort bei ihrer Forschungstätigkeit. Data Stewards dienen sowohl den Forschenden wie der Leitenden Forschungsdatenmanagement-Koordination als Ansprechpersonen. Ihre Ziele sind beispielsweise die Etablierung, Implementierung und Weiterentwicklung eines Datenmanagementkonzepts für die jeweilige Organisationseinheit der Universität, den Forschungszentren und allen Projektpartnerinnen und Projektpartnern.


Es gibt auch Personen zum FDM in wissenschaftlichen Bibliotheken, die sich Data Stewards nennen. Siehe dazu: Digitales Datenmanagement als neue Aufgabe für wissenschaftliche Bibliotheken

Es kann keine eindeutige Definition der Aufgaben und Tätigkeitsfelder geben, da das Data Stewardship sehr von den Gegebenheiten an den einzelnen Standorten abhängig ist.

Was ist ein Data Steward?

"Data Stewards sind ein wichtiger Bestandteil im RWTH-FDM-Netzwerk. Sie stellen die Schnittstelle zwischen der zentralen Infrastruktur und den Forschenden dar und etablieren in ihrem Bereich nachhaltige FDM-Strukturen. Data Stewards unterstützen die Forschenden vor Ort bei der Entwicklung, der Optimierung und der Umsetzung eines FAIRen FDM und bringen gemeinsam mit dem zentralen FDM-Team den Aufbau des Netzwerks voran." (RWTH FDM-Blog "Data Stewards": https://www.rwth-aachen.de/cms/root/Forschung/Forschungsdatenmanagement/FDM-Netzwerk/~retpu/Data-Stewards/ (Zugriff am 27.02.2023)

Aufgaben / Funktion eines Data Steward

  • Schulungen
  • Vermittlung von Data Literacy, aberauch externe Trainings „einkaufen“
  • Beratungsangebote
  • Handreichungen u.a. für eine fachspezifische Implementierung der FAIR Prinzipien erarbeiten
  • Sammlung von Best Practices
  • Informationsbrücke zwischen Forschenden und verschiedenen Infrastruktureinheiten, Arbeit entlang der FAIR-Prinzipien, disziplinbezogene Indikatoren erarbeiten.

Literatur (kleine Selektion, Stand 27.02.2023)

  • Steinmann, Lena, und Rolf Drechsler. 2021. „Verzahnung Von Data Stewardship Und Data Science – Wege Und Perspektiven“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). German:82-91. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8342
  • Griesbaum, Joachim: Informationskompetenz. In: Knackstedt et al.: Kompetenzmodelle für den Digitalen Wandel (wie Anm. 4), S. 67–9
  • Matthias Scheffler, Martin Aeschlimann, Martin Albrecht, Tristan Bereau, Hans-Joachim Bungartz, Claudia Felser, Mark Greiner, Axel Groß, Christoph T. Koch, Kurt Kremer, Wolfgang E. Nagel, Markus Scheidgen, Christof Wöll & Claudia Draxl, FAIR data enabling new horizons for materials research, Nature (27. April 2022), DOI: 10.1038/s41586-022-04501-x