[et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_row column_structure=”1_2,1_2″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” custom_padding=”||3px|||” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_heading title=”Einf\u00fchrung FDM” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_heading][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” width=”100%” custom_padding=”||0px|||” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
Forschungsdaten durchlaufen verschiedene Prozesse, welche anhand des Forschungsdatenlebenszyklus verdeutlicht werden k\u00f6nnen. Bei diesem handelt es sich um ein konzeptionelles Werkzeug zur Unterst\u00fctzung im Forschungsdatenmanagement. Nicht immer werden alle Schritte durchlaufen und nicht immer in derselben Reihenfolge. Wir m\u00f6chten hier ein 6-stufiges Modell des Datenlebenszyklus[1] vorstellen. Vertiefende Informationen zu den einzelnen Schritten finden sich unter dem jeweiligen Link.<\/p>\n
Im Idealfall beginnt das FDM bereits vor der Beantragung und Initiierung eines Forschungsvorhabens mit der Planung (Schritt 1: Forschungsvorhaben planen<\/span><\/a>). Ein zu empfehlender Schritt bei der Planung ist die Erstellung eines Datenmanagementplans (DMP)<\/strong><\/a>. Zudem ist es sinnvoll, sich bereits jetzt Gedanken \u00fcber Dateibenennungen und Ablagestrukturen zu machen, um ein sp\u00e4teres Chaos zu vermeiden. Auch die Recherche nach bereits vorliegenden Forschungsdaten sollte in diesem Schritt bedacht werden.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/fdm-nds.de\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/FD_Lebenszyklus_Mau_CC-BY.png” alt=”Forschungsdatenlebenszyklus” title_text=”FD_Lebenszyklus_Mau_CC-BY” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” width=”81%” module_alignment=”center” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”3_5,2_5″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” min_height=”486.4px” custom_margin=”1px|auto||auto||” custom_padding=”4px||0px|||” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”3_5″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” custom_padding=”0px|||0px||” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n Ist das Forschungsvorhaben geplant und der Startschuss gefallen, werden im Rahmen der Arbeiten die Forschungsdaten gesammelt (Schritt 2: Daten erheben<\/span><\/a>). Die Datenerhebung kann je nach Fachbereich und angewandter Methodik sehr unterschiedlich aussehen. Wichtig ist, dass neben der Dokumentation der Methodik auch die Dokumentation der Forschungsdaten und ggf. deren Verarbeitung beachtet werden. Dabei spielen Metadaten<\/strong> <\/a>eine wichtige Rolle.<\/p>\n Auch w\u00e4hrend der Aufbereitung und Analyse der Daten (Schritt 3: Daten aufbereiten und analysieren<\/span><\/a>) sollte auf die Dokumentation der Arbeitsschritte geachtet werden, um eine Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n Forschungsdaten stellen selbst eine wertvolle Ressource dar, welche in Form einer Datenpublikation verf\u00fcgbar und zitierbar gemacht werden kann (Schritt 4: Daten teilen und publizieren<\/span><\/a>). Wenn bereits bei der Datenerhebung und -aufbereitung eine sorgf\u00e4ltige Dokumentation gepflegt wurde, wird dies sp\u00e4testens jetzt eine Arbeitserleichterung bedeuten.<\/p>\n Viele F\u00f6rdermittelgeber fordern explizit die langfristige Archivierung von Forschungsdaten (Schritt 5: Daten archivieren<\/span><\/a>). Dabei reicht es in der Regel nicht aus, die Daten als Datenpublikation zu ver\u00f6ffentlichen, sondern hier spielen ganz spezielle Anforderungen an die Dokumentation und Sicherheit der Daten eine wichtige Rolle. In vielen Disziplinen \u00fcbernehmen renommierte Archive und Datenzentren diese Aufgabe. Auch Rechenzentren wie die GWDG<\/a> bieten entsprechende Dienste an.<\/p>\n Publizierte Daten k\u00f6nnen im Rahmen neuer Forschungsvorhaben nachgenutzt werden (Schritt 6: Daten nachnutzen<\/a>). Durch die Ver\u00f6ffentlichung der Metadaten von Forschungsdaten in einem entsprechenden Repositorium<\/strong> <\/a>k\u00f6nnen andere Forschende die Forschungsdaten auffinden. Durch die Vergabe einer entsprechenden Lizenz<\/strong> <\/a>werden die Nutzungsbedingungen klar und nach guter wissenschaftlicher Praxis<\/strong><\/a> wird der*die Autor*in der Datenpublikation zitiert.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”2_5″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_video src=”https:\/\/youtu.be\/wFiQNoQr_Jk?si=1NdrKaO885ld5_Ar” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” width=”100%” module_alignment=”center” min_height=”174.4px” custom_margin=”10px||0px|||” global_colors_info=”{}” src__hover_enabled=”on|desktop” src__hover=”https:\/\/youtu.be\/wFiQNoQr_Jk?si=1NdrKaO885ld5_Ar”][\/et_pb_video][et_pb_text _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”default” text_font_size=”12px” min_height=”73.6px” custom_margin=”||12px|||” custom_padding=”12px|||||” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]<\/p>\n Was ist FDM? – Unser Erkl\u00e4rvideo zum Thema Forschungsdaten-management (FDM).<\/em><\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_divider _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” custom_margin=”-13px||20px|||” custom_padding=”0px|||||” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_divider][et_pb_video src=”https:\/\/youtu.be\/QzwVqiJE-YE?si=7c37z1wDLNSoPCpE” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” width=”100%” module_alignment=”center” custom_margin=”-18px||10px|||” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_video][et_pb_text _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”default” text_font_size=”12px” min_height=”75.4px” custom_margin=”||4px|||” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]<\/p>\n Was ist ein DMP? – Unser Erkl\u00e4rvideo dreht sich um das Thema Datenmanagementpl\u00e4ne.<\/em><\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” custom_padding=”0px|||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_divider _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” width=”33%” custom_margin=”13px||-2px|||” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_divider][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n [1] Das hier dargestellte Konzept ist angelehnt an den vom FDM-Informationsportal forschungsdaten.info verwendeten Datenlebenszyklus<\/a>.<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_heading title=”Weiterf\u00fchrendes” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” custom_margin=”||-20px|||” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_heading][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_accordion _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_accordion_item title=”Checkliste FAIRe Forschungsdaten” open=”on” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n Biernacka K, Dolzycka D, Buchholz P und K Helbig (2019): Wie FAIR sind Deine Forschungsdaten?. Informationsposter. Zenodo, http:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.2547339<\/a><\/p>\n [\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=”FDM-FAQ der FDMscouts.nrw” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” open=”off”]<\/p>\n Wissensbasis FDMscouts.nrw<\/a><\/p>\n [\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=”FDM-ndsHAW Zenodo Community” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” open=”off”]<\/p>\n Alle Ver\u00f6ffentlichungen von FDM-ndsHAW sind in der Zenodo Community Projekt FDM-ndsHAW<\/a> zu finden.<\/p>\n [\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=”Survival Kit – Erste Schritte im Forschungsdatenmanagement” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” open=”off”]<\/p>\n Agniashvili A, Schmidt D, Mau F und P Walter (2024): Survival Kit – Erste Schritte im Forschungsdatenmanagement. Zenodo, https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.13318391<\/a><\/p>\n [\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=”Ten simple rules for effective research data management” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” open=”off”]<\/p>\n