Datenmanagementplan

Bei der Planung des Datenmanagements geht es darum, sämtliche im Zusammenhang mit Forschungsdaten durchzuführenden Tätigkeiten, die sich entlang des Datenlebenszyklus ergeben, zu beschreiben und sicherzustellen, sodass diese den Anforderungen entsprechend durchgeführt werden.

Hilfestellungen bei der Datenmanagementplanung: 

• Checkliste zur Erstellung eines Datenmanagementplans des VerbundFDB

• Muster eines DMP für die DFG erstellt vom Computer- und Medienservice der HU Berlin
• Muster eines DMP für das BMBF erstellt vom Computer- und Medienservice der HU Berlin

Datenmanagementplanung in Kürze

Schritt 1: Administrativ-formale Vorgaben

Ziel: Den administrativen und inhaltlichen Hintergrund des datenerhebenden Forschungsprojekts beschreiben.

Inhalte: ID, Fördernde bzw. Eigenfinanzierung, Projekttitel, Projektbeschreibung, Forschende, Kontakt, Zu beachtende Vorgaben von Dritten; Datum der ersten Version, Datum der letzten Änderung.

Schritt 2: Datenerhebung: Daten generieren und bearbeiten

Ziel: Erfassen, welche Daten im Projekt generiert und verarbeitet werden und welche Anforderungen sich hieraus für das Datenmanagement ergeben.

Leitfragen: Welche Art von Daten werden erhoben, wie werden diese erhoben und wie verarbeitet? Zu welchen Zwecken werden Daten erhoben?

Inhalte: Datenbeschreibung, Vorhandene Daten, Qualitätssicherung, (geplante) Datenauswertung / Zwecke der Datenverarbeitung, geplante Schritte der Datenverarbeitung, Publikationen

Schritt 3: Datenspeicherung: Daten und Dateien speichern, organisieren und sichern

Ziel: Physischer Erhalt der Daten und deren Unversehrtheit (Schutz vor Verlust und Manipulation)

Leitfrage: Welche Maßnahmen sind zu ergreifen, um die Daten vor versehentlicher oder absichtlicher Manipulation, vor Verlust oder unbefugten Zugriffen zu schützen?

Inhalte: Speicherung und Backup, Datenorganisation, Formate, Sicherheit

Schritt 4: Datendokumentation: Daten dokumentieren und Metadaten erstellen

Ziel: Sicherstellen der Auffindbarkeit und Identifizierbarkeit der Forschungsdaten sowie deren Interpretierbarkeit (über das Projektende hinaus und auch durch nicht am Projekt beteiligte Dritte).

Leitfrage: Welche Informationen werden benötigt, um Daten finden und nachnutzen zu können?

Inhalte: zu erstellende Dokumente (z.B. Methodenbericht, Codebuch) nennen, ggf. Verwendung standardisierter Metadaten 

Schritt 5: Legitimität: Übereinstimmung mit ethischen und rechtlichen Normen

Ziel: Rechtskonformität der Datennutzung und Schutz der Persönlichkeitsrechte aller Beteiligten; datenschutzrechtliche und ethische Anforderungen einhalten; urheberrechtliche Ansprüche wahren.

Leitfrage: Welche rechtlichen Anforderungen gibt es? Wie können diese eingehalten werden?

Inhalte: Urheberrechte, Ethik und Datenschutz (Anonymität), Behördliche Genehmigungen

Schritt 6: Data Sharing - Daten teilen: Daten Dritten zugänglich machen

Ziel: Wege der Nachnutzung finden; Den Anforderungen an Replizierbarkeit, Transparenz und Nachvollziehbarkeit der eigenen Forschung nachkommen; Neue Forschung mit den generierten Daten ermöglichen.

Leitfrage: Welche Schritte sind zu unternehmen, um Dritten Zugang zu den Forschungsdaten zu ermöglichen?

Inhalte: Verfügbarkeit, Nachnutzungspotential

Schritt 7: Datenerhalt: Daten auswählen und archivieren

Ziel: Langfristigen Erhalt der Forschungsdaten gewährleisten; Erhalt als kulturelles Erbe.

Leitfrage: Sollen die Forschungsdaten langfristig erhalten bleiben? Welche der vorliegenden Forschungsdaten sollen erhalten bleiben und wie?

Inhalte: Selektion und Aufbewahrungsdauer, Archivierung und Erhaltung

Schritt 8: Verantwortlichkeiten und Ressourcen

Ziel: Implementation des Datenmanagementplans; Zuweisung ausreichender Ressourcen.

Leitfrage: Welche Ressourcen sind erforderlich für die Umsetzung des Datenmanagements? Wer ist für welche Maßnahmen verantwortlich?

Inhalte: Verantwortlichkeiten, Budget