Datenexzellenz für Forschungsorganisationen

Jede Wissenschaftlerin und jeder Wissenschaftler steht vor der immer komplexer werdenden Herausforderung, mit Daten angemessen umzugehen. Mit Open Science werden Wissenschaftler dazu ermutigt und durch Fördergeber teils verpflichtet, ihre Forschungsprozesse und -¬daten transparent zu machen. Hierfür müssen die Daten aller Phasen des Forschungsprozesses so aufbereitet und abgelegt werden, dass diese von anderen Forschenden nachvollzogen und gegebenenfalls bearbeitet werden können.

Datenexzellenz kann umfassender als Datenqualität definiert werden. Sie bezieht sich nicht auf ein Datenobjekt, sondern auf die Organisation, in der es erstellt wurde. Wissenschaftsorganisationen stehen vor der Herausforderung, Maßnahmen zu ergreifen, um ihre Datenexzellenz sicherzustellen. Das Fraunhofer IAO und das Fraunhofer IRB haben im Auftrag des Bundesministeriums für Bildung und Forschung BMBF eine Data Governance für heterogene Forschungsdaten entwickelt und erprobt. Unter Data Governance versteht man den zentralen steuernden Umgang mit Daten in einer Organisation. Das entwickelte Konzept hat das Potenzial, von anderen wissenschaftlichen Institutionen nachgenutzt zu werden.

Basierend auf unseren langjährigen Erfahrungen in Datenmanagement und Data Governance unterstützen wir Sie gerne neutral zu allen Projektabschnitten:

  • Sensibilisierung
  • Bedarfsanalyse
  • Strategieentwicklung
  • Sollkonzeption und Lastenheft Organisation und Technik
  • Ausschreibung und Systemauswahl
  • Umsetzungs- und Projektbegleitung
  • Qualitätssicherung

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Projekte

Projekt Hefe

Alle Aktivitäten von Forschenden vom Projektantrag bis hin zur Publikation finaler Forschungsergebnisse gehen einher mit dem Management strukturierter Daten. Das Fraunhofer IAO und das Fraunhofer IRB haben im Auftrag des Bundesministeriums für Bildung und Forschung BMBF im Rahmen des Projektes »HEFE« eine Data Governance speziell für heterogene Forschungsdaten an interdisziplinären Forschungsorganisationen entwickelt und unter anderem in der Stadtforschung am Fraunhofer IAO erprobt.

NFDI4City

Ziel von NFDI4City ist es, durch Standardisierung und Datenanalyse im »System Stadt« neue datenbasierte über-greifende Verständnisse für die Stadtentwicklung zu schaffen. Dabei müssen Daten aus unterschiedliche Sektoren der Stadtforschung (Verwaltung, Bauwerke, Umwelt, Mobilität, Soziales) berücksichtigt und verknüpft werden. Im Fokus steht dabei, homogene Datenbestände innerhalb der Sektoren zu schaffen und diese durch sektorübergrei-fende Standards zu vernetzen.

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