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Data custodian

Ein Data Custodian ist verantwortlich für die sichere Verwahrung und Zugangsverwaltung für Forschungsdaten der jeweiligen Organisationseinheit (OE) nach den jeweiligen Bestimmungen. Er oder sie begleitet und berät schon während laufender Projekte, um frühzeitig die spätere Veröffentlichung der Daten vorzubereiten. Es soll vermieden werden, dass erst am Schluss ein großer punktueller Aufwand entsteht, bevor die Übergabe der Daten an den Data Steward erfolgen kann. Wenn man gleich die richtigen Annotationen (Metadaten) hinzufügt, muss man sie später nicht mühsam rekonstruieren.

Data steward

Ein Data Steward ist verantwortlich dafür, die Qualität und Zweckgerechtigkeit (Fit for Purpose) von Forschungsdaten inklusive ihrer Metadaten aus fachlichen Aspekten sicherzustellen. Er oder sie wird tätig, wenn die Forschungsdaten vollständig und abgeschlossen sind. Es ist darauf zu achten, dass die Metadaten vollständig und dem aktuellen Standard entsprechend erstellt wurden. Eine persistente Id sollte vorhanden sein. Weiterhin ist ein geeignetes Repository für die langfristige Bereitstellung auszuwählen. Beratung sollte im Vordergrund stehen; Kontrolle ist mit Fingerspitzengefühl und möglichst konstruktiv vorzunehmen.

Open Access

„Open Access“ bedeutet, dass digitale wissenschaftliche Inhalte kostenlos und barrierefrei verfügbar sind. Das Urheberrecht bleibt dabei bestehen.

Mehr Details unter forschungsdaten.info

European Science Cloud

The European Open Science Cloud (EOSC) is a multi-disciplinary information service where you can publish, search for data and find tools and services. This service is one of the flagship projects of the EU Framework Programme for Research and Innovation. The portal can be reached here.

Data literacy

Data literacy is a key skill in the 21st century and, in short, describes the ability of an individual to handle data. What knowledge, skills and attitudes are needed in society, the world of work and science today? Aspects of data literacy are described in detail in this document. Data literacy is fundamental to the entire research process in collecting, organizing, using, publishing and re-using data.

The following video illustrates the importance of data literacy as a key skill.

Analoge Materialien

Analoge Forschungsmaterialien sind zum Beispiel Fotos, handschriftliche Notizen, Bücher, Audio-Kassetten, Gemälde oder 3D-Objekte, wie etwa Fossilien oder Architekturmodelle. Um sie in einem Repositorium nutzbar zu machen, müssen die Materialien zunächst digitalisiert (Digitalisat) oder zumindest die zugehörigen Metadaten digital zur Verfügung gestellt werden. Analoge Materialien unterscheiden sich von „born digital“-Daten, die von Beginn an in digitaler Form existieren, zum Beispiel digitale Fotos, CAD-Zeichnungen, Messdaten oder Blogs.

Repository

A repository is a managed location for storing digital objects. The visibility of the digital objects can be restricted.

For example:

  • the institutional repository of University Library, which enables FAU researchers to publish their dissertations and research papers free of charge.
  • The version management system GitLab, which is provided by the RRZE.
  • CERN offers a globally visible repository in Zenodo, for data sets < 50GB.

Details at forschungsdaten.info

Analog materials

Analog research materials include photographs, handwritten notes, books, audio cassettes, paintings or 3D objects, such as fossils or architectural models. In order to make them usable in a repository, the materials must first be digitized or at least the associated metadata must be provided in a digital form. Analog materials differ from „born digital” data, which exist in digital form from the beginning, for example digital photos, CAD drawings, measurement data or blogs.

Archiving

An archive is generally understood to be a collection of documents with the intention of preserving documents indefinitely. In the research data management context, an archive is a collection of data.

Research data policy

A research data policy contains basic guidelines for handling data in a larger organization, e.g. a university. In addition to general recommendations for action, a research data policy usually regulates the responsibilities and support structures on site. In some cases, the guidelines also include details on licensing and repositories for research data.

The current version of the FAU research data policy can be found at https://www.fau.info/fdm-policy.