Änderungen von Dokument 3 - Datenorganistion

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  • 2025-02-11_Datenorganisation_Ordnerstruktur.jpg
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Details

Seiteneigenschaften

Titel

...	...	@@ -1,1 +1,1 @@
1		-Datenorganisation
	1	+Datenerzeugung- und bearbeitung

Inhalt

...	...	@@ -2,73 +2,29 @@
2	2	{{toc/}}
3	3	{{/box}}
4	4
	5	+= Datenerzeugung =
5	5
6		-= Ordner- / Verzeichnisstruktur =
	7	+Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur. Excepteur sint occaecat cupidatat non proident, sunt in culpa qui officia deserunt mollit anim id est laborum.
7	7
8		-(% class="wikigeneratedid" %)
9		-[[image:2025-02-11_Datenorganisation_Ordnerstruktur.jpg||data-xwiki-image-style-text-wrap="true" height="173" width="280"]]
	9	+== Datenerhebung und -erfassung ==
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11		-(% class="wikigeneratedid" %)
12		-Zu einer effizienten Datenorganisation gehören grundlegende Punkte wie die Verwendung einer Ordnerstruktur. Jeder Ordner enthält Daten, die strukturell oder inhaltlich zusammengehören und sollte entsprechend benannt werden. Eine Benennung der Ordner nach Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern ist nicht zu empfehlen, da nicht sofort ersichtlich ist, was sich in einem solchen Ordner verbirgt. Am besten geeignet, weil am übersichtlichsten, ist eine Ordnerhierarchie mit nicht mehr als 2-3 Ebenen. Um die Anzahl der Ordner und Unterordner so gering wie möglich zu halten, empfiehlt es sich, nach jedem Projekt zu überprüfen, welche Daten und damit Ordner aufbewahrt werden müssen und welche gelöscht werden können.
	11	+xyz
13	13
	13	+== Speicherung und Organisation von Dateien und Ordnern ==
14	14
	15	+=== Readme-Template ===
15	15
	17	+Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur. Excepteur sint occaecat cupidatat non proident, sunt in culpa qui officia deserunt mollit anim id est laborum.
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18		-== Readme-Template ==
	20	+= Bearbeitung =
19	19
20		-ReadMe-Dateien enthalten in kompakter und strukturierter Form Informationen zu Forschungsdaten, Forschungsdatensätzen oder Forschungsdatensammlungen und liegen häufig als einfache Textdatei oder in TEI-xml (.txt; .md; .xml) vor. In diesem Zusammenhang können ReadMe-Dateien begleitend zu Forschungsdaten publiziert werden oder der strukturierten Ablage von Forschungsdaten am Ende eines Projektes dienen (z.B. auf einem Institutsserver oder einem Repositorium zur Archivierung). ReadMe-Dateien sammeln zentrale Metadaten zum Projekt, in dem die Daten entstanden sind (z.B. Projektname, beteiligte Personen, Förderung), geben Auskunft über verwendete Benennungsstandards, Ordnerstrukturen, Abkürzungen und Normdaten und protokollieren Änderungen und Versionierungen von Forschungsdaten.
	22	+Verarbeitung, Analyse und Auswahl
21	21
22		-== Versionierung ==
	24	+== Datenverarbeitung ==
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24		-Bei der Arbeit mit Daten verändern sich diese zwangsläufig. Es empfiehlt sich, die jeweiligen Arbeitsstände mit Hilfe von Versionierungen zu kennzeichnen und so nachvollziehbar zu machen. Hierfür sollte ein vorher festgelegtes, einfach verständliches Versionierungsschema (z. B. Version 1.3 oder Version 2.1.4) genutzt werden. Die Versionierung von Daten kann dabei entweder händisch oder mittels Versionierungssoftware wie git erfolgen. Versioniert werden sollte zum einen während des Forschungsprozesses selbst, etwa um verschiedene Arbeitsversionen von Daten zu kennzeichnen, zum anderen bei nachträglichen Veränderungen an bereits veröffentlichten Forschungsdatensätzen, um Nachnutzenden zu ermöglichen, die korrekte Version eines Forschungsdatensatzes zu zitieren.
	26	+Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur. Excepteur sint occaecat cupidatat non proident, sunt in culpa qui officia deserunt mollit anim id est laborum.
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	28	+== Datenanalyse und -auswahl ==
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27		-== FDM Workflow ==
28		-
29		-Ein FDM-Workflow ist eine Abfolge wiederholbarer Prozesse, die Forschungsdaten während ihres Lebenszyklus durchlaufen. Dazu gehören Aktivitäten, die bei der Erhebung, Kuratierung und Aufbewahrung sowie bei der Bereitstellung und einer möglichen späteren Entsorgung durchgeführt werden. Diese Definition kann auch auf Aktivitäten erweitert werden, die vor der Erstellung der Forschungsdaten stattfinden. Dazu gehören beispielsweise die FDM-Planung oder auch die Erstellung von Datenmanagementplänen für Förderanträge. Eine klar dokumentierte Workflowstruktur erleichtert die Übersicht, hilft Fehler, wie das Überspringen notwendiger Schritte, zu vermeiden und unterstützt die Datenverwertung insgesamt. Auch die Einarbeitung neuer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter wird erleichtert. Ein möglicher Workflow könnte so aussehen:
30		-
31		-|(% style="width:266px" %)**Projektbeginn**|(% style="width:466px" %)**Projektlaufzeit**|(% style="width:437px" %)**Archivierung**|(% style="width:539px" %)**Veröffentlichung**|(% style="width:539px" %)**Nachnutzung**
32		-|(% style="width:266px" %)(((
33		-* Datenmanagementplan erstellen
34		-* Datenmodellierung planen
35		-* Daten zusammenstellen
36		-)))|(% style="width:466px" %)(((
37		-* Analyse der Daten in einen standardisierten Ablauf bringen
38		-* Datendokumentation durch Vergabe von Metadaten (technische, bibliographische)
39		-* Erstellung kollaborativer bzw. virtueller Forschungsumgebungen
40		-* Visualisierung der Daten
41		-* Datensicherung (z. B. durch Backups)
42		-)))|(% style="width:437px" %)(((
43		-* Festlegen, welche Daten archiviert werden
44		-* Metadatenvergabe abschließen und dokumentieren
45		-* nachhaltige Datenformate und -träger ermitteln
46		-* Zuständigkeiten für die Überführung in das Archiv festlegen
47		-)))|(% style="width:539px" %)(((
48		-* Publikationsmedium festlegen: Möglichkeiten für Open-Access-Publikation abklären
49		-* Forschungsprimärdaten abrufbar gestalten (z. B. in einem Repositorium)
50		-* Zitierbarkeit der Daten durch Persistent Identifier gewährleisten
51		-)))|(% style="width:539px" %)(((
52		-* Langfristige Verfügbarkeit und Zitierbarkeit garantieren
53		-* Abklären rechtlicher Aspekte (Urheberrecht, Datenschutz)
54		-* mögliche Sperrfristen berücksichtigen
55		-)))
56		-
57		-Workflows helfen bei der Integration des FDM in den Arbeitsalltag einer Institution und ihrer Forschenden. Sie erleichtern die tägliche Arbeit und sparen langfristig Zeit. Anstelle eines manuellen und arbeitsintensiven FDM kann der Workflow eines FDM mit Hilfe von Tools automatisiert werden.
58		-
59		-= RZ-Dienste =
60		-
61		-== PowerFolder ==
62		-
63		-== Alfresco ==
64		-
65		-== Archiv ==
66		-
67		-
68		-== Academic Cloud Services ==
69		-
70		- Über den individuellen Ostfalia-Account kann man Dienste und Tools in der Academic Cloud nutzen. Nach Anmeldung unter  [[https:~~/~~/academiccloud.de/services/>>https://academiccloud.de/services/]] erscheint eine Übersicht über alle freigeschalteten Dienste:
71		-
72		-[[image:250219_Academic_Cloud_Services.png||alt="Übersicht der Academic Cloud Dienste mit Ostfalia-Account"]]
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74		-
	30	+Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur. Excepteur sint occaecat cupidatat non proident, sunt in culpa qui officia deserunt mollit anim id est laborum.

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