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Wiki-Quellcode von Datenorganisation

Version 29.1 von Gabriele Nicole Stiller am 2025/03/03 10:02
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1 {{box cssClass="floatinginfobox" title="**Contents**"}}
2 {{toc/}}
3 {{/box}}
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6 = Ordner- / Verzeichnisstruktur =
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8 (% class="wikigeneratedid" %)
9 [[image:2025-02-11_Datenorganisation_Ordnerstruktur.jpg||data-xwiki-image-style-text-wrap="true" height="278" width="450"]]
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11 (% class="wikigeneratedid" %)
12 Ein erster Schritt um effizient mit Daten umzugehen, ist die Erstellung und Nutzung einer klaren Struktur. 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.
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14 == Readme-Template ==
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16 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.
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18 == Benennungskonvention ==
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20 * Einheitliches Schema
21 * Bezug zum Inhalt
22 * kurze Namen bevorzugen
23 * Leer- und Sonderzeichen sowie Umlaute vermeiden
24 * Namenskonventionen und verwendete Abkürzungen dokumentieren
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26 === Mögliche Bestandteile ===
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28 (% style="width:687px" %)
29 |(% style="width:299px" %)(((
30 Datum (z.B. ISO 8601 JJJJ-MM-TT)
31 )))|(% style="width:204px" %)Projektnummer|(% style="width:179px" %)(((
32 Kurztitel
33 )))
34 |(% style="width:299px" %)(((
35 Name oder Namenskürzel
36 )))|(% style="width:204px" %)(((
37 Forschungsgruppe
38 )))|(% style="width:179px" %)(((
39 Versionsnummer
40 )))
41
42 (% class="wikigeneratedid" id="HBeispiel" %)
43 **Beispiel**
44
45 (% class="wikigeneratedid" %)
46 [Datum]_[Titel]_[Namenskuerzel]_[Version].pdf
47
48 (% class="wikigeneratedid" %)
49 2025-02-28_Quartalsbericht_GS_v1.pdf
50
51 == Versionierung ==
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53 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 >>https://digitalconomics.de/versionsverwaltung-software-im-vergleich/]]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.
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55 * Sequentielle Nummerierung verwenden
56 * Datum und Versionsnummer in die Benennung einbeziehen
57 * Nutzung einer Versionskontrolltabelle
58 * Verantwortlichkeit für die Fertigstellung von Dateien festlegen
59 * Bei großen Datenmengen ggf. Versionsverwaltungs-Software verwenden
60 * Meilenstein-Versionen speichern
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62 === Werkzeuge für gleichzeitige Umbenennung ===
63
64 |**Windows**|**Mac**|**Linux**|**Unix **
65 |(((
66 * Ant Renamer ([[www.antp.be/software/renamer>>url:http://www.antp.be/software/renamer]])
67 * RenameIT ([[sourceforge.net/prpjects/renameit>>url:http://sourceforge.net/projects/renameit/]])
68 * Bulk Rename Utility ([[www.bulkrenameutility.co.uk/>>url:http://www.bulkrenameutility.co.uk/]])
69 * Total Commander ([[https:~~/~~/www.ghisler.com/deutsch.htm>>url:https://www.ghisler.com/deutsch.htm]])
70 )))|(((
71 * Renamer 6 (for Mac) ([[renamer.com/>>url:http://renamer.com/]])
72 * Name Changer ([[mrrsoftware.com/namechanger/>>url:http://mrrsoftware.com/namechanger/]])
73 * ExifRenamer ([[https:~~/~~/www.qdev.de/?location=mac/exifrenamer>>url:https://www.qdev.de/?location=mac/exifrenamer]])
74 )))|(((
75 * GNOME Commander ([[www.nongnu.org/gcmd/>>url:http://gcmd.github.io/]])
76 * GPRename ([[http:~~/~~/gprename.sourceforge.net/>>url:http://gprename.sourceforge.net/]])
77 )))|Rename command (rename, mv)
78
79 = FDM-Workflow =
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81 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:
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83 |(% style="width:266px" %)**Projektbeginn**|(% style="width:466px" %)**Projektlaufzeit**|(% style="width:437px" %)**Archivierung**|(% style="width:539px" %)**Veröffentlichung**|(% style="width:539px" %)**Nachnutzung**
84 |(% style="width:266px" %)(((
85 * Datenmanagementplan erstellen
86 * Datenmodellierung planen
87 * Daten zusammenstellen
88 )))|(% style="width:466px" %)(((
89 * Analyse der Daten in einen standardisierten Ablauf bringen
90 * Datendokumentation durch Vergabe von Metadaten (technische, bibliographische)
91 * Erstellung kollaborativer bzw. virtueller Forschungsumgebungen
92 * Visualisierung der Daten
93 * Datensicherung (z. B. durch Backups)
94 )))|(% style="width:437px" %)(((
95 * Festlegen, welche Daten archiviert werden
96 * Metadatenvergabe abschließen und dokumentieren
97 * nachhaltige Datenformate und -träger ermitteln
98 * Zuständigkeiten für die Überführung in das Archiv festlegen
99 )))|(% style="width:539px" %)(((
100 * Publikationsmedium festlegen: Möglichkeiten für Open-Access-Publikation abklären
101 * Forschungsprimärdaten abrufbar gestalten (z. B. in einem Repositorium)
102 * Zitierbarkeit der Daten durch Persistent Identifier gewährleisten
103 )))|(% style="width:539px" %)(((
104 * Langfristige Verfügbarkeit und Zitierbarkeit garantieren
105 * Abklären rechtlicher Aspekte (Urheberrecht, Datenschutz)
106 * mögliche Sperrfristen berücksichtigen
107 )))
108
109 Anstelle eines manuellen und arbeitsintensiven FDM kann der Workflow eines FDM mit Hilfe von Tools automatisiert werden.
110
111 = Werkzeuge und Tools =
112
113 == Academic Cloud Services ==
114
115 Über den individuellen Ostfalia-Account kann man Dienste und Tools in der Academic Cloud nutzen.
116
117 Nach Anmeldung unter  [[https:~~/~~/academiccloud.de/services/>>https://academiccloud.de/services/]] erscheint eine Übersicht über alle freigeschalteten Dienste:
118
119 [[image:250219_Academic_Cloud_Services.png||alt="Übersicht der Academic Cloud Dienste mit Ostfalia-Account" height="402" width="846"]]
120
121 (% class="wikigeneratedid" %)
122 //Screenshot mit Stand 19.02.2025//
123
124 == Rechenzentrum Ostfalia ==
125
126 (% class="wikigeneratedid" id="HPowerFolder" %)
127 Als Speicherlösungen für kollaboratives Arbeiten bietet das Rechenzentrum die Plattform [[Alfresco>>url:https://xwiki.sonia.de/wiki/rechenzentrum/view/Anleitungen%20und%20Dokumentationen%20zur%20Nutzung%20der%20IT-Infrastruktur/Anwendungen%20f%C3%BCr%20die%20interdisziplin%C3%A4re%20Zusammenarbeit/Alfresco/]] und den Sync & Share Dienst [[PowerFolder>>url:https://xwiki.sonia.de/wiki/rechenzentrum/view/Anleitungen%20und%20Dokumentationen%20zur%20Nutzung%20der%20IT-Infrastruktur/PowerFolder%20-%20Sync%26Share%20Dienst%20des%20Rechenzentrums/]] an.
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129 Das [[Backupsystem des RZ>>url:https://www.ostfalia.de/cms/de/rz/servicekatalog/server/]], ermöglicht regelmäßige und automatisierte Datensicherung von Servern und Rechnern. Ein Backup wird dadurch sichergestellt, dass die Daten auf unterschiedliche Medien an unterschiedlichen Standorten verteilt versioniert gespeichert werden, so dass die Wiederherstellbarkeit im Falle eines ungewollten Datenverlustes für einen bestimmten Zeitraum gegeben ist.