Wiki-Quellcode von Datenorganisation
Version 9.2 von Gabriele Nicole Stiller am 2025/02/11 14:01
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| author | version | line-number | content |
|---|---|---|---|
| 1 | {{box cssClass="floatinginfobox" title="**Contents**"}} | ||
| 2 | {{toc/}} | ||
| 3 | {{/box}} | ||
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| 5 | = Ordner- / Verzeichnisstruktur = | ||
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| 7 | * Team, Kollaborationspartner:innen wird die Nutzung der Daten erleichtert; Forschung für zugriffsberechtigte Personen transparenter | ||
| 8 | * Möglichst flache Hierarchiestruktur, damit Pfad nicht zu lang ist – ansonsten kann Betriebssystem evtl. Dateien nicht mehr öffnen | ||
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| 10 | (% class="wikigeneratedid" %) | ||
| 11 | [[image:2025-02-11_Datenorganisation_Ordnerstruktur.jpg||data-xwiki-image-style-text-wrap="true" height="499" width="808"]] | ||
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| 13 | == Readme-Template == | ||
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| 15 | 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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| 17 | == == | ||
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| 19 | == Versionierung == | ||
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| 21 | 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. | ||
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| 23 | == FDM Workflow == | ||
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| 25 | 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: | ||
| 26 | |||
| 27 | |(% style="width:266px" %)**Projektbeginn**|(% style="width:466px" %)**Projektlaufzeit**|(% style="width:437px" %)**Archivierung**|(% style="width:539px" %)**Veröffentlichung**|(% style="width:539px" %)**Nachnutzung** | ||
| 28 | |(% style="width:266px" %)((( | ||
| 29 | * Datenmanagementplan erstellen | ||
| 30 | * Datenmodellierung planen | ||
| 31 | * Daten zusammenstellen | ||
| 32 | )))|(% style="width:466px" %)((( | ||
| 33 | * Analyse der Daten in einen standardisierten Ablauf bringen | ||
| 34 | * Datendokumentation durch Vergabe von Metadaten (technische, bibliographische) | ||
| 35 | * Erstellung kollaborativer bzw. virtueller Forschungsumgebungen | ||
| 36 | * Visualisierung der Daten | ||
| 37 | * Datensicherung (z. B. durch Backups) | ||
| 38 | )))|(% style="width:437px" %)((( | ||
| 39 | * Festlegen, welche Daten archiviert werden | ||
| 40 | * Metadatenvergabe abschließen und dokumentieren | ||
| 41 | * nachhaltige Datenformate und -träger ermitteln | ||
| 42 | * Zuständigkeiten für die Überführung in das Archiv festlegen | ||
| 43 | )))|(% style="width:539px" %)((( | ||
| 44 | * Publikationsmedium festlegen: Möglichkeiten für Open-Access-Publikation abklären | ||
| 45 | * Forschungsprimärdaten abrufbar gestalten (z. B. in einem Repositorium) | ||
| 46 | * Zitierbarkeit der Daten durch Persistent Identifier gewährleisten | ||
| 47 | )))|(% style="width:539px" %)((( | ||
| 48 | * Langfristige Verfügbarkeit und Zitierbarkeit garantieren | ||
| 49 | * Abklären rechtlicher Aspekte (Urheberrecht, Datenschutz) | ||
| 50 | * mögliche Sperrfristen berücksichtigen | ||
| 51 | ))) | ||
| 52 | |||
| 53 | 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. | ||
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| 55 | = RZ-Dienste = | ||
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| 57 | === PowerFolder === | ||
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| 59 | === Alfresco === | ||
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| 61 | === Archiv === | ||
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| 64 | == ownCloud (über Academic Cloud) == | ||
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