Data Management Pläne

Ein Data Management Plan (DMP) bezeichnet ein Dokument zur Beschreibung des Lebenszyklus von Daten (insbesondere Forschungsdaten) von der Erhebung bis zur Archivierung, einschließlich aller Maßnahmen, die gewährleisten, dass die Daten verfügbar, nutzbar und nachvollziehbar (verständlich) bleiben. In Deutschland gibt es noch kein vorgeschriebenes standardisiertes Verfahren zur Erstellung eines Data Management Plans. In vielen Ländern sehen die Förderorganisationen inzwischen auch die in den geförderten Projekten gewonnenen Daten als wertvolle Ressource an. Sie verlangen daher von den Antragstellern eine Aussage darüber, wie diese mit den im beantragten Projekt gewonnenen Daten verfahren werden. Diese Aussage wird im Rahmen eines Data Management Plans getroffen.

Einführende Informationen

• Hartig, Katja & Soßna, Volker (2016) Forschungsdatenmanagement in DFG-Anträgen: Was kann, was soll, was muss beschrieben werden? Ergebnisse des Workshops VI im Rahmen der Jahrestagung der Forschungs- und Technologiereferent/innen 2016 am 18./19. Februar in Potsdam. Hannover: Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.15488/262

Hilfreiche Informationen inkl. einer Checkliste zum Thema finden Sie in:

• Ludwig, J., & Enke, H. (Eds.). (2013). Leitfaden zum Forschungsdaten-Management. Handreichungen aus dem WissGrid-Projekt. Glückstadt: Verlag Werner Hülsbusch. Retrieved from https://escience.aip.de/wissgrid/publikationen/Leitfaden_Data-Management-WissGrid.pdf

Darüber hinaus:

• Empfehlenswert ist die Sammlung an Ressourcen zum Thema des Digital Curation Centre (DCC).

• Auch lohnt sich der Blick in die "Guides" des Digital Curation Centre (DCC).

• Data Managent Wizard des DFG-Projekts KOMFOR: http://www.komfor.net/data-management-wizard.html

• 2. Workshop der DINI/nestor-AG Forschungsdaten: "Datenmanagementpläne und ihre Bedeutung im Forschungsdatenmanagement"

Eine vergleichende Studie zu Trainingsmaßnahmen für Datenmanagement wurde von Knowledge Exchange veröffentlicht.

• Goldstein, S. (2016), Training for research data management: comparative European approaches. Report from a Knowledge Exchange survey and workshop, Knowledge Exchange, Bristol, UK. http://doi.org/10.5281/zenodo.50068

Anforderungen von Förderorganisationen

Informationen zu Anforderungen von Förderorganisationen:

• Wellcome Trust

• National Science Foundation

• Horizon 2020 Data Pilot

• Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Tools

Inzwischen existieren eine Reihe von webbasierten Tools zur Erstellung von Datenmanagementplänen:

DMPTool

Das University of California Curation Center der California Digital Library (CDL) betreibt mit DMPTool ein Tool zur kollaborativen Erstellung von DMP. Es ist insbesondere auf die Fördersituation in den USA mit vielen verschiedenen Förderinstitutionen, die alle eigene Anforderungen an DMP haben, ausgerichtet. Das Tool hilft bei dem Finden der "richtigen" Vorlage für einen DMP und zeigt zu den einzelnen Abschnitten die passenden Abschnitte aus den Förderbedingungen an. Die getätigten Eingaben lassen sich dann in einem geeigneten Format exportieren und können so dem Antrag beigelegt werden. Der Quellcode der Anwendung ist unter der MIT Lizenz auf github.com veröffentlicht.

DMPonline

Vom britischen Digital Curation Center (DCC) wird die Anwendung DMPonline betrieben. Auch hier können kollaborativ DMP erstellt und bearbeitet werden, jedoch ist die Anwendung auf die Situation im Vereinigten Königreich mit seinen Research Councils ausgerichtet. Wie bei DMPTool werden Vorlagen zu DMP durch die Nutzenden ausgefüllt. Angereichert wird dies durch Vorgaben der Förderorganisation, des DCC und, für einige Universitäten im UK, durch Hinweise der eigenen Institution. Neben den britischen Förderprogrammen lässt sich DMPonline auch für DMP für Horizon 2020 nutzen. Für den deutschsprachigen Raum hat die Humboldt-Universität zu Berlin eine Handreichung zur Benutzung von DMPonline für Horizon 2020 erarbeitet. DMPonline ist unter der AGPL3 Lizenz auf github.com veröffentlicht.

TUB-DMP

Die Technische Universität Berlin arbeitet mit TUP-DMP an einem Tool zur Erstellung von DMP für das TU eigene Repository DepositOnce.

RDMO

Der Research Data Management Organiser, kurz RDMO, wurde im Rahmen von zwei Förderperioden eines DFG Projektes entwickelt und hat den Status einer operationellen Software erreicht.

RDMO wurde konzipiert als Werkzeug für die Dokumentation eines wissenschaftlichen Vorhabens, welches neben der Erstellung von DMPs die strukturierte Planung, Umsetzung und Verwaltung des Forschungsdatenmanagements unterstützt und die Notierung und Einleitung von Aufgaben ermöglicht (daher der Name "Organiser"). Er ist für den Betrieb als lokale Instanz entwickelt worden und ist komplett an die Bedarfe der betreibenden Institution und deren Community anpassbar. Die Struktur des generischen Fragenkatalogs basiert auf der WissGrid Checkliste und spricht alle im Forschungsdatenmanagement involvierten Akteure an.

RDMO ist derzeit (2021-01-25) an 18 Institutionen im deutschsprachigen Raum im operationellen Betrieb; 23 weitere Institutionen haben RDMO im Testbetrieb.

Weiterentwicklungen und die Stetigkeit von RDMO werden durch die Transformation in ein community-basiertes Projekt gesichert, wo die Aktivität durch Gremien fortgesetzt und koordiniert werden: Steuerungsgruppe, Softwaregruppe und Contentgruppe.

Zentrale Funktionalitäten von RDMO sind:

• frei konfigurierbare Fragenkataloge aus vorinstallierten Fragen, welche auf der WissGrid Checkliste basieren - neue Fragen können dem lokalen System einfach hinzugefügt werden
• vorkonfigurierte Ansichten zur Kompatibilität mit den Anforderungen einiger einiger Forschungsförderer (H2020, SNF) sowie anderer Tools (DMPTool, DMPonline)
• textuelle Ausgabe der DMPs in einer Vielzahl von Formaten (z.B. .docx, .tex, .pdf)
• Speicherung von "Snapshots" um die zeitliche Entwicklung eines DMPs festzuhalten -> damit wird der DMP zum "living document"
• Mehrsprachigkeit (Deutsch, Englisch, Französch; Italienisch ist in Bearbeitung)
• anwendbar sowohl für kleine Projekte einzelner Wissenschaftler als auch für große Verbundprojekte
• Austausch von Community-generierten Fragenkatalogen via GitHub
• RDMO steht als Open-Source Software auf GitHub zur Verfügung

DMPRoadmap

DMPRoadmap ist eine Fusion aus dem DMPTool und DMPonline und wird vom Digital Curation Centre (DCC) und dem University of California Curation Center (UC3) entwickelt.

GFBio DMP Tool

GFBio stellt seinen Nutzern im Bereich der Biodiversitäts- und Umweltforschung das GFBio DMP Tool bereit, welches grundlegende Fragen zur Datenmanagementplanung beinhaltet und die gegebenen Informationen strukturiert dokumentiert. Um einen durch GFBio qualitätsgesicherten DMP zu erhalten, hat der Nutzer nach Ausfüllen des Fragenkatalogs die Möglichkeit, eine Supportanfrage zu stellen. Zudem können Eingaben in das Tool gespeichert und eine PDF Version ausgegeben werden. Das Tool stellt derzeit keinen fertigen DMP bereit sondern dient der Aufnahme grundlegender Informationen. Der Nutzer wird auf die verschiedenen Aspekte des Datenmanegements aufmerksam gemacht und kann aus dem Tool heraus eine Supportanfrage an GFBio stellen. Das Tool basiert auf den DFG-Richtlinien zum Umgang mit Forschungsdaten in der Biodiversitätsforschung.

DataWiz

Das Leibniz-Zentrum für Psychologische Information und Dokumentation (ZPID) stellt mit DataWiz ein Tool zur Erstellung von DMP zur Verfügung, welches sich schwerpunktmäßig an Forschende in der Psychologie richtet. Es bietet verschiedene Möglichkeiten der Studiendokumentation v.a. im SPSS-Format und hat eine Schnittstelle zu PsychArcives. Es ist mit den Förderrichtlinien von BMBF, Horizon Europe & der DFG abgestimmt. DataWiz ist unter der GnuGPL 3.0 auf github.com veröffentlicht.

DSW

Der von ELIXIR Niederlande und ELIXIR Tschechische Republik entwickelte Data Stewardship Wizard kurz DSW versteht sich als Schnittstelle zwischen Data Stewards und Forschenden. Er bietet verschiedene, anpassbare Templates, Im- und Export-Formate. Viel Wert wird auf die Maschinenlesbarkeit der Inhalte, sowie die Einbindung von FAIR metrics gelegt. DSW kann sowohl als Cloudlösung institutsübergreifend, als auch als eigene Instanz eingesetzt werden. Der DSW ist unter einer Apache 2.0 Lizenz auf github.com veröffentlicht.

ARGOS

Das von OpenAIRE entwickelte und von Horizon2020 geförderte Tool ARGOS ist 2020 als Beta-Version veröffentlicht worden. Es soll v.a. zur Erfüllung der OpenAIRE Guidelines zur Beantragung von Horizon2020 Fördermitteln dienen. ARGOS soll erweiterbar sein. ARGOS ist unter einer Apache 2.0 Lizenz auf gitlab.eudat.eu veröffentlicht.

Übersicht über die eingesetzten Technologien der DMP-Tools

DMPTool	DMPonline	RDMO	TUB-DMP
DMPTool beruht technisch auf dem Rails 4.X Framework und anderen Softwarekomponenten. Die Authentifizierung geschieht mit OmniAuth entweder an einem LDAP-Server und/oder einen Shibboleth-Identityprovider. Als Datenbank kann bspw. MySQL eingesetzt werden.	DMPonline ist eine Rails 3.X-Anwendung und benötigt mindestens einen MySQL-Server der Version 5.0 oder höher. Eine Authentifizierung über Shibboleth ist möglich.	RDMO basiert auf dem Python-Django-Framework und anderen Softwarekomponenten, als Datenbank kann sqlite3, MySQL oder PostgreSQL verwendet werden. Eine Authentifizierung via Shibboleth oder OAuth ist möglich.	TUB-DMP ist eine Webanwendung auf Basis des Laravel-Framework (PHP7) und kann mit den gängigen Datenbanksystemen betrieben werden. Die Authentifizierung erfolgt via Shibboleth oder über lokale Benutzerkonten.

DMPRoadmap	DataWiz	DSW	ARGOS
DMPRoadmap beruht technisch auf dem Rails 4.X Framework und unterstützt MySQL-, SQLite- als auch PostgreSQL-Datenbanken.	DataWiz ist in Java 11 (Apache Tomcat als Webcontainer) geschrieben und setzt das Spring 5.1.1 Framework ein. MySQL wird unterstützt. Der Spring Fraemwork bringt einen eigenen Security-Dienst mit. Dieser unterstützt Oauth, Kerberos und SAML.	DSW basiert hauptsächlich auf Python (neben Haskell, Elm und weiteren). Docker wird unterstützt und ausdrücklich zur Installation einer Instanz empfohlen. DSW unterstützt zur Authentifizierung u.a. ORCiD und Elixir-AAI.	ARGOS ist in Java 8 geschrieben. Docker wird unterstützt und zur Installation einer eigenen Instanz empfohlen. PostgreSQL-Datenbanken wird unterstützt. Zur Authentifizierung kann ORCiD und OAuth neben anderen eingesetzt werden.

Unter-AG Datenmanagementpläne

Auf dem 6. DINI/nestor-Workshop, dem "Kooperationstreffen Forschungsdaten", hat sich eine "Unter-AG Datenmanagementpläne" gegründet. Nähere Informationen zu dieser Gruppe finden Sie auf der Wiki-Seite der Unterarbeitsgruppe Datenmanagementpläne.