Daten ablegen & verwalten
Um Forschungsdaten auffindbar und langfristig nutzbar zu machen, sollten sie gut strukturiert, mit aussagekräftigen Metadaten dokumentiert und in geeigneter Infrastruktur gespeichert werden.
Metadaten
Metadaten sind Daten über Daten. Sie tragen wesentlich dazu bei, Informationen auffindbar, verständlich und nachnutzbar zu machen. Metadaten bestehen aus zwei Komponenten:
- Schema = Metadata Key. Schemata beschreiben, welche Informationen gespeichert werden.
- Wert = Metadata Value. Für die Werte pro Schema werden Vokabulare festgelegt, die vorgeben, wie Informationen angegeben werden.
Beispiel:
| Metadata Key | Metadata Value |
|---|---|
| Autor | Max Mustermann |
| Datum | 01.01.2001 |
| Dateiformat | PDF/A |
| Sprache | de |
| Lizenz | CC-BY 4.0 |
Metadaten sollten menschen- und maschinenlesbar sein, damit sie leicht verständlich, effizient verarbeitet und verknüpft werden können. Idealerweise werden sie bereits bei der Entstehung der Daten erfasst und anschließend regelmäßig aktualisiert. Es gibt mehrere Möglichkeiten sie zu hinterlegen:
- direkt bei den Daten
- in einem Dokumentationstool
- in einer separaten Datei, die bei den zu beschreibenden Daten abgelegt ist
Die Dokumentation der Metadaten kann als README-Datei (.txt, .md), in Form von Tabellen (.csv), strukturiert (.json, .xml) oder in den Eingabefeldern einer Forschungsdatenplattform wie dem TUM DataTagger erfolgen.
Metadatenstandards helfen dabei, Daten einheitlich zu beschreiben und auszutauschen. Sie können generisch, siehe z.B. DataCite oder fachspezifisch sein. Die Detailtiefe der Metadaten hängt unter anderem von der Zielgruppe, der Zusammenarbeit mit Projektpartnern oder dem Publikationsort der Daten ab. Metadatenkataloge unterstützen dabei, den passenden Metadatenstandard zur Dokumentation zu finden. Beispiele dafür sind FAIRsharing.org oder der RDA Metadata Standards Catalog.
Dateiorganisation
Eine strukturierte Dateiorganisation kann sowohl über Metadaten als auch über eine hierarchische Ordnerstruktur erfolgen. Die Ordnerstruktur orientiert sich je nach Bedarf an Themenbereichen, Arbeitsprozessen oder Dateitypen.
Die Dateisortierung innerhalb eines Ordners kann z.B. so erfolgen:
- alphabetisch, thematisch: 001_Thema_X, 002_Thema_Y, …
- nach Datum: YYYYMMTT_Thema_XY
Der Dateiname sollte aussagekräftig, konsistent und frei von Sonder- oder Leerzeichen sein. Insbesondere bei der Zusammenarbeit im Team empfiehlt es sich, die festgelegte Konvention zur Dateibenennung in einer README-Datei schriftlich festzuhalten.
Bei Systemen ohne hierarchische Ordnerstruktur, wie dem TUM DataTagger, ist die Vergabe von Metadaten essenziell, um Dateien gezielt durchsuchen zu können. Die Informationen aus einer bestehenden Ordnerstruktur können dabei in den Metadatenfeldern des Tools abgebildet werden.
Infrastruktur
Der Einsatz digitaler Tools und passender, gut durchdachter Infrastruktur unterstützt Sie bei der Datenverwaltung. Folgen Sie diesem Entscheidungsbaum, um eine geeignete Infrastrukturlösung zu finden. Sie können zwischen reinen Speicherlösungen, Infrastruktur zum Teilen oder zum gemeinsamen Bearbeiten von Dateien sowie Tools zur Dokumentation von Daten oder Forschungsprozessen wählen. Detaillierte Informationen zu den einzelnen Infrastrukturangeboten an der TUM finden Sie auf der Seite Tools & Speicherlösungen.
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Bei Fragen zu Datanablage und -verwaltung melden Sie sich gerne unter researchdata@tum.de bei uns!
Weiterführende Informationen: Antrag stellen und planen, Daten analysieren, Daten archivieren, Daten veröffentlichen & teilen, Daten nachnutzen