Datenmanagement aufs nächste Level heben

Wissenschaft schafft nicht nur Wissen, sondern auch eine immense Menge an Daten. Diese so zu verwalten, dass sie langfristig für die Welt der Forschung erhalten bleiben, ist für Hochschulen ein ganz schöner Kraftakt. Dies zeigt sich daran, dass immer wieder Daten nach Abschluss von Projekten oder Dissertationen nicht mehr oder nur sehr umständlich aufzufinden sind.  Ein professionalisiertes Research Data Management (RDM) kann hier Abhilfe schaffen. Gleichzeitig benötigt es entsprechende Expert*innen an der/ als Schnittstelle zwischen Forscher*innen und RDM. Diese Expert*innen werden als Data Stewards bezeichnet.

Forschungsdatenmanagement braucht Profis

Beim ersten Lesen assoziiert man Data Stewardship womöglich mit Kontrolle und Bevormundung im Forschungsprozess. Konkret handelt es sich jedoch bei Data Stewards bildlich gesprochen um Flugbegleiter*innen, die vom Start bis zur Landung Unterstützung im Forschungsdatenmanagement bieten und somit eine wichtige Rolle bei der Professionalisierung des Datenmanagements an Hochschulen und Forschungseinrichtungen einnehmen. Dies umfasst je nach Jobausschreibung ein vielfältiges Aufgabenprofil während des gesamten Forschungsdatenzyklus.

Zwei Frauen sitzen am Schreibtisch und arbeiten
c unsplash, Kobu Agency

Ein Beispiel wäre die Unterstützung bei der Erstellung eines Datenmanagementplans (DMP). Ein solcher dient der Strukturierung im Umgang mit Forschungsdaten eines wissenschaftlichen Projekts und beschreibt, wie während der Laufzeit und nach Projektende mit Daten umgegangen wird. Dieser wird mittlerweile immer öfter von Drittmittelgebern im Rahmen eines Förderantrages verlangt. Ebenso unterstützen und helfen Data Stewards bei der Entwicklung konkreter Lösungen, führen RDM-Schulungen durch, arbeiten an Templates und Konzepten für RDM mit und koordinieren fakultätsspezifische Datenmanagement-Policies. Auch die Erstellung von Workflows für Datenmanagement und die Unterstützung bei der Verwendung von Tools gehört ihren den Aufgaben. Stets im Blick ist dabei die Implementierung der FAIR-Prinzipien: Daten, Algorithmen, Werkzeuge und Software sollen auffindbar (findable), zugänglich (accessible), interoperabel (interoperable) und wiederverwendbar (reusable) sein, um eine disziplin-, universitäts- und länderübergreifende Nachnutzung zu garantieren.

Um diese verantwortungsvolle Tätigkeit zu übernehmen, sind technische Expertise und Erfahrung im Umgang mit Forschungsdaten sind darüber hinaus auch Erfahrungen im Projektmanagement und Soft Skills wie beispielsweise ausgeprägte kommunikative und soziale Fähigkeiten gefragt. Fachspezifisches Wissen aus dem eigenen Forschungsfeld kann eine, muss aber keine Voraussetzung sein.

Ausbildungen und Modelle

Auf den ersten Blick klingt das Konzept Data Stewardship nicht unbedingt neu, was nicht verwunderlich ist. Zahlreiche Personen an österreichischen Hochschulen führen bereits Tätigkeiten von Data Stewards aus, teilweise ohne ein spezielles Stellenprofil zu tragen. Hieran lässt sich erkennen, dass eine eindeutige Definition der Rollen und Verantwortlichkeiten schwer zu erfassen ist. Ebenso scheint unklar, welchen Ausbildungshintergrund Stewards mitzubringen haben und wo diese am besten institutionell verankert werden. Dies kann sich bei der Rekrutierung als sehr herausfordernd darstellen.

Mehrere Personen bei einem Team meeting
c unsplash, Jason Goodman

Mittlerweile gibt es jedoch bereits Modelle[i], die eine Orientierungshilfe bieten. So wird etwa im Contact Point-Modell Data Stewardship als allgemeine Anlaufstelle im Umgang mit Daten beschrieben, Stewards gehen jedoch nicht aktiv auf Forschende zu. Im Modell Data Steward Office sind Stewards in einer zentraler Organisationseinheit positioniert, bieten aktiv Support an und führen Schulungen durch. Dagegen sind Stewards im Modell Data Steward Network wiederum an Fakultäten oder an Instituten angesiedelt und sind Ansprechpartner*innen für Fragenstellungen aus dem spezifischen Forschungsfeld.

Die Aufgaben eines Data Stewards lassen sich also in unterschiedlichen Modellen bündeln. Nun stellt sich die Frage, welcher Ausbildungshintergrund notwendig ist, um den Anforderungen der jeweiligen Modelle gerecht zu werden. Zwar existiert keine pauschale Antwort darauf, wie der Lebenslauf zukünftiger Data Stewards auszusehen hat, jedoch kann hier auf eine Auswahl an Ausbildungsmöglichkeiten im deutschsprachigen Raum[ii] zurückgriffen werden. So bietet etwa die Universität Wien seit Oktober 2022 am Postgraduate Center einen zweisemestrigen Zertifikatskurs an, der neben Forschungsdatenmanagement und Open Science auch Support im RDM vermittelt sowie eine Projektarbeit umfasst. Weiters zu erwähnen ist die Universität Bremen mit dem Data Train Programm sowie das gemeinsame das Masterstudium Digitales Datenmanagement der FH Potsdam und der Humbold Universität Berlin. Außerhalb des deutschsprachigen Raumes sind auf der European Open Science Cloud Synergy Moodle-Plattform und auf Coursera Kurse und Trainings zu Data Stewardship und RDM zu finden.

Eine Bild von einem angeschlossenen Server
c unsplash, Taylor Vick

Agents of Change

Klarerweise deckt (bislang) keine der vorhandenen Ausbildungen sämtliche Hard und Soft Skills ab, die insbesondere Stewards des Network Modells mitbringen müssen. Data Stewardship bedeutet, die Forschung der Zukunft entscheidend mitzugestalten und Veränderung voranzutreiben, weshalb regelmäßige Weiterbildungen und Offenheit für Neues unerlässlich sind. Data Stewards repräsentieren damit ein Resultat erfolgreicher digitaler Transformation. Sie arbeiten eng mit Fachbereichen und Instituten zusammen und bereiten den Weg für digitale und internationale Nutzung von großen Datenmengen, damit Forschung zeitgerecht Lösungen für zukünftige Herausforderungen bieten kann.

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[i]

Reichman, S., Hasani-Mavriqi, I. (2021). Entwicklung eines Konzepts für Data Stewards an österreichischen Universitäten. doi.org/10.25365/phaidra.243

[ii]

Gruber, A., Schranzhofer, H., Knopper, S., Kalová, T., & Hasani-Mavriqi, I. (2022). Ausbildungsangebote für Data Stewards an österreichischen Universitäten. Graz University of Technology. doi.org/10.3217/xcv1e-kc223