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| datenlebenszyklus [09.06.2022 14:53] – Marcus Schmidt | datenlebenszyklus [12.05.2023 08:03] (aktuell) – Jens-Peter Springmann |
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| ====== Datenlebenszyklus ====== | ====== Datenlebenszyklus ====== |
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| Das Modell des **Datenlebenszyklus** (Data Life Cycle) beschreibt die Phasen, die Daten (zum Beispiel Datensätze, Datenbanken, Bilder, Text etc.) durchlaufen. Er ist als Kreis dargestellt, da Daten optimalerweise wiederverwendet werden können und - wenn gewünscht - dauerhaft erhalten bleiben. | Bei Einhaltung der FAIR Prinzipien ergibt sich ein geschlossener Kreislauf der Datennutzung. Eine typische Möglichkeit dies darzustellen ist der Forschungsdatenlebenszyklus. Ausgehend von der Planung des Forschungsvorhabens werden alle wichtigen Schritte abgebildet, die die Daten bis zur Nachnutzung der veröffentlichten Daten durchlaufen. |
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| Kern eines durchdachten Datenmanagements ist die **Archivierung** von Daten. Das kann lokal oder in einem geeigneten Repositorium - einem Online-Datenarchiv mit beschreibenden Metadaten - geschehen. Ein frei zugängliches Repositorium (auch "Repo") für Daten aller Art ist [[https://zenodo.org/|Zenodo]]. | Kern eines durchdachten Datenmanagements ist die **Archivierung** von Daten. Das kann lokal oder in einem geeigneten Repositorium - einem Online-Datenarchiv mit beschreibenden Metadaten - geschehen. Ein frei zugängliches Repositorium (auch "Repo") für Daten aller Art ist [[https://zenodo.org/|Zenodo]]. |
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| <note important>Die Datenpublikation in Nicht-kuratierten relativ unpspezifischen Repos birgt das Risiko einer weniger guten Auffindbarkeit der Daten. Geo- und Umweltwissenschaftliche Daten können beispielsweise kostenfrei in [[https://pangaea.de/|PANGAEA]] oder dem [[https://maps.bonares.de/mapapps/resources/apps/bonares/index.html?lang=en|BONARES Repositorium]] archiviert werden und erhalten eine spezifische DOI (Digial Object Identifier), welch jede Datenpublikation zweifelsfrei ausweist. Wichtige Schritte aus Sicht einer Datenkuration werden vom DCC (Digital Curation Centre) [[https://www.dcc.ac.uk/guidance/curation-lifecycle-model|hier]] beschrieben und dargestellt.</note> | <note important>Die Datenpublikation in nicht-kuratierten relativ unpspezifischen Repos birgt das Risiko einer weniger guten Auffindbarkeit der Daten. Geo- und Umweltwissenschaftliche Daten können beispielsweise kostenfrei in [[https://pangaea.de/|PANGAEA]] oder dem [[https://maps.bonares.de/mapapps/resources/apps/bonares/index.html?lang=en|BONARES Repositorium]] archiviert werden und erhalten eine spezifische DOI (Digial Object Identifier), welch jede Datenpublikation zweifelsfrei ausweist. Wichtige Schritte aus Sicht einer Datenkuration werden vom DCC (Digital Curation Centre) [[https://www.dcc.ac.uk/guidance/curation-lifecycle-model|hier]] beschrieben und dargestellt.</note> |
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| In einem Repo gehen **Archivierung** und **Publikation** oft einher. Um die angesprochene DOI zu erhalten müssen die Daten frei zugänglich sein. Über die Archivierung hinaus gibt es idealerweise noch eine Langzeit-Archivierung, bei der Daten und Formate an über Jahrzehnte oder gar Jahrhunderte nachnutzbar sind.((Markus, K., Parmaksiz, U., Svoboda, N., Schmidt, M.; Meier, K. 2021: Data for Generations - Keeping data reusable for really long periods of time. Workshop Folien, online auf https://zenodo.org/record/5786303, Zugriffsdatum 2022-06-09)) | In einem Repo gehen **Archivierung** und **Publikation** oft einher. Um die angesprochene DOI zu erhalten müssen die Daten frei zugänglich sein. Über die Archivierung hinaus gibt es idealerweise noch eine Langzeit-Archivierung, bei der Daten und Formate an über Jahrzehnte oder gar Jahrhunderte nachnutzbar sind.((Markus, K., Parmaksiz, U., Svoboda, N., Schmidt, M.; Meier, K. 2021: Data for Generations - Keeping data reusable for really long periods of time. Workshop Folien, online auf https://zenodo.org/record/5786303, Zugriffsdatum 2022-06-09)) |
