Zentrales Werkzeug eines Forschungsdatenmanagements ist der Datenmanagementplan (DMP). Dabei gilt es bereits bei der Planung der Datenerhebung sämtliche im Zusammenhang mit der Erhebung und Nutzung von Forschungsdaten verbundenen Tätigkeiten entlang des Datenlebenszyklus zu beschreiben um sicherzustellen, dass diese stets Anforderungen entsprechend durchgeführt werden.

Als wichtige Aspekte, die bei der Erstellung eines DMP zu berücksichtigen sind, können genannt werden:

• Art der anfallenden Daten
• Datentypen
• Menge
• Speicherung
• Sicherheitsaspekte
• Dokumentation
• Verarbeitungsschritte
• Nachnutzungsszenarien
• Erforderliche bzw. verfügbare technische und personelle Ressourcen

In der Regel sollen bereits frühzeitig bei der Planung des Vorhabens die FDM-Rahmenbedingungen, die durch Förderinstitutionen, durch Fachgesellschaften, Fachverlage, durch Gesetzgebung oder andere institutionelle Ebenen (z. B. Daten-Policies an Hochschulen, Promotionsordnungen) vorgegeben werden, beachtet und in die Planung integriert werden. Hierfür stellen die FAIR-Prinzipien (als eine Komponente von Open Science) eine Art Leitfaden dar, um Forschungsergebnisse, auch im Sinne von Maschinenlesbarkeit, nachnutzbar zu machen.

Der DMP ist ein mitunter formales Dokument, das sowohl aus allgemeingültigen Fragen zum Umgang mit Forschungsdaten als auch solche, die sich aus den Anforderungen ergeben, besteht. Der Prozess zur Erstellung sowie die Inhalte dieses Dokumentes können wie folgt zusammengefasst werden (s. https://www.forschungsdaten-bildung.de/datenmanagementplan).

Schritt 1: Administrativ-formale Vorgaben

Ziel: Den administrativen und inhaltlichen Hintergrund des datenerhebenden Forschungsprojekts beschreiben.

Inhalte: ID, Fördernde bzw. Eigenfinanzierung, Projekttitel, Projektbeschreibung, Forschende, Kontakt, Zu beachtende Vorgaben von Dritten; Datum der ersten Version, Datum der letzten Änderung.

Schritt 2: Datenerhebung: Daten generieren und bearbeiten

Ziel: Erfassen, welche Daten im Projekt generiert und verarbeitet werden und welche Anforderungen sich hieraus für das Datenmanagement ergeben.

Leitfragen: Welche Art von Daten werden erhoben, wie werden diese erhoben und wie verarbeitet? Zu welchen Zwecken werden Daten erhoben?

Inhalte: Datenbeschreibung, Vorhandene Daten, Qualitätssicherung, (geplante) Datenauswertung / Zwecke der Datenverarbeitung, geplante Schritte der Datenverarbeitung, Publikationen

Schritt 3: Datenspeicherung: Daten und Dateien speichern, organisieren und sichern

Ziel: Physischer Erhalt der Daten und deren Unversehrtheit (Schutz vor Verlust und Manipulation)

Leitfrage: Welche Maßnahmen sind zu ergreifen, um die Daten vor versehentlicher oder absichtlicher Manipulation, vor Verlust oder unbefugten Zugriffen zu schützen?

Inhalte: Speicherung und Backup, Datenorganisation, Formate, Sicherheit

Schritt 4: Datendokumentation: Daten dokumentieren und Metadaten erstellen

Ziel: Sicherstellen der Auffindbarkeit und Identifizierbarkeit der Forschungsdaten sowie deren Interpretierbarkeit (über das Projektende hinaus und auch durch nicht am Projekt beteiligte Dritte). Leitfrage: Welche Informationen werden benötigt, um Daten finden und nachnutzen zu können? Inhalte: zu erstellende Dokumente (z.B. Methodenbericht, Codebuch) nennen, ggf. Verwendung standardisierter Metadaten

Schritt 5: Legitimität: Übereinstimmung mit ethischen und rechtlichen Normen

Ziel: Rechtskonformität der Datennutzung und Schutz der Persönlichkeitsrechte aller Beteiligten; datenschutzrechtliche und ethische Anforderungen einhalten; urheberrechtliche Ansprüche wahren. Leitfrage: Welche rechtlichen Anforderungen gibt es? Wie können diese eingehalten werden? Inhalte: Urheberrechte, Ethik und Datenschutz (Anonymität), Behördliche Genehmigungen

Schritt 6: Data Sharing - Daten teilen: Daten Dritten zugänglich machen

Ziel: Wege der Nachnutzung finden; Den Anforderungen an Replizierbarkeit, Transparenz und Nachvollziehbarkeit der eigenen Forschung nachkommen; Neue Forschung mit den generierten Daten ermöglichen. Leitfrage: Welche Schritte sind zu unternehmen, um Dritten Zugang zu den Forschungsdaten zu ermöglichen?

Inhalte: Verfügbarkeit, Nachnutzungspotential

Schritt 7: Datenerhalt: Daten auswählen und archivieren

Ziel: Langfristigen Erhalt der Forschungsdaten gewährleisten; Erhalt als kulturelles Erbe.

Leitfrage: Sollen die Forschungsdaten langfristig erhalten bleiben? Welche der vorliegenden Forschungsdaten sollen erhalten bleiben und wie?

Inhalte: Selektion und Aufbewahrungsdauer, Archivierung und Erhaltung

Schritt 8: Verantwortlichkeiten und Ressourcen

Ziel: Implementation des Datenmanagementplans; Zuweisung ausreichender Ressourcen.

Leitfrage: Welche Ressourcen sind erforderlich für die Umsetzung des Datenmanagements? Wer ist für welche Maßnahmen verantwortlich?

Inhalte: Verantwortlichkeiten, Budget

Ferner stellt auch die DFG einen Fragenkatalog zum Umgang mit Forschungsdaten zur Verfügung.

Für die Erstellung eines DMP existieren zahlreiche Werkzeuge. Die TUC bietet hierfür das Tool RDMO an. Weitere Informationen hierzu auf der FDM-Seite der TUC.

Aktuell wird der Dienst über die AcademicCloud bereitgestellt. Hierzu ist ggf. eine Registrierung auf der Startseite erforderlich. RDMO bietet die Möglichkeit, für jedes einzelne Forschungsprojekt einen eigenen DMP anzulegen. Dieses erfolgt über einen umfangreichen Fragenkatalog, der nach abschließender Bearbeitung in gängige Dokumentformate exportiert werden kann.