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Ein gut strukturiertes und durchdachtes Konzept zum Umgang mit Forschungsdaten dient als Grundlage für ein Forschungsprojekt. Bereits vor Projektbeginn sollten Überlegungen dazu angestellt werden, welche Daten qualitativ wie quantitativ generiert werden und wie diese gespeichert, dokumentiert und archiviert werden sollen.

Ein zentrales Instrument des FDM ist der Data Management Plan (DMP), der von verschiedenen Forschungsförderorganisationen bereits bei der Antragstellung eingefordert wird. Die Erstellung eines DMP kann durch spezialisierte Werkzeuge wie RDMO, DMPonline oder dem Data Stewardship Wizard unterstützt werden – letzterer ist ein Open-Source-Tool, das im Horizon Europe Programme Guide ausdrücklich empfohlen wird. Ein solcher Plan dokumentiert unter anderem:

• die Verantwortlichkeiten für die Daten während und nach der Projektlaufzeit,
• rechtliche Rahmenbedingungen wie Datenschutz oder Lizenzfragen,
• die Kostenplanung für Speicherung und Aufbereitung der Daten.

Darüber hinaus empfiehlt es sich, bereits in der Planungsphase etablierte fachspezifische Standards für Erhebung, Speicherung, Verarbeitung und Archivierung zu berücksichtigen.

Die Phase der Erhebung umfasst die Generierung von Daten nach etablierten, standardisierten Methoden, wie sie in Ihrer Fachdisziplin üblich sind. Unterstützend können folgende Aspekte berücksichtigt werden:

• Dokumentation der Personen, Zeitpunkte, Bedingungen und Vorgehensweisen bei der Datenerhebung
• Versionierung durch den Einsatz etablierter Werkzeuge wie beispielsweise GIT oder elektronische Laborbücher
• Konsistente Erfassung nicht-digitaler Daten zur Erleichterung späterer Analysen
• Regelmäßige Datensicherung unter Nutzung klarer Dateinamen, stabiler Infrastruktur und Versionskontrolle
• Qualitätssicherung durch Methoden der Datenvalidierung, Plausibilitätsprüfungen sowie der Umgang mit Fehlern oder fehlenden Werten.

Nach der Erhebung erfolgt die strukturierte Verarbeitung der Forschungsdaten, die auf geeigneten Speichermedien gesichert werden sollten, beispielsweise auf Netzlaufwerken oder von der Einrichtung bereitgestellten Cloud-Diensten. Für eine mittel- bis langfristige Speicherung sind USB-Sticks oder andere lokale Datenträger eher ungeeignet.

Eine klare und konsistente Ordnerstruktur erleichtert das schnelle Auffinden und die systematische Organisation der Daten. Üblich ist eine Gliederung in Unterordner für Rohdaten, verarbeitete Daten und Projektdokumentation. Ergänzend sollte ein einheitliches, aussagekräftiges Dateibenennungsschema verwendet werden, das idealerweise vor Projektbeginn festgelegt wird.

Für die Nachvollziehbarkeit und Nachnutzbarkeit durch andere Forschende ist die sorgfältige Dokumentation der Daten essenziell. Hierfür werden Metadaten sowie begleitende Dokumente wie README-Dateien eingesetzt. Metadaten lassen sich in verschiedene Kategorien einteilen:

• Bibliografisch: Autor*innen, Titel, Projektinformationen
• Inhaltlich: Messwerte, Umfrage- oder experimentelle Parameter
• Administrativ: Zugriffsrechte, Embargoregelungen, Verantwortlichkeiten
• Technisch: Dateigröße, Prüfsummen, Änderungsdatum

Für eine konsistente Beschreibung sollten etablierte Metadatenstandards wie Dublin Core oder DataCite genutzt werden; in vielen Fachdisziplinen existieren auch spezifische Standards. Eine ergänzende README-Datei kann kompakte, strukturierte Informationen zu den Daten, den verwendeten Standards, Versionierungen sowie relevanten Änderungen im Projektverlauf liefern.

Die Archivierung markiert die Lebensphase am Ende eines Projekts, in der Forschungsdaten dauerhaft gesichert werden, um eine spätere Nachnutzung zu ermöglichen. Nach den Empfehlungen der DFG sollten alle Daten, die für die Überprüfung von Forschungsergebnissen relevant sind, mindestens zehn Jahre aufbewahrt werden. Für eine Archivierung eignen sich offene Standards.

Im Hinblick auf den Speicherort wird die Nutzung individueller Datenträger nicht empfohlen, da sich technische Standards ändern und Daten dadurch unlesbar werden können. Stattdessen bieten institutionelle Archive oder Forschungsdatenrepositorien, die regelmäßige Backups durchführen und zum Teil eine automatische Anpassung an neue Formate ermöglichen, eine sichere und zukunftsfähige Lösung.

Die Phase des Zugriffs umfasst die Veröffentlichung von Forschungsdaten, die Transparenz und Nachvollziehbarkeit in der Wissenschaft sicherstellt. Vor einer Veröffentlichung muss geprüft werden, ob die Daten durch die Hochschule, Fördermittelgeber oder Miturheber*innen der Publikation rechtlich freigegeben werden müssen. Personenbezogene Daten sollten gegebenenfalls anonymisiert werden.

Für die Veröffentlichung eignen sich Repositorien, die eine strukturierte Speicherung ermöglichen. Fachspezifische Repositorien sind in der Regel auf die Besonderheiten des jeweiligen Fachgebiets zugeschnitten; das Register re3data unterstützt bei der Suche nach geeigneten Plattformen. Alternativ können institutionelle oder fachübergreifende Plattformen genutzt werden. Bei der Auswahl sollte auf die Erfüllung wesentlicher Qualitätsstandards geachtet werden, etwa: persistente Identifikatoren, Langzeitspeicherung, Schnittstellen zur Datenweitergabe und möglichst kostenfreie Nutzung.

Für eine rechtlich klare Nachnutzung empfiehlt sich die Vergabe offener Lizenzen wie Creative-Commons- oder MIT-Lizenzen. Persistente Identifikatoren (z. B. DOI) gewährleisten die dauerhafte Zitierfähigkeit der Daten, während eine ORCID-ID die eindeutige Zuordnung der veröffentlichten Forschungsdaten zu Ihrer Person unterstützt.

Die letzte Phase im Lebenszyklus von Forschungsdaten umfasst deren Nachnutzung und ist damit das Kernziel von FDM. Sie wird vor allem durch die Veröffentlichung in geeigneten Repositorien sowie die Vergabe klarer Nutzungsrechte über offene Lizenzen (z. B. CC-Lizenzen) ermöglicht. Auf diese Weise können Forschungsdaten nicht nur überprüft, sondern auch in neuen Kontexten weiterverwendet werden – ein wesentlicher Beitrag zu Transparenz, Effizienz und Innovation in der Wissenschaft.

Für die eigenständige Suche nach Forschungsdaten eignet sich insbesondere die Suchmaschine BASE als Einstiegspunkt. Weitere hilfreiche Portale sind B2Find, OpenAIRE Explorer, DataCite Commons oder Dataset Search. Über re3data lässt sich gezielt nach fachspezifischen Repositorien suchen, während institutionelle oder fachübergreifende Plattformen wie Zenodo oder Dryad ebenfalls geeignete Anlaufstellen sind.

Bei der Nutzung gefundener Daten sollte stets geprüft werden, in welchem Umfang eine Nachnutzung erlaubt ist. Einige Datensätze sind frei zugänglich, andere nur eingeschränkt nutzbar oder unterliegen vollständigen Schutzrechten. Die Nutzung der Daten wird durch die Lizenzbedingungen geregelt; bei fehlender Lizenz ist die Zustimmung der Rechteinhaber*innen einzuholen.

Die korrekte Zitation von Forschungsdaten ist ein wesentlicher Bestandteil guter wissenschaftlicher Praxis: Sie würdigt die Autor*innen und schafft Transparenz.

Das Akronym FAIR steht für vier grundlegende Prinzipien, an denen sich ein nachhaltiger Umgang mit Forschungsdaten idealerweise orientieren sollte. Ihre Umsetzung kann wie folgt erfolgen:

• Findable (auffindbar): Forschungsdaten werden durch aussagekräftige Metadaten beschrieben, die auf standardisierten Schemata basieren und in zentrale Suchmaschinen eingespeist werden.
• Accessible (zugänglich): Jeder Datensatz erhält eine eindeutige Kennung, über die er dauerhaft erreichbar ist. Der Zugriff erfolgt über standardisierte Verfahren; bei beschränktem Zugang sollten klare Regelungen zu Authentifizierung und Berechtigungen bestehen.
• Interoperable (interoperabel): Daten werden bevorzugt in standardisierten, offenen Formaten bereitgestellt; proprietäre Formate sollten vermieden oder Abweichungen klar dokumentiert werden.
• Reusable (nachnutzbar): Daten werden unter Lizenzen veröffentlicht, die eine umfassende Nachnutzung durch andere Forschende ermöglichen, ergänzt durch die Bereitstellung relevanter Metadaten zur Interpretation und Wiederverwendung.

Mit der Checkliste Wie FAIR sind Deine Forschungsdaten? lassen sich Daten auf ihre FAIRness überprüfen. Weiterführende Informationen bietet die Initiative GO FAIR.