Harmonisierung von Datenlebenszyklus-Modellen: Nutzung von Synergien für optimierte Anwendungen im FDM

Schlagworte: Forschungsdatenmanagement, FDM, Datenlebenszyklus, Qualitätskriterien, UK Data Life Cycle, kompetenzbasiertes Prozessmodell der Datenwertschöpfung, Modell des Data Curation Continuum, Modellevaluation

Abstract

Bislang existiert kein vereinheitlichtes, allgemein anerkanntes Datenlebenszyklus-Modell mit breitem Anwendungsspektrum für das Forschungsdatenmanagement (FDM). Anhand von Qualitätskriterien für Prozessmodellierungen werden drei in der Praxis weit verbreitete bzw. empfohlene Modelle evaluiert und aus den Evaluationsergebnissen ein Modell abgeleitet, das den Forschungsprozess in Bezug auf FDM-Aktivitäten und Dateneigenschaften gleichermaßen abbildet und sich einsetzen lässt für effizientes Datenmanagement, FDM-Bedarfsermittlungen, Vermittlung von Datenkompetenzen bis hin zur Entwicklung technischer Infrastrukturen. Zugleich soll damit die Diskussion zur Weiterentwicklung und Standardisierung von FDM-Modellen unter den Anwendern befördert und die Kooperation zwischen den Bereichen FDM, Data Literacy und digitale Langzeitarchivierung erleichtert werden.

Veröffentlicht
2020-11-03
Zitationsvorschlag
Wolf, Armin Harry, und Cindy Leppla. 2020. „Harmonisierung Von Datenlebenszyklus-Modellen: Nutzung Von Synergien für Optimierte Anwendungen Im FDM“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 2 (November), 1-19. https://doi.org/10.17192/bfdm.2020.2.8281.
Rubrik
Wissen vermitteln