RDM in a centralized university ecosystem – A case study of the University of Cologne

Central research data support structures on the university level are usually addressed by the central information-infrastructure providers like university libraries and computing/IT centers. There are several German examples, where also the university research management office and/ or the university's leadership are involved. Besides networking, a critical question that remains is, what model of cooperation and what degree of centralization or decentralization should be chosen. Likely, there will be marked differences between individual universities. The University of Cologne is an old university, which historically developed highly decentralized structures. We will report on first steps to map out the RDM practices at the Cologne campus and to develop a structure of cooperation between loosely coupled information-infrastructure actors

Failures and major issues

Das "Scheitern" und die zentralen Herausforderungen bei der Entwicklung und Etablierung einer Informationsinfrastruktur fürs Forschungsdatenmanagement (FDM) sind Themenbereiche, die üblicherweise ungern diskutiert werden. Diese können jedoch zu Unzufriedenheit in dem ganzen Sonderforschungsbereich (SFB) führen, insbesondere aber auch zu Frustration bei den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Informationsinfrastruktur (INF)-Teilprojekte. Die Probleme und Herausforderungen manifestieren sich auf verschiedenen Ebenen, die wir in diesem Beitrag etwas näher beleuchten wollen. Die Diskussion am World-Café-Tisch lässt sich in folgende Bereiche bündeln: (i) Fehlender Zugang zu Bedarfen, (ii) unklare Rollen und Governance, (iii) Nachnutzung statt Neuentwicklung. Aufgrund des Projektcharakters von SFBs kann das "Scheitern" wesentliche Auswirkungen haben. Die in diesem Beitrag ausformulierten Stolpersteine sollten jedoch nicht notwendigerweise als vollständiges Scheitern von INF-Vorhaben betrachtet werden. Vielmehr hilft ein Wechsel auf die Perspektive von Forschenden: "Man hat unter bestimmten Annahmen und Rahmenbedingungen eine Entwicklung betrieben. Geht das Experiment schief, dann müssen die Annahmen und Rahmenbedingungen angepasst werden." Das Gelingen eines Infrastrukturprojektes hängt in komplexer Weise von vielen Faktoren ab. Eine gepflegte Kommunikation zwischen den Beteiligten, ein offenes Mindset auf allen Seiten und eine klare Verteilung der Rollen scheinen hier besonders wichtig

Forschungsdatenmanagement als gemeinsame Herausforderung am Beispiel C3RDM und DCH an der Universität zu Köln

An vielen universitären Standorten entstehen derzeit zentrale Initiativen zum Forschungsdaten-management (FDM). Jedoch ist Expertise und Erfahrung im planvollen Umgang mit Forschungsdaten bereits an vielen Stellen auf dem Campus in unterschiedlichsten Projekten oder fachspezifischen Einrichtungen verteilt und etabliert. Neben zentralen, generischen FDM-Diensten scheint es uns entsprechend wichtig, dass solche gewachsenen, dezentralen Strukturen kooperativ in eine netzwerkartige Struktur eingebunden werden. Nur so kann sich die Entwicklung und Etablierung eines uniweiten, nachhaltigen und kooperativen FDM angegangen werden. In diesem Beitrag stellen wir diesen Ansatz am Beispiel der Universität zu Köln und der Kooperation zwischen dem an der Philosophischen Fakultät verankerten Data Center for the Humanities und der zentralen Initiative des Cologne Competence Center for Research Data Management vor

RDM in a Decentralised University Ecosystem—A Case Study of the University of Cologne

The University of Cologne (UoC) has historically grown in highly decentralised structures. This is reflected by a two-layered library structure as well as by a number of decentralised research data management (RDM) activities established on the faculty and research consortium level. With the aim to foster networking, cooperation, and synergies between existing activities, a university-wide RDM will be established. A one-year feasibility study was commissioned by the Rectorate in 2016 and carried out by the department research management, library and computing centre. One study outcome was the adoption of a university-wide research data guideline. Based on a comprehensive RDM service portfolio, measures were developed to put a central RDM into practice. The challenges have been to find the right level of integration and adaptation of existing and established decentralised structures and to develop additional new structures and services. We will report on first steps to map out central RDM practices at the UoC and to develop a structure of cooperation between loosely coupled information infrastructure actors. Central elements of this structure are a competence center, an RDM expert network, a forum for exchange about RDM and associated topics as well as the faculties with their decentralized, domain-specific RDM services. The Cologne Competence Center for Research Data Management (C3RDM) was founded at the end of 2018 and is still in its development phase. It provides a one-stop entry point for all questions regarding RDM. The center itself provides basic and generic RDM services, such as training, consulting, and data publication support, and acts as a hub to the decentral experts, information infrastructure actors, and resources

Data Stewardship im Forschungsdatenmanagement - Rollen, Aufgabenprofile, Einsatzgebiete

Forschungsdatenmanagement in Institutionen und Forschungsverbünden bringt neue Rollen, Aufgaben- und Berufsprofile hervor, die bisher ganz unterschiedlich realisiert sind. Eins dieser neuen Berufsprofile ist die Position des sogenannten 'Data Stewards'. Mit diesem Arbeitsbereich werden eine große Bandbreite an Tätigkeiten und Verantwortlichkeiten verknüpft. Oftmals werden spezielle Aufgaben übernommen, ohne explizite Arbeitstitel dafür zu vergeben. Im 11. Workshop der DINI/nestor AG Forschungsdaten “Data Stewardship im Forschungsdatenmanagement - Was ist das? Rollen, Aufgabenprofile, Einsatzgebiete” am 16./17.11.2020 wurden die inhaltlichen Aufgabenfelder und Rollen, die sich zurzeit im institutionellen und institutionsübergreifenden Kontext entwickeln, gesammelt, diskutiert und eingeordnet. Ziele des Workshops waren, eine Bestandsaufnahme für den deutschsprachigen Raum anhand zahlreicher Fallbeispiele zu präsentieren und erste Antworten auf Fragen zur praktischen Umsetzung von Data Stewardship-Konzepten aufzuzeigen. Der Workshop wurde von der DINI/nestor-AG Forschungsdaten in Kooperation mit der Universität zu Köln und dem ZB MED Informationszentrum Lebenswissenschaften organisiert und virtuell als Online-Workshop durchgeführt

Serviceverzeichnis Forschungsdaten

Der Bereich Forschungsdatenmanagement (FDM) entwickelt sich rasant. FDM hat an vielen Universitäten und außeruniversitären Forschungseinrichtungen strategische Bedeutung erlangt. Standorte müssen nicht von Grund auf neu anfangen, um Dienstleistungen zum FDM anzubieten. Sondern es ist möglich, besser als bisher voneinander zu lernen und auf Diensten und Expertise von anderen aufzubauen, wenn bekannt ist, wo welche Dienste angeboten werden und bei wem spezifische Expertise bzw. Erfahrungen vorhanden sind. Das Projekt „Serviceverzeichnis Forschungsdaten” ist 2016 aus dem 6. DINI/nestor-Workshop „Kooperationstreffen Forschungsdaten” in Göttingen hervorgegangen. Hier hat sich ein großer Informationsbedarf über vorhandene nationale FDM-Angebote/Initiativen und vorhandene Expertise gezeigt. Ziel des Verzeichnisses ist eine systematische Sammlung von Diensten und Expertinnen und Experten bzw. Ansprechpartnerinnen und Ansprechpartnern rund um das Thema Management von Forschungsdaten. Diese Informationen sollen offen und interaktiv über eine Webplattform präsentiert werden. Primäre Zielgruppe sind alle diejenigen, die sich mit dem Aufbau von Informationsinfrastruktur beschäftigen, aber auch Forschende, die Dienste nutzen möchten oder Expertise zu bestimmten Fragestellungen im Datenmanagement suchen. Der Inhalt soll sowohl durch die Community der FDM-Expertinnen und Experten als auch der Diensteanbieter selber gepflegt werden. Ein schlankes Redaktionskonzept soll die Qualität des Serviceverzeichnis Forschungsdaten sicherstellen. Die Projektgruppe hat hierfür ein Datenmodell und eine Plattform prototypisch entwickelt, die wir in unserem Beitrag vorstellen möchten. Derzeit werden Anwendertests durchgeführt, die der Weiterentwicklung des Systems dienen

Das Konzept für ein FDM-Kompetenznetzwerk an der Universität zu Köln

Forschungsdatenmanagement (FDM) hat sich innerhalb der letzten Jahre zunehmend als integraler Bestandteil von Forschungsprozessen etabliert. Durch diesen Umstand stellt es eine gemeinschaftliche Herausforderung in einem komplexen sozio-technologischen Umfeld dar. Das 2018 an der Universität zu Köln (UzK) gegründete Cologne Competence Center for Research Data Management (C3RDM) legt u. a. einen Fokus auf die stärkere Vernetzung der FDM-Akteur*innen auf dem Campus. Diese erscheint notwendig, da FDM an vielen Stellen der Universität in einer nur sehr lose gekoppelten Art und Weise stattfindet, bspw. in Forschungsprojekten, in Instituten, an Fakultäten usw. Der hier vorgestellte Ansatz geht von den zentralen Infrastruktureinrichtungen (Universitäts- und Stadtbibliothek, Regionales Rechenzentrum, Forschungsmanagement) aus, die im C3RDM kooperieren und ein strukturelles Modell für ein universitätsweites FDM konzipieren sollen, das sowohl Policies, Entwicklungskonzepte, als auch ein Service-Portfolio zum FDM umfasst. Die bereits vorhandenen und noch aufzubauenden Services auf Seiten des C3RDM sollen möglichst generisch sein und in die Breite wirken. Für den weiteren Aufbau ist es außerdem wichtig, eine gezielte Vernetzung zwischen allen Stakeholdern voranzutreiben, um Fachspezifika und lokale Strukturen zu berücksichtigen. Zur systematischen Förderung des fakultätsübergreifenden Erfahrungsaustausches zwischen den FDM-Akteur*innen gibt das C3RDM zukünftig Impulse, um Synergien zu identifizieren und nachhaltige FDM-Strukturen aufzubauen. Ausgehend von einem generischen FDM-Service-Portfolio präsentieren wir ein initiales Konzept für die Vernetzung an der UzK und erste Erfahrungen bei deren Umsetzung. Bei der Größe des Standortes und der Komplexität der Aufgabe ist eine wichtige Charakteristik in diesem Zusammenhang der experimentelle Charakter, d. h., die iterative Erprobung und Anpassung an spezifische Bedingungen (lokal oder fachspezifisch)