Vortrag beim 23. MusIS-Nutzertreffen im Archäologischen Landesmuseum Baden-Württemberg, Konstanz, 14. September 2023



INHALT:

1. NFDI4Culture und Zielgruppen

2. Von Objekten und digitalen Sammlungen

3. Digitale Strategie und Datenqualität

4. Einige Grundregeln für gute Datenqualitä

Krause, Celia (Dr.)

German

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23. MusIS-Nutzertreffen – Datenaufbereitung und Datenqualität | 14.09.2023Gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - 441958017Mechanismen des Datenqualitäts-Managements für Museen und Sammlungen(nach Maßgabe von NFDI4Culture)Dr. Celia Krause1. NFDI4Culture undZielgruppenKooperation in den Geistes- und KulturwissenschaftenTASK AREAS in NFDI4Culture• Datenerfassung und -anreicherung (TA1)• Datenstandardisierung und Qualitätssicherung (TA2)• Forschungssoftware und Datendienste (TA3)• Datenpublikation und -nachhaltigkeit (TA4)• Ethische und rechtliche Fragen, übergreifende Infrastruktur (TA5)• Qualifikations- und Trainingsangebote (TA6)Hauptakteure in der DateninfrastrukturDatenanbieter:inGLAMDatennutzer:inForschende u.a.Datenproduzent:inHauptakteure in der DateninfrastrukturDatenanbieter:inGLAMDatennutzer:inForschende u.a.Datenproduzent:inDatenkuratorDatenmanager© Marvin Meyer,via unsplash2. Von Objekten unddigitalen SammlungenDer Weg der Objekte – Bibliothek, Archiv, Museum• Bibliothek• Erwerben, Erschließen, Bereitstellen, Bewahren• Archiv• Sammeln, Verzeichnen, Bewahren, Erforschen, Vermitteln• Museum• Sammeln, Dokumentieren, Erforschen, Bewahren, Vermitteln und PräsentierenBIBLIOTHEKARCHIVMUSEUMSAMMELNORDNENVERFÜGBARMACHENBEWAHRENGrafiken via pixabayCanham, S. & Ohmann, C. (2016). Fig. 1.(CC BY 4.0)Collections as Data – Sammlungen als Datenphysische Sammlung digitale Sammlung Sammlung als DatenObjektmöglichst originalgetreues Artefaktwiedergabegetreues Surrogat (Ersatz für physisches Objekt)Prozessierbares Objekt(Erschließung am Objekt)Verwendung Physische AusstellungAnschauungsmaterial,Online-Ausstellung(Websites, Portale)Digitale Forschung, Big Data, computerbasierte AnalyseverfahrenDokumentationBeschreibung(Karteikarten oder Inventarbücher)Metadaten(Datenbank, Sammlungsmanagementsystem)Metadaten(Datenbank (auch Graphdatenbank …), Repository, Triple Store …)VerwendungSammlungserhaltung, „analoge“ Forschungszwecke (Provenienzfragen …)Arbeitsprozesse im Museum (Berichte, Leihverkehr, Ausstellungsplanung, Ö-Arbeit)Weitergabe an Portale für die Recherche, Aggregatoren, Darstellung von Wissenskontexten (im KnowlegdeGraph)VerwendungPräsentation auf der eigenen Website, ggfs. Herunterladen pro DatensatzBasis für DH Projekte, Netzwerkanalyse, maschinelles Lernen …dump zum Download3. Digitale Strategie undDatenqualitätDatenqualität durch ManagementInstitution Projekt DatenOrganisationsstruktur (Organigramm,  Aufbauorganisation), Arbeitsbereiche, ZuständigkeitenPlanung, DurchführungOrganisation, StrukturierungVorgehen im Datenlebenszyklus• Bestandsaufbau = Sammeln und DokumentierenKonzept Einheiten und Zusammenhänge• Bestandserhaltung = Bewahren Zeitplan Datenmodelle• ErforschenTypische Arbeitsschritte und AufgabenverteilungDatenfeldkatalog• Bestandsvermittlung Prozesse Policy, RichtlinieSammelprofil, Sammlungskonzept Datenmanagementplan DatenmanagementplanProzesse (Ablauforganisation)Qualitätssicherung und -verbesserungQualitätssicherung und -verbesserungInstitutionDatenDatenqualitätManagementOrganisation Prozesse und MethodenManagement-StrategieControllingDatenbestandDatenbankTabelleDatensatzDatenfeldDatenobjektDatenattributQualitäts-dimensionDatenorganisationMessungKennzahlenangeregt durch:Otto, B. & Österle, H. (2016).Abb. 1.12Daten: Wo treten Qualitätsprobleme auf?Ergebnisse einer UmfrageDaten: Vorgehen bei der ProblembehebungDefinition von QualitätsdimensionenDaten: Vorgehen bei der ProblembehebungBenennung von Fehlern, Zuordnung zu Qualitätsdimensionen,Beschreibung der QualitätsproblemeFehlende QuelleFalsch platzierteInformationGenauigkeitVollständigkeitVollständigkeitEindeutigkeitMehrere Informationsteile in einem FeldImplizit markierteUnsicherheitKeine Anbindungzu NormdatenUnvollständigesFeld© Arno KesperEindeutigkeitKorrektheitVollständigkeitDaten: Vorgehen bei der ProblembehebungFormulierung von Anforderungen für gute Datenqualität,Ableitung von Maßnahmen Fehlende QuelleFalsch platzierte InformationMehrere Informationsteile in einem FeldImplizit markierte UnsicherheitKeine Anbindung zu NormdatenUnvollständiges Feld Feld vervollständigenQuelle angebenInformation verschiebenInformationen trennenIn LIDO explizit ModellierenNormdaten hinzufügen© Arno KesperMaßnahme MaßnahmeMaßnahmeMaßnahmeMaßnahmeMaßnahme4. Einige Grundregeln fürgute DatenqualitätLeitideenNormierung und Standardisierung:CIDOC CRM (ISO 21127:2014), ISO-Norm 800 „Datenqualität und Stammdatenqualität“, LIDO, Normdaten, Vokabulare/Thesauri(ISO 25964, DIN 1463)Leitlinien/Policies: Forschungsdaten-Policies, Fair Data Principles, Care Principles, Spectrumidealtypische Prozesse/Verfahren: Datenlebenszyklus,Workflows: OAIS (ISO 14721)Validierung/Operationalisierung: Datenmanagementpläne, Check-Verfahren (Qualitätskontrolle)Arbeitsgänge vom Publizieren her denkenGrafik via pixabay„Divide et impera“ – Teile und herrsche1. Objekte in (Sinn-)Einheiten zerlegen,z.B. Textträger, Text(block), Zeile, Wort, Schriftzeichen/Buchstabez.B. Bildträger, dargestellte Objekte/Personen, Teile davon … Trennen zwischen Träger und dargestelltem Gegenstand2. Entitäten festlegen und als eigene Informationseinheiten behandeln, z.B. als Tabelle bei der Datenbankentwicklung3. Für unterschiedliche Informationen getrennte Datenfelder anlegenDenke in Schichten (Beispiele)Qualitätsverbesserung ist ein gradueller ProzessD. Bailo et al. (2019) Easterday, K. et al. (2018) Fig. 1 (CC BY 4.0)#NFDIrocks !!Let’s talkcontact@nfdi4culture.deGefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - 441958017Im Foliensatz abgekürzte LiteraturBailo, D. et al. (2019). Four-stages FAIR Roadmap - FAIR "Pyramid". https://doi.org/10.5281/zenodo.3299353Canham, S. & Ohmann, C. (2016). A metadata schema for data objects in clinical research. Trials. 17. https://trialsjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13063-016-1686-5Für die Grafik vgl. auch: Guiding Principles for Findable, Accessible, Interoperable and Re-usable Data Publishing version b1.0Easterday, K. et al. (2018). From the Field to the Cloud: A Review of Three Approaches to Sharing Historical Data From Field Stations Using Principles From Data Science. Frontiers in Environmental Science. 6. http://dx.doi.org/10.3389/fenvs.2018.00088Otto, B. & Österle, H. (2016). Datenqualität – eine Managementaufgabe. In: Corporate Data Quality.Berlin – Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-46806-7_1

Mechanismen des Datenqualitätsmanagements für Museen und Sammlungen (nach Maßgabe von NFDI4Culture)

https://dokumente.bsz-bw.de/files/2785/09_KRAUSE_nFDI4Culture.pdf

Mechanismen des Datenqualitätsmanagements für Museen und Sammlungen (nach Maßgabe von NFDI4Culture)

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