HEFE - Heterogene Forschungsdaten im Stadtkontext: Governance für Analyse-, Planungs- und Echtzeitdaten

Abgeschlossenes Projekt

Hintergrund

Im Forschungsalltag werden, ausgelöst durch die Digitalisierung, große Mengen heterogener Forschungsdaten produziert. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler stehen vor der Herausforderung mit diesen Daten adäquat umzugehen. Vielfältige Qualitätsanforderungen der Fördergeber müssen dabei berücksichtigt werden. Dabei handelt es sich um rechtliche Anforderungen (z.B. Datenschutz), Compliance Anforderungen (z.B. Open Access, der offene Zugang zu Publikationen und Daten) oder auch Anforderungen an die Nachnutzbarkeit der Daten (z.B. die FAIR-Prinzipien - Findable Accessible Interoperable Reusable).

Über die Datenqualität geht der Begriff der Datenexzellenz hinaus. Diese bezieht sich nicht auf die Daten selbst, sondern auf die Organisation, in der die Daten entstehen. Auch Wissenschaftsorganisationen stehen somit vor der Herausforderung, Maßnahmen zu ergreifen, um ihre Datenexzellenz sicher zu stellen.

 

Ziel

Ziel des Projekts HEFE ist es, den oben beschriebenen Herausforderungen in Bezug auf die Schaffung von Datenexzellenz zu begegnen. Dazu adaptiert es den aus dem Wirtschafts-Kontext stammenden Ansatz der »Data Governance« für Forschungsorganisationen. Unter Data Governance wird ein System aus Regeln und Prozessen für die Steuerung des Datenmanagements verstanden. Die Data Governance ist strategisch in der jeweiligen Institution verankert und definiert Rollen und Prozesse zur Datenqualitätsmessung und zur Anlage und Pflege von Datensätzen. Anforderungen an Datenvertraulichkeit im Industriekontext, an einfache Datenverwertung sowie an die Transparenz im Rahmen von Open Science können so effizient erfüllt werden. Data Governance realisiert eine Entlastung der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler gegenüber den komplexer werdenden Anforderungen unserer Zeit. Genau das war das Ziel – durch Data Governance den Herausforderungen an Datenmanagement zu begegnen.

 

Rolle des Fraunhofer IRB

Das Fraunhofer IRB hat gemeinsam mit Wissenschaftlern Workshops zu datenbasierten Geschäftsmodellen durchgeführt um Wege aufzuzeigen, generierte Forschungsdaten gemeinsam mit strategischen Partnern zu verwerten. Seine Expertise im Bereich Forschungsdatenmanagement konnte das Fraunhofer IRB bei der Entwicklung der Aufbauorganisation und des Datenmanagements der Data Governance einbringen. Hier wurde insbesondere ein Workflow zum Datenmanagement innerhalb einer Organisation definiert. Das Fraunhofer IRB wirkte bei der Erprobung der Data Governance am Fraunhofer IAO in verschiedenen Gremien, wie dem HEFE Beirat, mit.

 

Ergebnisse

Im Projekt HEFE war es schließlich möglich erste Ansätze für datenbasierte Geschäftsmodelle am Beispiel »Stadtdaten« zu entwickeln. Im Rahmen von Interviews wurde das Datenmanagement in stadtnahen Forschungsgebieten am Fraunhofer IAO untersucht. Das Referenzmodell der Data Governance wurde auf das Institut angepasst und dort pilotweise erprobt. In diesem Rahmen sind Unterstützungsangebote für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, wie Checklisten zur Erstellung verschiedener Datenarten oder ein Datenschutz-Baukasten, entstanden.

Die Abbildung beschreibt den Aufbau der Data Governance. Hier ist eine Pyramide zu sehen, welche die einzelnen Schichten Data Management, Data Governance und Entscheidungsinstanz mit den zugehörigen Rollen zeigt.