• Planung des Untersuchungsdesigns
• Planung des Datenmanagements (Formate, Speicherorte, Dateibenennung, kollaborative Plattform, …)
• Festlegen von Verantwortlichkeiten
• Lokalisieren bereits existierender Daten
• Urheberschaft und Datenbesitz klären
• Zugriffsbedingungen abstimmen, Zustimmungsprozedere vorbereiten
• Erstellung eines initialen Datenmanagementplans (gegebenenfalls mittels eines DMP-Tools)

Luise freut sich, die für ihr FDM relevanten Punkte finden sich alle in einer Datenmanagementplanvorlage wieder.

• Durchführung der Experimente, Messungen, Simulationen, Beobachtungen…
• Erfassen und Erstellen von weiterführenden Informationen, sogenannten Metadaten, die die Daten beschreiben
• Daten eingeben, digitalisieren, transkribieren, übersetzen
• Daten prüfen, validieren, bereinigen (Qualitätssicherung)
• Daten sichern (Back Up) und verwalten

Luise und ihre Kollegin und Kollege erheben ihre Daten und beschreiben diese mit den zuvor festgelegten Metadaten. Mit ihrem ausgearbeiteten Backup-Konzept sind sie sich sicher, dass keine Daten verloren gehen.

• Daten interpretieren
• Datenaustausch während des Projekts ermöglichen
• Daten sichern (Back Up) und Datenerhalt (Archivierung) vorbereiten
• Nutzung der Daten in wissenschaftlichen Publikationen vorbereiten
• Sind die Daten verständlich für meine Kolleginnen und Kollegen oder müssen noch Informationen ergänzt werden?
• Gegebenenfalls Zeitstempeldienst in Anspruch nehmen

Durch die einheitliche Beschreibung der Daten sowie der Nutzung einer kollaborativen Plattform fällt Luise und ihrer Kollegin sowie ihrem Kollegen die Analyse der Daten leichter.

• Sicherung der Guten Wissenschaftlichen Praxis (Aufbewahungspflicht von 10 Jahren)
• Daten für die Archivierung auswählen
• Daten in geeignete Formate/ Open Source Formate migrieren
• Geeignetes Archiv auswählen (Aufbewahrungsdauer wird gewährleistet)
• Datendokumentation überprüfen / Metadaten anreichern
• Gegebenenfalls Vergabe von persistenten Identifikatoren (ePIC) zur Verlinkung von Daten und Textpublikationen

Luise beschäftigt sich mit den verschiedenen Archivierungsmöglichkeiten und stellt fest, dass einige gängige Speichermöglichkeiten nicht für eine Aufbewahrung für 10 Jahre oder mehr geeignet sind.

• Daten teilen, verteilen, publizieren
  • Als Datenpublikation zu einer Textveröffentlichung
  • Als eigenständige Datenpublikation auf einem Repositorium
• Daten bekannt und auffindbar machen (Kataloge)
• Daten zitierbar machen (DOI-Vergabe)
• Lizenzen zur Nachnutzung vergeben
• Zugang gegebenenfalls kontrollieren

Das Projekt geht dem Ende entgegen und Luise möchte einen Teil ihrer Daten als eigenständige Datenpublikation FAIR publizieren, damit Sie durch andere Forschende für deren Forschung weiterverwendet werden können.

• Weitere Untersuchungen unter Nutzung der Daten durchführen
• Daten in neue Zusammenhänge stellen, disziplinübergreifende Nutzung der Daten
• Big-Data-Anwendungen
• Forschungsergebnisse überprüfen, rezensieren und diskutieren
• Nutzung in der praxisbezogenen Lehre
• Forschungsdaten zitieren

Luise freut sich, dass ihre Daten durch ihren Kollegen Remy Reuse in einem neuen Projekt nachgenutzt werden und so ihre Arbeit zitiert wird.