{"id":626,"date":"2024-02-26T14:10:49","date_gmt":"2024-02-26T13:10:49","guid":{"rendered":"https:\/\/datarepository.ruhr-uni-bochum.de\/?page_id=626"},"modified":"2025-09-18T16:03:08","modified_gmt":"2025-09-18T14:03:08","slug":"faq-und-glossar","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/researchdata.ruhr-uni-bochum.de\/en\/faq-und-glossar\/","title":{"rendered":"FAQ & Glossary"},"content":{"rendered":"
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FAQ & Glossar<\/h1>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Erfahren Sie mehr \u00fcber verschiedene Themen aus dem Bereich Forschungsdaten in unseren FAQs. Die wichtigsten Begriffe finden Sie au\u00dferdem in unserem Glossar erkl\u00e4rt.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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FAQs<\/h3>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Allgemeine Fragen<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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\n \n <\/path>\n <\/svg><\/span><\/div> Wer oder was sind die Research Data Services?<\/span><\/a>\n
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Die Research Data Services (RDS) sind eine gemeinsame Arbeitsgruppe, die sich aus Mitarbeiter*innen der Universit\u00e4tsbibliothek und IT.SERVICES der RUB zusammensetzt und f\u00fcr die Evaluation und Etablierung sowohl einer\n nachhaltigen Infrastruktur als auch eines nachhaltigen Services f\u00fcr das Forschungsdatenmanagement verantwortlich sind.<\/p>\n

Wir bieten Wissenschaftler*innen aller Berufs- und Karrierestadien und in jedem Stadium ihrer Forschungsprojekte Unterst\u00fctzung im Forschungsdatenmanagement und im Umgang mit ihren Forschungsdaten. Daf\u00fcr werden verschiedene\n Service und Tools angeboten, wie z.B. Schulungen, Beratungen und unser Forschungsdatenrepository.\n
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Erfahren Sie mehr \u00fcber unsere Kontaktm\u00f6glichkeiten und lernen Sie unser Team kennen:<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Mehr<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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\n \n <\/path>\n <\/svg><\/span><\/div> Was ist FDM?<\/span><\/a>\n
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FDM steht f\u00fcr Forschungsdatenmanagement. Unter Forschungsdatenmanagement wird der Umfang an Ma\u00dfnahmen zur Organisation, Dokumentation und Bewahrung aller Daten, die in einem Forschungsprozess genutzt oder erzeugt\n werden, verstanden. FDM richtet sich an alle Disziplinen und umfasst unterschiedliche Forschungsdaten, die vom Fachkontext definiert werden. Es sichert den Zugang, die Nachnutzung, die Reproduzierbarkeit und Qualit\u00e4t\n aller Forschungsdaten, die die Grundlage wissenschaftlicher Ergebnisse bilden.\n
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Weitere Informationen zum Forschungsdatenmanagement finden Sie im Glossar unter dem Eintrag Forschungsdatenmanagement.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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\n \n <\/path>\n <\/svg><\/span><\/div> Was sind Forschungsdaten?<\/span><\/a>\n
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Bei Forschungsdaten handelt es sich um alle Daten, die in der wissenschaftlichen Arbeit entstehen, entwickelt oder ausgewertet werden. Sie werden vom Fachkontext definiert und variieren von Disziplin zu Disziplin.\n So z\u00e4hlen zu Forschungsdaten u.a. Messdaten, Laborwerte, audiovisuelle Informationen, Texte, Surveydaten, Objekte aus Sammlungen oder Proben zu Forschungsdaten. Aufgabe des Forschungsdatenmanagements ist der systematische\n Umgang mit diesen Daten.\n
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Weitere Informationen zu Forschungsdaten finden Sie im Glossar unter dem Eintrag Forschungsdaten sowie hier:<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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BMBF<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n
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forschungsdaten.info<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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\n \n <\/path>\n <\/svg><\/span><\/div> Was ist FAIR Data?<\/span><\/a>\n
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Die FAIR-Prinzipien sollen ein nachhaltiges Forschungsdatenmanagement sichern, indem Daten und zugeh\u00f6rige Metadaten so aufbereitet und gespeichert werden, dass sie von anderen nachgenutzt werden k\u00f6nnen. FAIRe Daten\n sind demnach Findable (Auffindbar), Accessible (Zug\u00e4nglich), Interoperable (Interoperabel), Reusable (Wiederverwendbar).\n
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Weitere Informationen zu den FAIR-Prinzipien und FAIR Data finden Sie\n im Glossar<\/a> unter dem Eintrag „FAIR Data“.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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\n \n <\/path>\n <\/svg><\/span><\/div> Was hei\u00dft DMP?<\/span><\/a>\n
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DMP steht f\u00fcr Datenmanagementplan. Ein Datenmanagementplan begleitet den gesamten Forschungsprozess und unterst\u00fctzt diesen nicht nur in den Punkten Planung bzw. Antragstellung, sondern regelt dar\u00fcber hinaus Prozesse\n wie Archivierung und Datenpublikation.\n
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Eine ausf\u00fchrliche Erkl\u00e4rung zum DMP finden Sie\n im Glossar <\/a>unter dem Eintrag „DMP“.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Praktische Fragen<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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\n \n <\/path>\n <\/svg><\/span><\/div> Was brauche ich f\u00fcr einen Projektantrag?<\/span><\/a>\n
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Die konkrete Anforderungen an den Inhalt und Aufbau eines Antrages variieren je nach F\u00f6rdergeber, Format und Disziplin stark. Viele F\u00f6rdergeber erwarten bereits bei der Antragsstellung Informationen zum Umgang mit\n den Forschungsdaten. Teilweise wird z. B. ein Datenmanagementplan verlangt.\n
Eine gute Orientierung, welche Angaben in Antr\u00e4gen zum Umgang mit Forschungsdaten gemacht werden sollen, bietet die\n DFG-Checkliste<\/a>. F\u00fcr diese Checkliste stellen wir eine\n Ausf\u00fcllhilfe<\/a> f\u00fcr Sie bereit.\n
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Auf unserer Seite “\n Projekte und Antr\u00e4ge<\/a>“ finden Sie weitere Informationen zu F\u00f6rderantr\u00e4gen. Sollten Sie Fragen zu diesem Thema haben,\n kontaktieren<\/a> Sie uns! Wir helfen Ihnen gerne.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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\n \n <\/path>\n <\/svg><\/span><\/div> Ich muss in einem Projektantrag Angaben zum Umgang mit Forschungsdaten machen. Was ben\u00f6tige ich hierf\u00fcr?<\/span><\/a>\n
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Handelt es sich um einen DFG-Antrag? Schauen Sie auf\n die DFG-Checkliste<\/a> zum Umgang mit Forschungsdaten und unsere zugeh\u00f6rige Ausf\u00fcllhilfe.\n
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Auch bei vielen weiteren F\u00f6rdereinrichtungen k\u00f6nnen Sie sich daran orientieren. Zu den Angaben zum Umgang mit Forschungsdaten geh\u00f6rt sowohl der Umgang mit den Daten (Speicherung, Dokumentation, Verantwortlichkeiten\n etc.) w\u00e4hrend des Projekts als auch die Publikation, die Nachnutzung und die Archivierung der Daten. Ein Datenmanagementplan beinhaltet Angaben zu diesen Aspekten des Forschungdatenmanagements und sollte schon vor\n Beginn eines jeden Forschungsvorhabens, d. h. innerhalb des Planungsprozesses, erstellt werden.\n
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F\u00fcr das Erstellen des Datenmanagementplan k\u00f6nnen Sie das Tool zum Forschungsdatenmanagement\n RDMO <\/a>benutzen. Sollten Sie weitere Fragen zum Thema Datenmanagementplan und F\u00f6rderantr\u00e4ge von Forschungsdaten haben, beraten wir Sie gerne.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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\n \n <\/path>\n <\/svg><\/span><\/div> Wo kann ich meine Daten speichern?<\/span><\/a>\n
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Der langfristige Erhalt von Forschungsdaten ist ein wichtiger Teil des Forschungsdatenmanagements. F\u00fcr das Speichern von Forschungsdaten bietet die RUB verschiedene Services an, wie z. B.\n unser Forschungsdatenrepository<\/a>,\n Sciebo<\/a>, den\n Fileservice\/Netzlaufwerk<\/a> und den\n Backupdienst<\/a>. Bei einem Backup werden alle Dateien f\u00fcr den Notfall gesichert, daf\u00fcr allerdings nur f\u00fcr eine relativ kurze Zeit. F\u00fcr eine l\u00e4ngere Aufbewahrung von Daten eignet sich die Archivierung.\n
Sollten Sie weitere Fragen zum Thema Speicherung und Archivierung von Forschungsdaten haben, beraten wir Sie gerne.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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\n \n <\/path>\n <\/svg><\/span><\/div> Wie kann ich meine Daten sinnvoll organisieren?<\/span><\/a>\n
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Eine einheitliche Benennung und Struktur der Forschungsdaten sorgt daf\u00fcr, dass nicht der \u00dcberblick \u00fcber die Erhebungen sowie Experimente verloren geht und nicht versehentlich mit verschiedenen Versionen eines Datensatzes\n gearbeitet wird. <\/p>\n

F\u00fcr das Strukturieren von Daten gibt es verschiedene Methoden: <\/span><\/p>\n

Sie k\u00f6nnen flache Ordnerhierarchien (max. 3-4 Ebenen), sprechende Namen und die Trennsch\u00e4rfe der verwendeten Bezeichnungen benutzen. Das Beibehalten von Dateiendungen (z. B. csv, tiff) ist dabei wichtig. Zus\u00e4tzlich\n sollte das Benennungssystem und die Struktur in einer Readme.txt-Datei dokumentiert werden. Sollten Sie Ihre Daten regelm\u00e4\u00dfig bearbeiten oder erg\u00e4nzen, empfiehlt sich die Versionerung von Daten. Angemessene Methoden\n sind die korrekte Dateibenennung oder die Verwendung von Versionierungssoftwares wie Git (Link). Ein Beispiel f\u00fcr die Versionierung durch Benennung ist die drei Ebenen-Versionierung: Major. Minor. Revision (z. B.\n 1.0.0).\n
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Die Research Data Services bietet Schulungen zur Nutzung von Git im Forschungsprozess an. Sollten Sie weitere Fragen haben, kontaktieren Sie uns gerne.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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\n \n <\/path>\n <\/svg><\/span><\/div> Welche Metadaten soll ich verwenden?<\/span><\/a>\n
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Metadaten sind Daten, die zur Beschreibung von Forschungsdaten verwendet werden. Diese Art der Dokumentation hat den Vorteil, dass die Daten dadurch auffindbar und nachvollziehbar sind. Welche Metadaten w\u00e4hrend des\n Forschungsprozesses vergeben werden m\u00fcssen, ist vom Themengebiet, Forschungsprojekt und vom F\u00f6rdergeber abh\u00e4ngig.<\/p>\n

Ihre Metadaten sollten aber mindestens folgende Fragen beantworten k\u00f6nnen:<\/span><\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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