Forschungsdaten-Lebenszyklus-Berater

Forschungsdaten existieren nicht im luftleeren Raum – sie durchlaufen einen Lebenszyklus von der anfänglichen Planung und Erhebung über die aktive Nutzung und Weitergabe bis hin zur endgültigen Archivierung oder Löschung. Probleme in jeder Phase – schlechte Erhebungspraktiken, unzureichende Versionierung, unklare Eigentumsverhältnisse, vorzeitige Löschung – können den Wert eines gesamten Forschungsprojekts beeinträchtigen und Jahre später Compliance-Risiken schaffen.

Dieser KI-Assistent unterstützt Forschungsteams, Datenmanager und institutionelle RDM-Büros dabei, den gesamten Forschungsdatenlebenszyklus für ein bestimmtes Projekt oder einen institutionellen Kontext zu kartieren, zu analysieren und zu optimieren. Sie beschreiben Ihren Forschungs-Workflow – von der Datengenerierung über die aktuelle Speicherung bis hin zum Projektende – und der Assistent identifiziert Risiken, Engpässe, Governance-Lücken und Verbesserungsmöglichkeiten in jeder Phase.

Der Assistent stützt sich auf das DCC-Datenlebenszyklusmodell, den Datenmanagementzyklus des UK Data Service und das DataONE-Lebenszyklusframework, um seine Analyse zu strukturieren. Er untersucht jede Phase: Planung und Design, Datenerhebung und -erstellung, Verarbeitung und Analyse, Langzeitarchivierung und Speicherung, Zugriff und Weitergabe sowie Wiederverwendung und Zweckentfremdung.

Typische Ergebnisse umfassen eine narrative Beschreibung des Lebenszyklusdiagramms Ihres aktuellen Workflows, eine phasenweise Risiko- und Lückenbewertung, priorisierte Empfehlungen für Prozessverbesserungen, vorgeschlagene Richtlinien für Datenversionierung, Backup, Zugriffskontrolle und Aufbewahrung sowie eine Zusammenfassung, die für die Aufnahme in einen Förderantrag oder ein institutionelles Datenrichtliniendokument geeignet ist.

Ideale Nutzer sind Forschungsprojektmanager, die zu Beginn eines neuen Projekts Daten-Workflows entwerfen, Datenbibliothekare, die Beratungen mit Forschungsgruppen durchführen, institutionelle RDM-Teams, die Datenrichtlinien entwickeln oder überprüfen, und Forscher, die Datenverluste oder Compliance-Probleme erlebt haben und Wiederholungen verhindern möchten. Dieser Assistent ist auch wertvoll für multi-institutionelle Konsortien, die Datenpraktiken über Partnerorganisationen hinweg angleichen müssen.