Forschungsdaten sind (digitale) Daten, die während einer wissenschaftlichen Tätigkeit (z. B. durch Messungen, Befragungen oder Quellenarbeit) entstehen [1] und/oder auf deren Grundlage wissenschaftlich gearbeitet werden kann (z. B. Digitalisate). Je nach Disziplin werden unterschiedliche Forschungsdaten generiert und genutzt: Interviewtranskripte, Klimamodelle, Gensequenzen, digitalisierte Handschriften et cetera. Dies stellt unterschiedliche Anforderungen an die Aufbereitung, Verarbeitung und Verwaltung der Daten.

Forschungsdatenmanagement bezieht sich auf alle Aktivitäten und Entscheidungen während des Lebenszyklus der Forschungsdaten, der von der Planungsphase bis zur Nachnutzungsmöglichkeit der Daten reicht. Forschungsdatenmanagement ist ein unverzichtbarer Bestandteil des Forschungsprozesses. Gutes Datenmanagement erleichtert die laufende Forschungsarbeit, erhöht die Sichtbarkeit und Nachnutzbarkeit der Forschungsdaten und trägt damit zur Integrität und Transparenz der Forschung bei. Mit gutem Datenmanagement lassen sich auch die Kosten für die benötigten Infrastrukturen rechtzeitig budgetieren und Rechtsfragen bereits bei Projektplanung klären. Langfristig lassen sich Zeit und Ressourcen sparen und die Effizienz der Forschung steigern, denn unnötige Datenduplizierung und zusätzlicher Arbeitsaufwand werden vermieden.

Die Organisation, Nachnutzbarkeit und Speicherung von Forschungsdaten erhält einen immer höheren Stellenwert bei der Planung von Forschungsprojekten in allen Wissenschafts­disziplinen. Nicht zuletzt, weil Forschungsförderer wie der SNF im Rahmen ihrer Open Science Strategien gutes Forschungsdatenmanagement und Open Research Data fördern und fordern.

[1]Vgl. https://www.forschungsdaten.info/praxis-kompakt/glossar/#c269821 (Stand: 26.04.2022).