I. Einleitung

Benö­tigt wird eine beherz­te poli­ti­sche Steue­rung, die Moder­ni­sie­rung in der Brei­te und in der Tie­fe ein­for­dert, eKom­pe­ten­zen stärkt, Koope­ra­ti­on ermu­tigt, Expe­ri­men­te zulässt, recht­li­che Hür­den besei­tigt.1)Popp 2019.

Dies schrieb Tho­mas Popp (Amts­chef der Säch­si­schen Staats­kanz­lei und Beauf­trag­ter für Informa­tionstechnologie (CIO) des Frei­staa­tes Sach­sen) in einem Gast­bei­trag des Blogs eGo­vernment Com­pu­ting im August 2019, in dem er sei­ne Gedan­ken zu den Her­aus­for­de­run­gen der Digi­ta­li­sie­rung in Staat und Ver­wal­tung dar­leg­te. Ins­ge­samt kann das Phä­no­men und die Wir­kungs­wei­se der Digi­talisierung auf unse­re Gesell­schaft mit dem Akro­nym VUCA gut zusam­men­ge­fasst und ver­deut­licht wer­den: VUCA steht für die eng­li­schen Begrif­fe Vola­ti­li­ty, Uncer­tain­ty, Com­ple­xi­ty und Ambi­gui­ty.2)Vgl. Wel­pe / Bro­si / Schwarz­mül­ler 2018: 20. Die­ses Akro­nym beschreibt die Einlfuss­fak­to­ren, mit denen For­schungs­ein­rich­tun­gen bei der digi­ta­len Trans­for­ma­ti­on kon­fron­tiert sind. Mit Vola­ti­li­tät ist die hohe Fre­quenz von Verän­derungen in der Arbeits­welt gemeint, auf die reagiert wer­den muss. Sie geht mit dem Gefühl ein­her die Infor­ma­ti­ons­flut nicht mehr aus­rei­chend beherr­schen und kei­ne vali­den Ent­schei­dun­gen mehr tref­fen zu kön­nen, was wie­der­um in einer star­ken sub­jek­ti­ven Wahr­neh­mung von Insta­bi­li­tät und damit Unsi­cher­heit resul­tiert. Die­ses Pro­blem wird ver­stärkt durch die Kom­ple­xi­tät der Ver­flech­tung von Infor­ma­tio­nen und Pro­zes­sen. Die damit ein­her­ge­hen­de Zunah­me von Unklar­hei­ten wird über den Begriff der Ambi­gui­tät aus­ge­drückt.3)Vgl. Law­rence 2013: 5. Auf­grund des rasan­ten Wan­dels in der Tech­no­lo­gie, der sich in den Arbeits­wei­sen nie­der­schlägt, aber auch der vor­an­schrei­ten­den Glo­ba­li­sie­rung, gilt auch für die For­schung, dass die Kom­ple­xi­tät zunimmt und dabei Ver­än­de­rungs­druck auf die Forschungs­einrichtungen aus­übt.4)Vgl. IBM 2010: 14–16.

Dies bedeu­tet, dass Hoch­schu­len und außer­uni­ver­si­tä­re For­schungs­ein­rich­tun­gen vor den glei­chen oder sehr ähn­li­chen Fra­ge­stel­lun­gen in Bezug auf den digi­ta­len Trans­for­ma­ti­ons­pro­zess ste­hen wie alle ande­ren Berei­che der Gesell­schaft auch. Sie sind ins­be­son­de­re auf­ge­for­dert, Struk­tu­ren und Ser­vices für die durch die Open Sci­ence Bewe­gung ver­än­der­ten Ansprü­che an die gute wissenschaft­liche Pra­xis hin­sicht­lich der For­schungs­in­te­gri­tät und der ‑öko­no­mie bereit­zu­stel­len, um die For­schenden bei der Umset­zung eines qua­li­täts­ge­si­cher­ten For­schungs­da­ten­ma­nage­ments (FDM) zu unter­stüt­zen. Der­zei­tig ist das FDM oft­mals von unzu­rei­chen­den Kom­pe­ten­zen, unkla­ren Zustän­digkeiten sowie der feh­len­den Inte­gra­ti­on in Stu­di­en- oder Wei­ter­bil­dungs­an­ge­bo­te gekennzeich­net. Tat­säch­lich scheint es so, dass sich das der­zei­ti­ge Wis­sen über FDM und somit den adäqua­ten Umgang mit For­schungs­da­ten aus­schließ­lich auf den Daten­le­bens­zy­klus5)Eine pro­mi­nen­te Vari­an­te für die Ver­an­schau­li­chung des FDM-Pro­zes­ses lie­fert bei­spiels­wei­se das DCC Cura­ti­on Lifecy­cle Model. Vgl. Hig­gins 2008. beschränkt. Neben die­ser eher tech­ni­schen Sicht auf den FDM-Pro­zess besteht der­zei­tig kei­ne expli­zi­te Beschrei­bung der Rah­menbedingungen, unter denen die­ser Pro­zess statt­fin­den soll­te, um mög­lichst effi­zi­ent und effek­tiv von den Wissenschaftler*innen in den For­schungs­pro­zess inte­griert wer­den zu kön­nen. Dies ist eigent­lich nicht wei­ter über­ra­schend, da For­schungs­in­sti­tu­tio­nen, ins­be­son­de­re deren Infrastruk­tureinrichtungen, in den ver­gan­ge­nen Jah­ren mehr oder min­der ad hoc vor die­se Auf­ga­ben gestellt wur­den und ver­schie­de­ne prak­ti­sche Wege gefun­den haben, ers­te FDM-Ser­vices bereit­zu­stel­len. Es war die Reak­ti­on dar­auf, dass im Rah­men der Open Sci­ence- und FAIR Data-Bewe­gung Qualitäts­kriterien for­mu­liert wur­den,6)Vgl. DFG 2013; Wil­kin­son / Dumon­tier / Aal­bers­berg u. a. 2016. die man zunächst durch die Bereit­stel­lung der feh­len­den tech­ni­schen Infra­struk­tur erfül­len woll­te. Bei die­ser eher tech­ni­schen Betrach­tung wur­de jedoch außer Acht ge­lassen, dass es sich bei einer Viel­zahl von FDM-Akti­vi­tä­ten kei­nes­wegs um rein tech­ni­sche Pro­zes­se han­delt, son­dern viel­mehr um Infor­ma­ti­ons­ver­ar­bei­tungs­pro­zes­se, die die unter­schied­li­chen Betei­ligten an einer FDM-Akti­vi­tät zusam­men­brin­gen muss. Weil das Zeit­al­ter der Digi­ta­li­sie­rung durch Kom­ple­xi­tät gekenn­zeich­net ist, die zu einer fein­gra­nu­la­ren Spe­zia­li­sie­rung von Ein­zel­nen geführt hat, ist oft­mals die Zusam­men­ar­beit von unter­schied­li­chen Fach­leu­ten not­wen­dig und sinn­voll, um adäqua­te digi­ta­le Ser­vices bereit­zu­stel­len.7)Vgl. Wel­pe / Bro­si / Schwarz­mül­ler 2018: 67–68. Des­halb müs­sen neben der Imple­men­tie­rung ent­sprechender Tech­no­lo­gien ins­be­son­de­re die Orga­ni­sa­ti­ons­struk­tu­ren ange­passt wer­den, wel­che alle am FDM Betei­lig­ten aus den ver­schie­de­nen Abtei­lun­gen der For­schungs­ein­rich­tung, aber auch ex­terne FDM-Dienst­leis­tungs­ein­rich­tun­gen in Bezie­hung brin­gen und pro­duk­tiv zusam­men­wir­ken las­sen. Dabei ist es wich­tig, die zwi­schen ihnen bestehen­den Kom­mu­ni­ka­ti­ons- und Weisungs­beziehungen fest­zu­le­gen, um Ver­ant­wort­lich­kei­ten für die ein­zel­nen Auf­ga­ben im FDM-Pro­zess zu defi­nie­ren und somit eine opti­ma­le Bereit­stel­lung von FDM-Ser­vices für die For­schen­den zu gewährleisten.

Hier setzt das BMBF-geför­der­te Pro­jekt „Pro­zess­ori­en­tier­te Ent­wick­lung von Management­instrumenten für For­schungs­da­ten im Lebens­zy­klus“ (PODMAN) an, wel­ches an der Uni­ver­si­tät Trier und dem Leib­niz-Zen­trum für Psy­cho­lo­gi­sche Infor­ma­ti­on und Doku­men­ta­ti­on (ZPID) durch­ge­führt wur­de. Ziel des POD­MAN-Pro­jek­tes war die Ent­wick­lung eines Refe­renz­mo­dells und eines zuge­hö­ri­gen pro­zess­ori­en­tier­ten Bench­mar­king-Ver­fah­rens zur Imple­men­tie­rung des FDMs an Hoch­schu­len und außer­uni­ver­si­tä­ren For­schungs­ein­rich­tun­gen. Damit wid­me­te sich PODMAN der Beant­wor­tung der Fra­ge, wie die For­schung den oben geschil­der­ten Her­aus­for­de­run­gen der Open Sci­en­ces Bewe­gung erfolg­reich begeg­nen kann. Durch die Anwen­dung der im Pro­jekt ent­wickelten Manage­men­tin­stru­men­te wer­den Hoch­schu­len und außer­uni­ver­si­tä­re Forschungsein­richtungen dazu befä­higt, eine opti­ma­le Infor­ma­ti­ons­ar­chi­tek­tur für das FDM zu eta­blie­ren, die es den For­schen­den ermög­licht, ihre For­schungs­da­ten vom Roh­dia­man­ten in der Pla­nungs­pha­se über den gesam­ten For­schungs­pro­zess hin­weg zum fun­keln­den Schmuck­stück zu schlei­fen, der noch lan­ge für wei­te­re For­schungs­pro­jek­te ver­wen­det wer­den kann. Dem­entspre­chend lau­tet der Name des im POD­MAN-Pro­jekt ent­wor­fe­nen Modells „DIAMANT“: Designing an Infor­ma­ti­on Archi­tecture for Data Manage­ment Tech­no­lo­gies.8)Vgl. Blask / Förs­ter / Lemai­re 2019: 92–93.

Der vor­lie­gen­de Text skiz­ziert im ers­ten Kapi­tel die für die Ent­wick­lung des DIA­MANT-Modells zugrun­de geleg­ten Kon­zep­te. Eine kon­kre­te Beschrei­bung des FDM-Refe­renz­pro­zes­ses, wel­cher die Grund­la­ge für die Imple­men­tie­rung und Wei­ter­ent­wick­lung ent­spre­chen­der FDM-Infra­struk­tu­ren und ‑Ser­vice-Ange­bo­te bil­det, wird im zwei­ten Kapi­tel aus­ge­führt. Das FDM-Refe­renz­mo­dell dient dazu, ein bes­se­res Ver­ständ­nis für den FDM-Pro­zess zu erlan­gen, hin­sicht­lich der durchzuführen­den Pro­zess­schrit­te, der betei­lig­ten Akteu­re und ihres kon­kre­ten Zusam­men­wir­kens. Im drit­ten Ka­pitel wird auf der Grund­la­ge des FDM-Refe­renz­pro­zes­ses die Kom­pe­tenz­ma­trix erläu­tert, die dar­legt, wel­che Kom­pe­ten­zen in einem bestimm­ten FDM-Pro­zess­schritt not­wen­dig sind. Die­se bei­den Instru­men­te, der FDM-Refe­renz­pro­zess und die Kom­pe­tenz­ma­trix, die­nen in Kapi­tel vier als Grund­la­ge, um den IST-Zustand einer insti­tu­tio­nel­len FDM-Ser­vice­land­schaft zu ana­ly­sie­ren und die SOLL-Zustän­de zu defi­nie­ren, um so schritt­wei­se opti­mier­te Bedin­gun­gen sowohl für die For­schenden als auch die FDM-Ser­vice­ein­rich­tun­gen zu schaf­fen. Die­ser IST– / SOLL-Abgleich ist gleich­zei­tig ein Ver­fah­ren, um einen FDM-Ser­vice­ka­ta­log zu ent­wi­ckeln und fort­zu­schrei­ben, der nach einem ein­heit­li­chen Sche­ma die FDM-Ser­vices ver­zeich­net, die Ver­ant­wort­li­chen (Ansprech­partner*innen) benennt und den Leis­tungs­um­fang beschreibt. Das Kapi­tel fünf erläu­tert abschlie­ßend Aspek­te, die v. a. zur Opti­mie­rung der Infor­ma­ti­ons­ver­ar­bei­tungs­pro­zes­se und der Koopera­tion aller Betei­lig­ten bei der Bereit­stel­lung und Nut­zung der FDM-Ser­vices not­wen­dig sind.

Anmer­kun­gen

Anmer­kun­gen
1 Popp 2019.
2 Vgl. Wel­pe / Bro­si / Schwarz­mül­ler 2018: 20.
3 Vgl. Law­rence 2013: 5.
4 Vgl. IBM 2010: 14–16.
5 Eine pro­mi­nen­te Vari­an­te für die Ver­an­schau­li­chung des FDM-Pro­zes­ses lie­fert bei­spiels­wei­se das DCC Cura­ti­on Lifecy­cle Model. Vgl. Hig­gins 2008.
6 Vgl. DFG 2013; Wil­kin­son / Dumon­tier / Aal­bers­berg u. a. 2016.
7 Vgl. Wel­pe / Bro­si / Schwarz­mül­ler 2018: 67–68.
8 Vgl. Blask / Förs­ter / Lemai­re 2019: 92–93.




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