Jo, vielen Dank, viel Willkommen. Ich hoffe,
ich kann Ihnen auch etwas erzählen,
was Sie dann als sinnvoll betrachten und mit nach Hause nehmen.
Das Thema Forschungsdatenmanagement schlägt meiner Meinung nach überall auf.
Und die Frage ist eben, ist es länger oder?
Moment. Oder wo liegen eigentlich die Schwierigkeiten für eine Hochschule?
Denn ehrlich gesagt, Forschungsdatenmanagement ist kein IT-Problem.
Auch wenn es zunächst danach aussieht. Es ist etwas,
das die Wissenschaft schon sehr lange beschäftigt, seit der Zeit,
seit wir Daten sammeln, ist die Frage, wohin damit?
Ob das nun analoge Daten sind oder Papierdaten oder was auch immer.
Es ist halt Eine Sammlung, die auch irgendwann aufgrund ihrer Fülle einen wissenschaftlichen Wert hat.
Und die Kernfrage sammeln ohne Sinn oder Verstand. Ist die eine,
die andere ist, versteht man später überhaupt noch,
worum es gegangen war? Wozu dienten die Sammlungen eines Tages?
Das habe ich so in der Vorbereitung zufällig gesehen in Goslar,
in der Kaiserpfalz. Und wenn man es lesen könnte,
kann, die Forderungen schaffen es vielleicht, ist eigentlich alles gesagt.
Ich könnte also jetzt aufhören. Da steht nämlich,
Laufmann hat so eine Sammlung diverser Stein-Epital. Also alles,
was in Goslar irgendwann mal abgebrochen wurde,
hat man dann in der Kaiserpfalz gesammelt, nachdem man mal festgestellt ist,
eigentlich nicht so Giebel und andere Sachen zu haben.
Man weiß nicht, von welchem Haus. Man weiß nicht,
welche Epoche, da kommt man heute wieder dran, durch andere Vergleichsmaßnahmen.
Man hat also eigentlich eine wunderschöne Sammlung durch die Baugeschichte,
nur dass man nicht weiß, wo sie herkommt und wie alt sie ist.
Das ist das Strandgut der Geschichte,
wie ich es mal gelernt habe, aber davon können wir sagen,
Forschungsdaten, das ist genau das,
wir sammeln Daten und wissen nichts
Hype ist sicherlich zu festzustellen, wenn wir die diversen Forschungsstrukturen ansehen,
DFG, die schon seit längerem die berühmten zehn Jahre fordert,
aber nie so genau spezifiziert hat, was das bedeutet.
Also wiederfinden innerhalb von zehn Jahren, ja,
das lag doch in der Schublade,
aber wir denken ja heute schon über andere Dinge nach.
Wozu gibt es ein Internet? Wir wollen irgendwie darauf zugreifen
. Nachnutzbarkeit. Die Daten einer teuren Exkursion,
man fährt in die Südsee, ist zwar schön dort,
aber das weiß man ja selber vom Urlaub,
wenn die Bilder dann verloren sind,
war eigentlich die Reise
nur halb so schön
Und dem Geldgeber gegenüber zu begründen, sechs Wochen Exkursionen sind leider irgendwo im Wasser.
Ist nicht gut. Und die EU fängt auch damit an,
also wer es lesen will, die Statements,
dass wir uns überlegen müssen,
wie wir Access und Preservation von Scientific Information glücklich erstellen.
Halb deshalb, weil wir nicht wissen, wie lange
diese ganzen Forderungen aufrechterhalten werden. Prognose, sehr lange.
Wenn es aber gefordert wird, dann brauchen wir irgendeine Policy.
Was machen wir denn in dem Antrag?
Was schreiben wir da rein? Also institutionelle Zusagen,
das Alte liegt an der Professur,
passt schon einer darauf auf, ihr überzeugt niemanden mehr,
sogar uns selbst
nicht mehr
Also brauchen wir Data-Management-Pläne? Wie gehen wir mit den Daten um?
DFG-Anträge fordern das ganz deutlich. Das merkt man im eigenen Haus,
wenn dann im Rahmen der Exzellenz plötzlich Panikanrufe kommen.
Schreiben Sie mal eine halbe Seite her, wozu denn und was wollen Sie denn?
Und dann beginnt so ein langsamer, längerer Diskussionsprozess.
Hier nochmal die Aussage, dass Daten einen Wert haben,
also eine Doktorarbeit, drei Jahre voll gefördert sind, 200.000 Euro.
Wenn der Laptop mit der Arbeit verloren geht,
kann auch 200.000 Euro verloren gegangen.
Das zu begründen ist schwer. Also wir müssen uns langsam
daran gewöhnen, mit Daten anders umzugehen als in der Vergangenheit.
Wenn wir uns ansehen, was es an Daten gibt,
dann gibt es natürlich die traditionellen Papierdokumente,
die gibt es immer noch,
auch eingescannt
Thema Rechnungen, hatten wir gestern gelernt, E-Rechnungen,
also auch eine Papierrechnung, kann man in eine E-Rechnung verwandeln,
auch wenn sie dann nicht den Standards genügt,
aber man kann sie zumindest abspeichern, wird und so weiter,
Bild, das wissen wir alles.
Daten aus Forschungsprojekten. Warum? Weil wir sie
nochmal brauchen kann. Mein Lieblingsbeispiel ist immer Heiligs Komet,
der kommt regelmäßig, alle 75 Jahre. Das heißt,
entweder hebt man die Daten auf oder man wartet.
1987 war das eine echte Drohung,
jetzt haben die Jüngeren hier eine echte Chance,
denn er war 86 da,
relativ unspektakulär damals,
aber er wurde entdeckt durch Auswertung alter Aufzeichnungen
Und genau das ist, was haben wir an Daten,
wozu brauchen wir sie, was heben wir auf,
das Thema ist da.
Und dann kommt die Schlussfrage, wieso diskutieren wir überhaupt?
Es ist doch, also wir müssen es ja aufheben.
Dummerweise sind eben digitale Daten weitaus umfangreicher und schwieriger als die klassischen alten Papierdokumente.
Beweiszwecke sind auch ganz gut. Jetzt wird man gerne zucken
und sagen, oh Moment, der unterstellt uns Fälschung.
Nee, hier gibt es ein Beispiel in der Literatur,
wo die Schatten,
hier kann man sie sehen,
auf einem CT nach einem Betriebssystem Upgrade
verschwunden sind
Und die Erklärung ist ganz einfach, die mathematischen Bibliotheken wurden upgedatet.
Wir wissen, wie man Rundungsfehler behandelt,
da gibt es viele Wahrheiten und die Entscheidung damals war es,
Apple war halt von der einen Wahrheit zur anderen zu gehen.
Dass das solche Auswirkungen hat, ist ein Glücksfall für
die Wissenschaft, der haben wir jetzt etwas zum Diskutieren.
Also es kann was passieren. Deshalb Beweiszwecke,
damals wussten wir es richtig, damals flog der Airbus noch
mit der neuen Bibliothek, fliegt er nicht mehr.
Alles absurde Beispiele, die nur dazu dienen,
es werde nicht verkehrt mal die Sachen sauber aufzuheben.
Die Frage ist dann auch,
wie lange
Was heißt lange? Das hängt ganz vom Kontext ab.
Und hier die verschiedenen Diskussionen. Wir sagen ja oft
fünf Jahre oder unendlich, was immer zuerst passieren möge,
in der IT und vielleicht in drei Jahren Weltuntergang,
dann interessiert uns das nicht.
Analoge Materialien sollten wir wissen, halten auch nicht ewig,
Stein verwittert, Papier brennt. Videorekorde verschwinden. Also auch
da ist das Problem des Transportes in die Zukunft da.
Wir sind gleich nicht so prominent wie bei uns.
Analog muss Daten pflegen, digitalen Mustaten viel mehr pflegen.
Das ist so die erste Frage,
die uns beschäftigt, wie pflegen wir eigentlich
digitale Daten
Im klassischen Material kann man sagen, wir kopieren sie immer weiter.
War 2-0, war 3, 4,
wird 6, was sind wir jetzt, war 2019,
kann Word 2019 noch Word 2-0 lesen, Antwort nein.
Also müssen wir auch die Formate konvertieren. Immer wieder
von einem ins Nächste und dann kann es schon passieren,
dass die sich irgendwann leicht ändern.
Ungenauigkeiten, wie bei diesen mathematischen Bibliotheken,
besonders schön sichtbaren Kartenmaterialien, wenn die Grenze plötzlich auf der
anderen Flussseite verläuft durch Rundungsfehler
Jetzt streifen wir uns schon wieder im Gabralta.
In der EU, wer weiß, was da alles passiert.
Also wir sehen, das weiter transportieren durch Unkopieren ist zwar
wirklich, aber vielleicht doch nicht so dolle.
Dann haben wir so Fälle wie digitale Archäologie, war uns schon durchgespielt.
Da gab es einen Satz Disketten. Ja, die gab
es wirklich. Wo findet man sowas im Universitätsarchiv?
Acht Zoll-Sloppis. Und dann wollte eine Kommission wissen,
was steht da drauf? Der Treppenwitz dabei war,
dieses Lesegerät gab es bei eBay.
Original, Fujitsu, Lesegerät, Original verpackt für 200 Euro
Glück gehabt, aber das war noch lange nicht angeschlossen,
es wurde gearbeitet und so weiter.
Signale ausgelesen, am Schluss kam tatsächlich das hier raus.
Okay, da waren noch Betriebssysteme und andere Informationen mit drin,
noch weiter nachdenken. Irgendwann hatte man dann den Text tatsächlich
wieder gehoben. Das hätte nicht passieren dürfen. Gut,
die waren jetzt nicht wichtig, die waren nur im Strafverfahren wichtig,
ist egal. Aber wissenschaftlich gesehen war das völlig herumbuch,
konnte man dann hinterher aufgeben, das Ganze.
Aber die Frage, die sich dann stellt, ist,
können wir eigentlich so eine alte Umgebung aufheben im Deutschen Museum?
Ja. Irgendwann ist die Röhre kaputt,
dann ist die Antwort, nein,
es geht nicht mehr
Also wie können wir es aufheben? In Hardware oder
besser in Software? Wer mich kennt, weiß natürlich,
es geht, Stichwort Emulation, die Frage ist aber,
was müssen wir eigentlich alles aufheben,
damit wir es in Zukunft wieder hinbekommen?
Das heißt, selbst wenn wir es heute ausführen können,
können wir es morgen noch ausführen. Also wenn wir es
heute ausführen können, können wir es morgen oder übermorgen,
also was muss man alles dran bauen im Laufe der Jahre,
um esslauffähig zu halten?
Das einzig Gute daran ist,
man muss es nicht für jeden einzelnen Datensatz machen,
sondern man kann es für gesamte Systemumgebungen
einmal erledigen
Und dann geht alles wieder, wenn man es weitergetragen hat.
Performance wird uns nicht erschrecken. Hardware wird schon
immer besser. Wir glauben es zumindest. Und letztlich,
wenn es nur halb so schnell läuft, ist auch nicht schlimm,
denn es geht ja nur um die Daten einmal rauszuholen,
wenn sie denn notwendig sein sollten.
Wer jetzt sagt, oh, das glaube ich nicht ganz,
kann getrost auf meine Mitarbeiter, Doktoranden und so weiter vertrauen.
Es geht. Und zwar in großer Stile.
Wirkliche Auswirkungen davon, auf die habe ich
noch nicht übersetzt
Nice Feature. Also, unabhängig vom Inhalt,
sondern es geht nur um die Systemumgebung Windows 10.
Die kann man weiter transportieren. Dann läuft ja auch alles weitere
. Die Arbeit dieser Schreiberei kann man sich weltweit teilen.
Wir haben ja nur ein Problem. Wir wollen
nur Windows 10 weiter transportieren. Das reicht,
wenn es einer in der Welt tut und sieben kontrollieren.
Es müssen nicht 18 Leute von vorne anfangen. Und dann
muss man das irgendwie am Schluss in ein Data-Management-System integrieren,
sodass man die Daten auch ausführen kann.
Also, man findet Datensatzbesuch helles Komet vom da war eine
Animation dabei und dann beginnt der ganze Mechanismus zu laufen.
Der Emulator startet eben Browser und am Schluss läuft das wieder,
so wie damals. Und dann kann man gucken, was
passiert. Ist sehr weit gedient, ich würde sagen,
fix und fertig und hier sind ein paar Beispiele,
wie das so eben aufeinander aufbaut.
Hier sieht man den Emulator, des Emulators.
Wir kriegen unsere kulturelle Geschichte wieder ans Leben,
ob Spiele es sind oder nicht, sei dahingestellt.
Nichtsdestotrotz sind es gerade die härtesten Dinge, weil die sicherlich
an Standards gehalten haben. Aber wenn man das hinkriegt,
dann steigt sicherlich auch die Zuversicht,
da wird man auch die Dinge,
die sich an Standards halten
Auch hinbekommen, so in die Zukunft zu treiben.
Problem bei diesem Spiel ist, die Autos fahren viel zu schnell.
Da muss man erst drunter takten, aber das sind die kleinen Dinge.
Das grundsätzliche ist, man kann komplette Systemumgebungen wieder zum Leben
erwecken und die Daten in ihrem damaligen Format,
das auch keiner mehr lesen kann, reaktivieren,
um zu schauen, was haben die denn hinterlassen?
Waren das Rundungsfehler? Waren das andere Dinge? Was ist
also passiert? Das geht eben bis zur Full System Preservation.
Das war hier ein DFG-Projekt. Hier lagen eine Menge von
alemannischen Dialekten drauf.
Die Sprecher waren alle verstorben
Entweder wir retten es oder es war's. Es ist geglückt
und kann man das mit Stolz berichten. Das war durchaus
mit zittrigen Fingern, so alte Festplatten noch einmal auszulesen.
Das sind ja Schnittstellen, von denen heute kein Studium mehr was gehört hat.
Und dann gibt es eben also eine echte kleinen Serverarchitektur,
die hier an der Stelle zuschlägt. Auch reaktiviert werden kann
. Denn die hatten damals eben eine Basis-Server-OS2 und OS2-Klienten,
dass alles komplett auf einem Rechner zum Leben zu erwecken.
Angesichts der Tatsache, dass die mehrere Millionen für das Forschungsprojekt
gekriegt haben,
war es
den Systemaufwand wert
Die Daten konnten ausgelesen werden. Wir sehen also,
im Nachhinein sitzt man da mit zitternden Händen und überlegt sich, hoffentlich geht's gut.
Im Vorfeld hätte man richtig nachgedacht, wäre das Problem gar nicht gewesen.
Jetzt sind wir wieder am Ausgangspunkt zurückzukommen. Also wir wissen,
wie die Daten in Zukunft gerettet werden können.
Wir transportieren sie weiter, Bitstream-Preservation einfach umkopieren.
Für ein Rechenzentrum ist das durchaus schwieriger als gedacht.
Denn IO kostet, üben Sie mal Ihren 128-Gigabyte-USB-Stick schnell zu füllen.
Da merken Sie, was schnell bedeutet. Und dann reden wir von Patterbytes,
die von einer Architektur auf die nächste transportiert werden,
da reden wir über Jahre.
Das heißt, man kauft eigentlich das Nachfolgegerät, wenn das
eigentlich schon im Betrieb ist. Reaktivieren können wir sie auch,
also war da noch was oder sind wir jetzt schon durch?
Da war noch so was das Suchen,
ist nicht so einfach, sprich mit der Daten.
Bibliothekaner, falls ihr Matthias was sagen,
jetzt kommt er auch endlich daher, das ist das,
was die ja schon seit Jahrhunderten machen.
Wie finde ich etwas, in dem ich Schlagworte,
andere Dinge als Hilfestellungen abspeichere, damit ich schneller ins Ziel finde?
Das brauchen wir hier natürlich auch. Einmal zum Wiederfinden,
zum anderen aber auch, automatisierte und manuelle Entscheidungen.
So Entscheidungen der Art, wenn wir ein Data-Mover haben,
wohin kommen denn die Daten jetzt? Auf das teure System
vorne dran oder schon auf Tave oder irgendwo in dem Wunker
weit weg. Das können wir nicht mehr händisch entscheiden,
weil Petterbytes, das muss automatisch geschehen anhand von Metadaten,
die natürlich nicht erhoben wurden und damit sind wir wieder am Ausgangspunkt,
wie kommen sie rein?
Wie sorgen wir dafür, dass uns die Leute sagen,
was mir den Daten später passieren, passieren kann?
Auch die Wiedernutzung ist eigentlich entscheidend,
auch für die Emulation, wir müssen wissen, was brauchen
die an Hardware-Komponenten, waren da Messgeräte dran
Das muss man im Vorfeld jetzt abfragen. Da hatten wir
im Land verschiedene Projekte, eines davon gemeinsam mit den Bibliothekaren,
Annahme von Dr. Arbeiten und Checkliste, was braucht ihr denn?
Und das ist ganz witzig, diese Befragung,
jemand ist topfit, hat seine Doktorarbeit fertig,
dann fragt man die Person und was hängen da für Abhängigkeiten drin?
Erstmal blank. Und dann kommt es so langsam, ja,
da hatten wir noch das Mikroskop, da hatten wir noch das.
Und diese Bewusstseinsbildung ist auch nicht verkehrt, aber das muss mit erfasst werden.
Und dann gehört am Schluss auch noch dazu,
neuestes Rundschreiben der DFG, sie wollen genannt werden,
also wo kommen die Daten her,
mit Projektnummer mit allen.
All das gehört zu einem Datensatz dazu
Und dann sind wir so am Ende der Weisheit, rechenzentrumsmäßig.
Denn was mit diesen Daten geschehen sollen muss und darf,
muss die Wissenschaft ins Schalten.
Die braucht eine Forschungsdatenmanagement, also aus Sparsamkeitsgründen FDM,
Forschungsdatenmanagement, braucht eine Policy. In der klar drinsteht,
dieses Projekt hat 81 Timerbyte, brauchen wir zehn Jahre,
danach sind noch sechs Timerbyte aufzuheben.
Dann kann man schon mal Budgetplanungen machen. Data Lifecycle,
was kann weggeworfen werden? Muss da drin enthalten sein.
Welche Zugriffsmethoden, wer darf denn überhaupt
Die Frage ist ernst zu nehmen. Kommen wir gleich noch dazu.
Welche wissenschaftlichen Metadaten Policies, Nachnutzung, bei einem Kometendaten ist es einfach.
Der fällt nicht unter die europäische Datenschutzgrundverordnung. Wie sieht es
aber mit medizinischen Daten aus, mit Sozialstudien und anderen?
Da kommt plötzlich eine Menge von Fragen, die, sind wir ehrlich,
von den Kolleginnen und Kollegen gern mit Artikel 5 Grundgesetz beseitigt werden.
Hilft da aber nichts. Die Freiheit von Forschung und Lehre
erlaubt keinen Gesetzesbruch. Wo sie bedenken in irgendeiner Form.
Und selbst wenn man festlegt, wir haben medizinische Daten,
wir schalten sie offen, okay,
das seid aber mutig,
aber es ist
wenigstens mal festgelegt
Wenn wir dann den wissenschaftlichen Lebenszyklus sehen,
dann haben wir Zitierungen, die hinzukommen und anschließend ein Objektzugriff.
Also Bibliotheken haben lange Nachweiszeiten, gibt es ja schon ein paar Jahrhunderte,
scheit zu funktionieren, das Modell. Dann greift man darauf zu,
der Zugriff ist auf verschiedene, wir können direkt referenzieren,
hier jemand schaut nach dem Datensatz in der UB1, 2,
über ein Repository, schließlich geht es nach hinten per HSM,
es passiert was und nach einer gewissen Zeit werden Daten tatsächlich ausgeliefert.
Und wenn es gut gemacht ist mit Emulation und Co.,
sogar in einer lauffähigen Umgebung
Die werden sehr unterschiedlich referenziert. Das heißt,
wir müssen einfach generische Produkte entwickeln beziehungsweise implementieren,
die die unterschiedlichsten Vorgänge ermöglichen. Und das,
was eben da entstanden ist, ist kein Marketing hier,
sondern ich will nur die Gewissheit geben, es geht.
Wir können tatsächlich mit Emulations-, Migrationstechniken es so weit treiben,
dass der einzelne Datensatz referenziert werden kann und ausgeführt werden kann, interpretiert werden kann.
Das müssen wir aber auch tun, wenn wir in einem
Wissenschaftsbürgerlich-Forschungsdatenmanagement wirklich machen müssen. Der Datennachweis wird zentral werden,
denn Da sind, wie schon gesagt, euer Luxus.
So ein Satellitenstart kostet ein paar Euro.
Und wenn man sich einen Staat einsparen kann,
ist das ein signifikanter Betrachter, eingespart wurde.
Zitiert wird über DOIs. Das ist ja nun Standard
schon bei normalen Texten. Man muss es nur implementieren,
dass dann nicht das PDF kommt, sondern die gesamte Systemumgebung.
Wir müssen Standards einhalten, zum Beispiel Open Arcas,
indische Tifter, mit das Metadatenharves-Ding wirklich funktioniert.
Die Zeiten, dass wir ganz alleine sitzen und
die Leute zu uns kommen, sind vorbei,
sondern macht irgendwie
seine Suchanfrage
Dann gibt es schon die Kooperation, dass die untereinander austauschen,
wer welches Sympositorium hat. Auch da ist schon viel geschehen,
damit wir Daten tatsächlich wiederfinden und sie nicht teuer neu generieren
müssen oder zumindest vergleichen können mit den eigenen Messwerten,
ob entweder der Vorgänger oder man selber einen Mist gemacht hat.
Oder vielleicht was ganz Neues ist. Wenn die Entstehungsgeschichte
nicht mehr bekannt ist, dann sind sie eigentlich nutzlos
Ne, weil sie nicht rekonstruieren kann. Das heißt,
wir sollten auch die Methoden und Workflows,
das folgt eigentlich aus dem vorhergesagten Mitarchivieren.
Wie werden sie denn verarbeitet? Welche Softwarepakete wurden benutzt?
Auch die sind möglicherweise fehlerhaft oder ändern sich, müssen mitarchiviert werden.
Und damit können wir virtualisierte Forschungsumgebungen komplett heutzutage einfrieren und bei
Bedarf von Hardware, dem Ort und so,
wirklich abstrahieren.
Und auf die Weise konservieren
Also man kommt diesen schönen Horrorfilm mit Kröer und allem
und dann wacht er, da muss ich gerade denken,
wacht dann nach 100 Jahren wieder auf.
Das können wir tatsächlich bei elektronischen Dingen komplett heute mit hoher Wahrscheinlichkeit hinbekommen.
Also ganz sicher, die Zukunft ist schwer vorherzusehen,
aber die Techniken sind da.
Das sind die beiden Projekte, die das MWK gerade fördert.
Die sind im Wesentlichen im Griff. Kommen wir aber zu
den Aufgaben einer Einrichtung. Wende, Nachfrage nach, Forschungsdatenmanagement steigt.
Dann brauchen wir wirklich End-zu-End-Management-Konzepte und bei der Datenerfassung.
Das Wiederausliefern, habe ich jetzt behauptet,
Plus minus. Kriegen wir hin. Wenn aber Gabbage in,
dann Garbage out. Also wir müssen beim Garbage innen ansetzen.
Auch da ist die DFG mittlerweile aufgewacht und ich behaupte,
es folgt, dass Forschungsdatenmanagement eine weitere Säule der Wissenschaften wird.
Eine Universität gönnt sich eine Bibliothek, zum Glück auch ein
Rechenzentrum, gönnt sich Kunstsammlungen, soologische Sammlungen.
Warum? Weil man hofft, auch später daraus wissenschaftliche Erkenntnisse
zu gewinnen, dann wird man um eine eigene FDM-Policy
nicht herumkommen
Um klarzumachen, wir wissen, was wir tun.
Dabei sollte man das Fair-Prinzip natürlich beachten. Das sind die
vier Schlagworte, die die Kommission sich zusammengefunden haben.
Auffindbarkeit, klar. Zugänglichkeit, wie war das gerade mit medizinischen Daten?
Aber auffindbar können sie es immer noch machen. Der Zugang nur,
wenn er vorbeikommt, Fingerabdrücke hinterlegt und so weiter.
Interoperabel, gut, das ist eine echt gute Nummer.
Vor allem, wenn wir noch wissen,
dass sehr viel proprietäre Hardware gekauft wird. Mikroskope,
die nur in einem Herstellerformat liefen,
Locking-In-Syndrom und unter dem Aspekt können wir auch mal die Stände hier besuchen,
die schönen Hardware-Lösungen, wie interoperabel sind die eigentlich.
Das ist der Widerspruch zwischen Geräten, Herstellern, Marktabgrenzung und der reinen Wissenschaftslehre.
Reusable wäre das Schönste, wenn alles andere erfüllt ist,
dann haben wir hier sogar eine Chance.
Da steckt eben auch wieder die Vorstellung dahinter,
dass neues Wissen auch durchsuchen, alter Datenbestände gefunden werden kann.
Und da habe ich also neulich einen Vorteil aus der Hirnforschung gehört,
wenn man sich in andere Veranstaltungen fährt.
Wir wissen ja alle mit zunehmenden Altern nimmt die Leistungsfähigkeit ab
Die haben die Daten nochmal angeguckt. Die Aussage ist richtig
. Wenn man aber mit heutigen statistischen Methoden rangeht,
erkennt man, dass das nicht so allgemein verläuft,
sondern dass es drei Hauptströmungen gibt.
Die einen geht es runter, eine kleinere Strömung bleibt konstant und
bei einem noch kleiner Teil geht es sogar wieder hoch.
Das heißt, manche werden im Alter, bei Hoffnung,
noch leistungsfähiger, geistig als vorher.
Es macht Hoffnung, ne? Dumm habe ich es mir
ja gemerkt. Mit dem alten Datensatz und neuer Mathematik
Und damit A bewiesen, die waren damals richtig,
wenn man global die Summen macht. B, aber da steckt
noch mehr drin. Ob das jetzt wirklich so ist,
dass wir durch sinnloses Aufheben aller Daten, die wir je produzieren,
immer klüger werden, wird jeder für sich ausgleich bezweifeln.
Damit sind wir wieder beim Punkt FDM. Was heben wir
auf? Was werfen wir weg? Wie konsensieren wir?
Wie konzentrieren wir? Alles Fragen, die die Wissenschaftsdisziplin beantworten
müssen. Jede für sich. Wir haben dazu bei uns
so eine Research-Data-Management-Group, muss ja alles auf Neudeutsch sein.
Deshalb taucht hier plötzlich RDMG auf, wo sich UB,
Rechenzentrum und eben unser Richard Research Service
Das ist Verwalter. Unterstützt, also auf Verwaltung kein Englisch bei uns,
unterstützt die Wissenschaft beim Antragstellen, beim Organisieren,
hat man ja, okay,
dann haben wir FDM-Policy gleich von Anfang an mit dabei,
weil die das in ihrer Beratung drin haben.
Sie haben Daten, okay, dann gehen sie mal zu UB oder RZ.
Dann ist das von Anfang an eingefangen, wie es ausgeht,
wird man dann sehen, aber zumindest eingefangen.
Das Rechenzentrum entwickelt sich zum Core-Service-Provider für Infrastrukturen.
Wir haben die Speicher für unterschiedlichste Zwecke. Natürlich steht Gehört
ja zum guten Ton. Schönes Tape Drive hinten dran.
Tape hat zwei Vorteile. A frisst wenig Energie und B.
Es ist ziemlich hackerfest. Bis ein Hacker,
all die Bänder hier gelöscht hat, für gehen Monate.
Das müssen wir merken. Oder die ersten drei kommen vielleicht
noch durch. Also insofern ist Tape,
außerdem ist es robust und ohne Pflege 20 Jahre,
was deutlich mehr ist als Festplatten.
Das gehört aber auch dazu, einen sicheren Maschinenraum.
Wenn man Daten sauber verwahrt, dann sollte man nach Möglichkeit
auch den Zugang entsprechend begrenzen
Und das ist natürlich im Rechenzentrum Kulturkonflikt. Ich darf nicht mehr
in den Maschinensaal. Wieso denn nicht? Der aktuelle Zustand eben,
wir haben die datenbezogenen Dienste verteilt, Consulting, Wissenschaftsunterstützung,
Bibliothek, Research Service macht Förder bei den Förderanzeigen bei Anwendungen
und die Forschung machen wir so im Informatikbereich am Rechenzentrum.
Wir sehen, es hat Auswirkungen. Wenn wir ein Ende-zu-Ende-Forschungsdatenmanagement
machen wollen, müssen wir hier auch in dem Bereich
Den Nachwuchs für die Sachen sensibilisieren und ausbilden.
Der harme Nachwuchs, was der heute alles lernen muss, zusätzlich zum Fachgebiet.
Auf der anderen Seite, es geht nicht anders.
Und auch da kann ich ein schönes Beispiel berichten von unseren Pharmas Heuten.
Früher hat man ja alles auf Apotheker studiert. Jetzt haben
sie auf Bachelor Ammaster umgestellt, immer noch auf Apotheker Master.
Aber die Hälfte geht nicht in die Apotheke, sondern in die Industrie.
Was machen die dort? Ja, Zeilmittelforschung, klar.
Die simulieren auf dem Rechner Arzneimittelforschung. Sie kriegen jetzt
im Masterkurs, ob sie wollen oder nicht,
nochmal IT verabreicht
Also diese Umstellungen, man sieht, es beginnt so langsam.
Wir müssen hier bei der Beratung, das sind die,
wenn wir es mal akademisch durchdenkt, den Live-Data-Life-Cycle.
Hier ist es so schön als Zyklus, wenn man ihn mal linearisiert.
Da sind hier die verschiedenen Punkte der Beratung, Storage,
welchen Speicher nehmen wir, wie sind die Langzeitarchivierungen und so weiter.
Ich nehme an, die Folien sind irgendwann zum Download da,
dann kann man dann nochmal nachlesen,
wenn es hier ein bisschen schwach rauskommt.
Was wird veröffentlicht, wie wird es versuchen?
Also all die Fragen, die man
halt vorher mal diskutieren muss
Die Workflows müssen generiert werden. Also Unterstützungsberatungsstrukturen, Research Data
Management Group ist schön. Und dann fiel uns auf,
da brauchen wir die Ethikkommission bei manchen Datensätzen.
Ein Schock für die Wissenschaft, ein Schock für uns auch,
weil wir nämlich sagen können, keine Ahnung,
da müsst ihr die anderen fragen.
Jetzt haben wir dank EU, DSGVO, sogar einen Datenschutzbeauftragten.
Nächste Frage, dürfen wir das überhaupt da lagern, dorthin fragen?
Wir haben Informationssicherheitsbeauftragten, dank Ministerium, wieder eine Frage,
wie sieht es um die Sicherheit? Auch da fragen,
plötzlich sind eine ganze Menge Dinge zu institutionalisieren und zusammenzuführen,
das ist nicht schlimm,
wenn es eingespielt ist,
man darf es
noch nicht vergessen
Und das ist das Entsetzliche daran, life wasn't that to be easy.
Also unsere Hausaufgaben sind eine FDM-Strategie zu schreiben. Wir haben
eine Queue eingerichtet, wir haben eine Plattform in der Weiterbildung eingerichtet,
intern, also interne Weiterbildung. Wir haben landesweite Aktivitäten,
das ist öffentlich, ja, es gibt einen Arbeitskreis,
den sogar vom Ministerium aus angetriggert und anfinanziert wurde.
Mehr kann man es ja nicht wünschen.
Und jetzt halt ist unsere Aufgabe von Seiten der Technik,
das in die Massen
zu bringen
Governance zum Abschluss. Haben wir gestern gehört. Ja,
gilt auch hier. Wir haben hier sehr unterschiedliche Anforderungen.
Und wir können nicht entscheiden, Lifetime, Data und so weiter.
Wir können nur über die Kostenauskunft geben und
die Erneueranschaffung eines Systems kosten 1,4 Millionen, wunderbar.
Dann müssen die Prozeduren angelaufen sein, die Daten löschen,
reduzieren, freigeben, nicht alles muss in die nächste Generation getragen werden.
Und es muss standardisiert sein, denn wenn man das Falsche verloren hat,
kommen die böse Fragen, dann muss es zumindest teilen.
Da war keine böse Absicht, so ist die Prozedur
Wir werden über Kostenmodelle nachdenken müssen, denn die Forderung der Wissenschaft,
wie ich es am Mittwoch im Senat gehört habe,
die teueren Sachen muss die Uni zahlen,
damit wir was machen können.
Ja, worauf soll sie es denn hernehmen? Die hat
doch auch kein Geld. Also geht es doch wieder an
die Fakultäten rein. Refinanzierung wird uns sehr heftig beschäftigen.
Denn wir kriegen immer für den Aufbau Projektgelder. Die Geld
dient immer zur Erweiterung, aber nicht für die Ersatzbeschaffung.
Da sagen alle, ich müsste selber. Wie wird der
Reinvest umgelegt, in welchen Teilen? Und dann kommt noch
eine Gemeinheit, auf die sind wir auch schon geschossen.
Die Dateneigentümerschaft ändert sich im Laufe der Zeit.
Leute scheiden aus, wer erbt denn
die Daten
Okay, zurück zum Anfang. Das muss gleich spezifiziert werden
. Die nächsten Schritte, okay, da verantwortungsvoller Umgang.
Natürlich hat man seine Workflows, das Rechenzentrum ist ein Spieler dabei.
Lizenzen nerven uns bis zum Umfallen, wenn nämlich zum Archivieren,
proprietäre Software mitarchiviert werden muss, die Lizenzen abgelaufen sind.
Frage, können wir das vorher rausholen in eine andere Datenbank stecken?
Ich will nicht an Orakel zahlen,
nur weil ich es ihm da drin liegen habe.
In den USA ist mittlerweile schon die Gesetzgebung etwas anders.
Man darf abgelaufene Software lizenzfrei für solche Zwecke benutzen.
Das ist ganz neu
Nicht für kommerzielle Nutzung, aber für sowas, was kulturell wissenschaftlich ist,
muss man sich um Lizenzen jetzt keine Gedanken mehr machen.
Data-Management-Plan habe ich. Es heißt nicht, dass man
alles selber machen muss, man kann Daten auch auslagern.
Es gibt Institutionen, die sich darum kümmern,
hier in Hamburg, Desi, die heben Metadaten auf.
Werde ich mich nie drum kümmern, können die viel besser.
Aber es muss in der Policy drin sein, Wetterdaten gehören nach Hamburg.
Wie wird das überprüft? Die Aussage also,
die ich hier bewerben wollte, ist,
dass sie um FDM nicht mehr
herumkommen werden
Ist ein weißes Erste jetzt der Uni, mir muss sich Gedanken machen.
Es gibt verschiedene Lösungen, die man zusammenführen muss.
Das langfristige erscheint viel sicherer als der Anfang des Einspeisens.
Wir wissen, wie wir die Dinge reaktivieren können.
Wir haben internationale Kooperationen, die die Zugriffsrechte haben wollen,
was mit lokalen GDMs von Rechenzentren überhaupt nicht zusammenpasst.
Und wir haben unterschiedlichste Anforderungen, wobei es nicht heißt,
dass die Theologie die schwächsten Anforderungen hat.
Das kann auch sein, dass das die härtesten sind.
Damit bin ich durch. Ich hoffe,
ich konnte sie etwas motivieren und danke für die Aufmerksamkeit