Helpdesk

Unser Data Steward Service Center (DSSC)

Unser kompetentes Team von Data Stewards bietet Ihnen Unterstützung bei allen Fragen zum Forschungsdatenmanagement – in den Agrosystemwissenschaften und darüber hinaus. Wir sind in allen Phasen des Datenlebenszyklus – von der Datensuche über die Erstellung eines Datenmanagementplans, bis hin zur Datenveröffentlichung – für Sie da.

Wir unterstützen Sie gerne, wenn Sie …

  • frei verfügbare Daten zu Boden, Feldexperimenten, Phänologie o.ä. suchen.
  • Ihre Daten veröffentlichen möchten, zum Beispiel für ein Paper oder eine Dissertation und auf der Suche nach einem passendes Repositorium sind.
  • ein Projekt planen und Beratung zum Aufsetzen einer Data Policy benötigen.
  • nach passenden Tools für die Auswertung bestimmter Daten suchen.
  • sich ein maßgeschneidertes Training zum Forschungsdatenmanagement für ihre Arbeitsgruppe wünschen.
  • eine spannende Herausforderung haben, die auch für andere Forschende von Interesse ist
  • … oder sonstige Fragen zum Forschungsdatenmanagement haben. 

Dieses FAIRagro Angebot steht der gesamten Agrarforschungs-Community zur Verfügung und ist selbstverständlich kostenfrei.

Kontaktieren Sie uns gern, wenn Sie Unterstützung benötigen:

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    Unsere Data Stewards

    Elena Rey Mazón

    Elena

    Ich arbeite beim Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung (IPK) in Gatersleben und dort speziell in der Bioinformatik und Informationstechnologie.

    Als Agrarwissenschaftlerin mit Spezialisierung auf Umwelt und Landnutzungsplanung sind Plant Phenotyping und die Datenkuration mein Spezialgebiet.

    Wie bin ich zum Data Management gekommen?

    Bei der Phänotypisierung eines Experiments musste ich nicht nur meine eigenen Daten bereinigen, sondern auch die anderer Personen; und so bin ich nach und nach in die Welt des Datenmanagements eingestiegen. Eine Zeit lang habe ich beide Facetten der Tätigkeit kombiniert, heute kümmere ich mich nur noch um Aufgaben im Datenmanagement.

    Was bedeutet gutes Datenmanagement für mich?

    … dass ich in der Lage bin, in den von anderen erstellten Daten (und auch in meinen eigenen) das zu finden, was ich benötige. Ausserdem fördert gutes Datenmanagement die Integrität, Zugänglichkeit und Langlebigkeit von Forschungsdaten erleichtert so die Zusammenarbeit, Reproduzierbarkeit und Innovation.

    Lucia Vedder

    Lucia

    Ich bin tätig bei der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn – im Institut für Geodäsie und Geoinformation (IGG) – AG Informationsmanagement.

    Ausgebildet bin ich als B.Sc. Biologie, M.Sc. Bioinformatik und befinde mich momentan im Promotionsstudium der Agrarwissenschaften.

    Meine Spezialgebiete sind im wesentlichen die Feldrobotik und die dazugehörigen Sensordaten, Genetische Daten („omics“ data) und allgemeine Felddaten.

    Wie bin ich zum Datenmanagement gekommen?

    Während meines Promotionsstudiums habe ich zuerst vor allem meine eigenen Forschungsdaten dokumentiert. Anschließend habe ich zusätzlich als Data Steward im Exzellenzcluster PhenoRob der Universität Bonn mein Wissen im Datenmanagement erweitert.

    Was bedeutet gutes Datenmanagement für mich?

    … dass Daten so annotiert sind, dass eine dritte Person nur an Hand der Beschreibung diese Daten einschätzen kann. Darüber hinaus sollten die Daten auch an geeigneten Stellen auffindbar sein.

    Lea Sophie Singson

    Lea

    Ich bin beim FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur – in Eggenstein-Leopoldshafen zuständig für das Thema Immaterialgüterrechte.

    Im Laufe meines Jurastudiums habe ich mich mit den Schwerpunkten Kriminalwissenschaften (erstes deutsche Staatsexamen) auseinandergesetzt und nach einem Referendariat am Landgericht das zweite deutsches Staatsexamen mit dem Schwerpunkt Strafrechtspflege abgelegt.

    Meine Expertise besteht in der Beantwortung jedweder rechtlicher Fragen und Probleme.

    Wie bin ich zum Datenmanagement gekommen?

    Ich bin auf der Suche nach neuen Herausforderungen und Horizonten gewesen und beim FIZ Karlsruhe schliesslich fündig geworden.

    Was bedeutet gutes Datenmanagement für mich?

    Am allerwichtigsten ist immer Gewährleistung eines verantwortungsvollen und ethischen Umgangs mit Daten – und zwar im Rahmen von geltendem Recht.

    Marcus Schmidt

    Marcus

    Ich bin Mitarbeiter des Zentrums für Agrarlandschaftsfoschung (ZALF) e.V. in Müncheberg und dort in der AG Forschungsdatenmanagement tätig.

    Meine Spezialitäten sind Bodendaten, die Datenanalyse und insbesondere digitale Tools.

    Wie bin ich zum Data Management gekommen?

    Bei der kombinierten Analyse digitaler Daten habe ich damit angefangen, mich über deren Struktur und die Wichtigkeit ihrer Beschreibung zu informieren.

    Das führte dann zu einer Koordinationstätigkeit beim BonaRes-Repositorium für Boden- und Agrardaten.

    Was bedeutet gutes Data Management für mich?

    Für mich ist es wichtig, sich des Zyklus seiner Daten bewusst zu sein. Das heisst: Sind sie verlässlich erhoben, gut beschrieben und können sie in der vorliegenden Form weiterverwendet werden? Das Weiterleben von Daten in zukünftiger Forschung ist für mich der Hauptantrieb meiner Tätigkeit.

    Wahib Sahwan

    Wahib

    Ich bin beschäftigt beim Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V. in Müncheberg und dort vor allem in der AG Forschungsdatenmanagement tätig.

    Promoviert habe ich in Geographischen Informationssystemen und Fernerkundung. Meine Spezialgebiete sind Bodenspektroskopie, Digitale Bodenkartierung sowie die Überwachung von Landnutzungs- und Landschaftsmusteränderungen.

    Wie bin ich zum Datenmanagement gekommen?

    Bereits seit etwa 2004 beschäftige ich mich mit dem Einsatz von Fernerkundungsdaten in mehreren Forschungsprojekten über Landschaftsökologie an Universitäten und nicht-universitären Forschungseinrichtungen.

    Was bedeutet gutes Datenmanagement für mich?

    Da es sich dabei um große und komplexe Datensätze sowie Resultate handelt, ist die nachhaltige Nutzung der gesammelten Erfahrungen immer eine Herausforderung. Für viele Forscher*innen ist die detaillierte Dokumentation bzw. gute Strukturierung dieser Daten inzwischen ein Schlüssel zur Lösung vieler Wiederverwendbarkeitsprobleme.

    Paul Peschel

    Paul

    Ich bin am Julius Kühn-Institut in der Abteilung Digitalisierung und Künstliche Intelligenz zuständig für das Thema Geodaten.

    Zuvor habe ich als Softwareentwickler Anwendungen und Pipelines für die Orchestrierung und Analyse großer EO- Datensätze entwickelt, mit Fokus auf komplexe Umwelt- und Geodaten, unter anderem zu Klima, Biodiversität oder Landnutzung.

    Wie bin ich zum Datenmanagement gekommen?

    In meiner Arbeit bin ich immer wieder auf unstrukturierte, schlecht dokumentierte oder schwer zugängliche Daten gestoßen. Selbst modernste Modelle und Tools können ihr Potenzial nicht entfalten, wenn die Datenbasis nicht stimmt. Daran will ich arbeiten!

    Was bedeutet gutes Datenmanagement für mich?

    Big Geodata, KI und cloudbasierte Infrastrukturen verändern die Art, wie aus Daten Wissen und Erkenntnisse werden. Gutes Datenmanagement heißt daher für mich: Datenräume sinnvoll orchestrieren – über Standards, Schnittstellen und Metadaten – als Grundlage für fundierte Entscheidungen In Wissenschaft und Praxis.

    Wenn Sie eine allgemeine Frage zum Projekt FAIRagro haben, schreiben Sie uns gern an unter:

    Toolbox

    Wenn Sie mit Agrarforschungsdaten arbeiten, mehr darüber erfahren wollen, diese suchen, veröffentlichen wollen oder sie managen, sind Sie an dieser Stelle richtig. Wir haben für Sie Übersichten und Anleitungen zusammengestellt, die Sie beim Umgang mit solchen Daten und ihren Besonderheiten unterstützen. Unsere Toolbox ist aktuell und wird ständig erweitert. Wenn Sie Ideen und Vorschläge für weitere Beiträge haben, wenden Sie sich gern an uns über unser Helpdesk.

    • Fahrplan zur FAIRen Code-Veröffentlichung
      Die Forschungsergebnisse sind veröffentlicht – aber was ist mit dem dazugehörigen selbstentwickelten Code? Kann der als zitierbare Quelle veröffentlich werden? Idealerweise nach den FAIR Prinzipien? Klar! Wir zeigen, wie das geht.
    • Fakten über Fakten – Datentypen in der Agrosystem-Forschung
      Welche Datentypen existieren in der Agrosystemforschung? Was muss ich bei Erhebung und Publikation – auch in rechtlicher Hinsicht – beachten? Hier geben wir einen kurzen Überblick über relevante Datentypen und deren Besonderheiten im Forschungsdatenmanagement. Mit Hinweisen zu unseren Expertisen im DSSC und weiteren Ressourcen.
    • Wo finde ich ein passendes Repositorium? 
      Sie suchen nach einem geeigneten Repositorium zur Veröffentlichung Ihrer Daten? Sie sind auf der Suche nach gut beschriebenen Daten für Ihre Nachnutzung? Dann sind Sie hier richtig – wir helfen Ihnen durch den Dschungel der vorhandenen Infrastrukturen. Hier finden Sie eine aktuelle Liste mit den Empfehlungen unseres Helpdesks für die besten Repos.
    • Wo finde ich Lern- und Lehrmaterialien zum Thema FDM?
      Sie möchten mehr über den Umgang mit Forschungsdaten lernen? Sie benötigen Lehrmaterialien (open educational resources), um eigene Trainings zu erstellen? Dann werden Sie hier fündig – wir haben für Sie eine Sammlung größtenteils offener Bildungsressourcen zum FDM in den Agrarwissenschaften und in verwandten Domänen zusammengestellt.

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