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Herausforderungen der Vernetzung: Datenkompetenzzentren und die Komplexität des Angebots

Im September 2024, ein dreiviertel Jahr nachdem alle vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) finanzierten Datenkompetenzzentren (DKZ) gestartet sind, fand eine Statusveranstaltung in Berlin statt, bei der sich Vertreter*innen der DKZs und weiterer vom BMBF geförderten Projekte trafen. Dabei wurden erste Erfahrungen und Herausforderungen diskutiert, um ein besseres Verständnis für die nächsten Schritte und die notwendige Zusammenarbeit zu schaffen. September ist traditionell eine Zeit zahlreicher Tagungen, und so ergaben sich auch in diesem Jahr weitere Möglichkeiten, sich mit den Datenkompetenzzentren und weiteren Projekten und Institutionen zu treffen, mit denen der Austausch und die Zusammenarbeit essenziell sind.

Bereits kurz zuvor fand ein Online-Treffen des Transfer-Hubs Datenkompetenzzentren (THDK) statt, mit dem das BMBF einen Ort der Vernetzung, der Information und der Wissensvermittlung schafft. Bei diesem Treffen ging es um die Verstetigung des Hubs. Es wurden die Produkte des THDK vorgestellt: ein Kommunikationspaket und ein Matching-Tool für Bildungsangebote. Seitens der Kompetenzzentren und des DALIA-Projekts stieß vor allem das Matching-Tool auf Interesse. Besonders angesichts der Vielfalt und des Umfangs der Aktivitäten verschiedener Akteure wurde deutlich, dass es einen Bedarf an Werkzeugen gibt, die Transparenz und Vergleichbarkeit schaffen. Auch die Erfahrungen der ersten Monate aktiver Arbeit in den DKZs haben Fragen zur Übersicht über die Angebote, Werkzeuge und Dienste aufgeworfen, an denen die einzelnen Zentren arbeiten.

Diese Fragen verstärken sich nochmals, wenn weitere Projekte und Strukturen miteinbezogen werden. Dabei sind insbesondere die NFDI und ihre Konsortien, sowie lokale Strukturen des Forschungsdatenmanagements (FDM) oder Serviceeinrichtungen für Data Science und Hochschulen wie z. B. TU Dortmund – Center for Data Science and Simulation oder Minor Digital Science an der Universität Innsbruck zu nennen. Obwohl sich die Fragen oft ähneln, betreffen sie unterschiedliche Themenbereiche und werden aus verschiedenen fachlichen oder politischen Perspektiven heraus diskutiert. Die Konzentration von Veranstaltungen und Begegnungen in unterschiedlichen Konstellationen hat diese Vielfalt verdeutlicht. So brachte der Data Science Community Workshop während des Informatik-Festivals 2024 an der Hochschule Rhein-Main in Wiesbaden verschiedene Data Science Initiativen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz in einen überregionalen Dialog. Ziel war es, aktuelle Entwicklungen und Perspektiven im Bereich Data Science zu präsentieren und Aktivitäten, Konzepte, Erfahrungen, Lösungen sowie Best Practices der verschiedenen Initiativen zu diskutieren.

Parallel dazu fand in Mainz das NFDI4Object-Community-Treffen statt, eines der NFDI-Konsortien, mit denen HERMES – durch die Konzentration auf geisteswissenschaftliche Fragestellungen und die Verbindung zu GLAM-Einrichtungen (eng. Galleries, Libraries, Archives, Museums) – viele gemeinsame Themen wie das Forschungsdatenmanagement von objektbezogenen Daten sowie die FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable)-, TRUST (Transparency, Responsibility, User focus, Sustainability, and Technology)- und CARE (Collective Benefit, Authority to Control, Responsibility, Ethics)-Prinzipien teilt.

Teil der Posterpräsentation, NFDI4Object Jahrestreffen, 25.-27. Sept. 2024 (Foto K. Stanicka-Brzezicka)

Zum einen geht es also um die Art der Zusammenarbeit der DKZs mit den verschiedenen NFDI-Konsortien: Wo gibt es Gemeinsamkeiten und wo Unterschiede? Wo können wir zusammenarbeiten, und wo verfolgen wir unterschiedliche Ziele? Dies zeigt sich besonders bei HERMES-Formaten wie den Data Challenges oder den Bring-your-own-Data-Labs, die einen experimentellen Charakter haben, im Gegensatz zu Initiativen, die sich auf Datenmanagement oder Standards konzentrieren. Während sich die NFDI-Konsortien häufig mit der Entwicklung und Implementierung von Standards für das Forschungsdatenmanagement, der Sicherstellung der FAIR-Prinzipien und der Interoperabilität zwischen Daten und Disziplinen beschäftigen, bieten die HERMES-Formate praxisnahe und flexible Lösungen für spezifische Forschungsfragen. Diese Formate, einschließlich des Forschungsstudienprogramms, fördern die interdisziplinäre Zusammenarbeit und den offenen Austausch von Daten und Methoden – insbesondere in dynamischen und weniger formalisierten Forschungsbereichen. Dadurch entsteht ein spannendes, aber fruchtbares Zusammenspiel zwischen standardisierten Datenmanagementprozessen und innovativen, experimentellen Ansätzen zur Förderung von Datenkompetenz. Standardisierung und Innovation bilden hier komplementäre Ansätze, auf denen auch zukünftig die strategische Planung basieren könnte.

Zum anderen sind selbst die Schnittstellen und Lücken innerhalb der Datenkompetenzzentren nicht ohne weiteres zu identifizieren. Zwar weisen die DKZs auf den ersten Blick erkennbare Unterschiede in ihren Schwerpunkten auf – sowohl in Bezug auf Fachrichtungen und Methoden als auch hinsichtlich ihrer thematischen Ausrichtungen. Doch diese Differenzen sind oft nicht eindeutig, da sich viele Aktivitäten und Ansätze überschneiden oder in ihrer Ausformulierung unklar bleiben. Es spielen nicht nur das (Forschungs-)Datenmanagement und eine häufig nur vage definierte Data Literacy eine Rolle, sondern auch der Einsatz von Data-Science-Methoden, die neue Forschungsansätze fördern. Zudem unterscheiden sich die DKZs in ihrer regionalen Verankerung. Eine systematische Erfassung der vielfältigen Aktivitäten und Ausrichtungen der DKZs – etwa in Form einer DKZ-Matrix – gestaltet sich daher als komplex und vielschichtig und liegt bislang noch nicht vor. Die zentrale Frage lautet: Wer bearbeitet welche Themen und für welche Zielgruppen?Eine weitere Möglichkeit wäre die Entwicklung einer „DKZ-Ontologie“, um die Angebote präziser vergleichen zu können. Eine Ontologie würde dabei helfen, die verschiedenen Angebote, Konzepte, Tools, wie auch Akteur*innen (etwa Projektgruppen, Forschende, Lehrende, Datenmanager*innen und technische Expert*innen) und Zielgruppen innerhalb der DKZs systematisch zu erfassen und in ein gemeinsames Verständnis zu überführen. Die Vernetzung zwischen den verschiedenen Akteur*innen und Angeboten im Bereich der Datenkompetenz erweist sich somit als eine der zentralen Herausforderungen, vor denen die DKZs stehen. Trotz der Vielzahl an Initiativen im Bereich der Datenkompetenz, des Forschungsdatenmanagements und der Data Science mangelt es oft an einer klaren Übersicht und strukturierten Möglichkeiten zur Kooperation. Die unterschiedlichen Schwerpunkte, regionalen Verortungen und Zielgruppen der DKZs machen das Matching von Angeboten und Bedürfnissen besonders komplex. Dabei spielen nicht nur fachliche und methodische Unterschiede eine Rolle, sondern auch verschiedene Interessen und Prioritäten. Ein zentrales Problem besteht darin, dass es kein übergreifendes System gibt, das die verschiedenen Angebote und Werkzeuge der DKZs sowie externer Strukturen wie der NFDI-Konsortien vergleichbar macht. Ohne ein solches System bleiben Synergiepotenziale oft ungenutzt, und es entstehen parallele Strukturen, die weder Zeit noch Ressourcen optimal nutzen. Ein für Forschung und Bildung maßgeschneidertes Matching-Tool stellt einen vielversprechenden Ansatz dar, um diese Lücken zu schließen. Allerdings sind die Anforderungen an ein solches Tool alles andere als trivial. Die Herausforderung besteht darin, eine dynamische und flexible Plattform zu schaffen, die den unterschiedlichen Bedürfnissen und Perspektiven gerecht wird und gleichzeitig die Komplexität der Angebote und Strukturen transparent macht.

Es ist unsere gemeinsame Aufgabe, nach einer Lösung zu suchen. Dies kann auch durch zielgruppenspezifische Veranstaltungen und den Austausch über bewährte Formate geschehen. Ein gutes Beispiel ist hier die bereits erfolgte Vernetzung von Akteur*innen und Ressourcen im Bereich Open Educational Resources (OER) sowohl in der NFDI als auch in den Datenkompetenzzentren.[1] Um nachhaltige Synergien zu schaffen, sollten zudem interdisziplinäre Plattformen gefördert werden, die den kontinuierlichen Dialog zwischen den DKZs, der NFDI und weiteren relevanten Initiativen ermöglichen. Solche Kooperationen bieten die Chance, Erfahrungen zu teilen, technische und methodische Herausforderungen gemeinsam zu lösen und langfristig eine datenkompetente Forschungsgemeinschaft zu etablieren. Entscheidend ist, dass alle Beteiligten aktiv in diesen Austausch eingebunden werden, um das volle Potenzial der vorhandenen Angebote auszuschöpfen und gleichzeitig neue, bedarfsgerechte Lösungen zu entwickeln. Dabei muss ebenso berücksichtigt werden, dass diese Entwicklungen Zeit benötigen. Langfristige Erfolge entstehen nicht über Nacht, da der Aufbau von Vertrauen, funktionierenden Netzwerken und gemeinsamen Standards ein fortlaufender Prozess ist. Die Komplexität der Akteur*innenlandschaft und die Diversität der bestehenden Angebote erfordern eine schrittweise Annäherung, bei der Zeit für Evaluation, Anpassungen und kontinuierliche Verbesserungen eingeplant werden muss.

Workshop Nationales und internationales Networking, NFDI4Object Jahrestreffen, 27. Sept. 2024 (Foto K. Stanicka-Brzezicka)

Vorerst werden wir  in HERMES unser Bestes tun, um sicherzustellen, dass unsere Aktivitäten auf den definierten Bedürfnissen unserer Zielgruppen basieren. Wo wir die Möglichkeit sehen, innovative und experimentelle Ansätze zu verfolgen, werden wir die Entwicklung und den Fortschritt dieser Aktivitäten aufmerksam beobachten, festhalten und evaluieren, um unsere Erkenntnisse später mit anderen zu teilen. Wir hoffen, dass diese Erfahrungen in Zukunft als Best Practices dienen und auch für andere von Nutzen sind.


[1] Jonathan D. Geiger, Katharina Bergmann, Johanna Konstanciak, Marina Lemaire, Andrea Polywka, Ruth Reiche, Sibylle Söring und Anne Voigt (9. September 2024). Die Vernetzung von Akteuren und Ressourcen – OER in der NFDI und in den Datenkompetenzzentren: ein Workshopbericht. Humanities Data Literacy. Abgerufen am 1. Oktober 2024 von https://hdl.hypotheses.org/1281



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OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Ksenia Stanicka-Brzezicka (9. Oktober 2024). Herausforderungen der Vernetzung: Datenkompetenzzentren und die Komplexität des Angebots. Humanities Data Literacy. Abgerufen am 7. Februar 2026 von https://doi.org/10.58079/13jkb


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Eine Antwort

  1. Anna Schlander sagt:

    Durch die Redaktion vorgenommene Änderungen:
    – Lizenz CC-BY-4.0 für den Artikel hinterlegt

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