Was erwartet dich?

In dieser Folge des NFDI-Podcasts For a Fair Data Future sprechen wir über die zentrale Bedeutung von Kollaboration und die Zukunft der Forschungsdateninfrastruktur. Wie können Forschende gemeinsam an besseren Daten- und Softwarekompetenzen arbeiten? Welche Strategien gibt es für eine effektive und langfristige Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Akteuren?

Unsere Gäste Prof. Sonja Schimmler und Christine Hennig geben Einblicke in die Herausforderungen und Chancen interdisziplinärer Kooperation. Sie berichten von den Diskussionen und Erkenntnissen des Workshops Research Data and Software Competencies bei der Themenwoche Digitale Kompetenzen in der Wissenschaft der Volkswagenstiftung.

Themen der Episode:

•Warum ist Kollaboration in der Forschung so entscheidend?

• Bedeutung der Zusammenarbeit für wissenschaftliche Erkenntnisse
• Transparenz, Reproduzierbarkeit und gute wissenschaftliche Praxis

•Welche Herausforderungen gibt es?

• Vielfalt an Forschung und Forschungsergebnissen (digitale Artefakte wie Daten, Workflows, Skripte/Code, Modelle)
• Sich verändernde Rahmenbedingungen
• Kommunikation und Kollaboration

•Der Workshop Research Data and Software Competencies

• Worum ging es in dem Workshop?
• Was waren die Highlights des Workshops?
• Warum sind Forschungsdaten und -software so relevant?
• Wie können Kommunikation und Kollaboration verbessert werden?

•Das Konsortium NFDI4DataScience – Infrastruktur für Datenwissenschaften und KI

• Schwerpunkte und Zielgruppe
• Forschungsdatenlebenzyklus und Forschungsergebnisse

•Zukunftsperspektiven und nächste Schritte

• Wie geht es mit dem Thema Forschungsdaten und -software weiter?
• Welche nächsten Schritte bezüglich Kommunikation und Kollaboration sind geplant?

Über die Gäste:

•Prof. Sonja Schimmler ist Forscherin am Weizenbaum-Institut, bei Fraunhofer FOKUS und an der TU Berlin, sowie Sprecherin des Konsortiums NFDI4DS und Wissenschaftliche Leiterin des Datenkompetenzzentrums QUADRIGA. Sie beschäftigt sich mit der Digitalisierung und Öffnung der Wissenschaft sowie mit Forschungsdateninfrastrukturen.

•Christine Hennig ist Koordinatorin des Konsortiums NFDI4DS und bringt ihre langjährige Expertise in Softwareentwicklung und Forschungsdatenmanagement ein.

Mehr erfahren und vernetzen:

•Nationale Forschungsdateninfrastruktur: https://www.nfdi.de/

•Konsortium NFDI4DataScience - NFDI für Datenwissenschaften und KI https://www.nfdi4datascience.de/

•Datenkompetenzzentren (DKZ): https://www.forschungsdaten.info/kompetenzzentren

•Datenkompetenzzentrum QUADRIGA: https://www.quadriga-dk.de/

•Workshop Research Data and Software Competencies: https://www.uni-potsdam.de/de/rds-competencies/

Zum Mitmachen:

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•Kontakt: www.nfdi.de/kontakt

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Was erwartet dich?

In dieser Folge geht es um die Frage: Welche Kompetenzen benötigen Forschende im Umgang mit Daten und Software?

Wir vertiefen das Thema Kompetenzvermittlung und beleuchten, wie Wissenschaftler:innen gezielt geschult werden können. Welche bestehenden Programme gibt es? Welche Lücken müssen geschlossen werden? Und welche Strategien zur Verbesserung der Kompetenzförderung wurden im Workshop Research Data and Software Competencies bei der VW-Themenwoche (Volkswagenstiftung) erarbeitet?

Unsere Gäste Prof. Ulrike Lucke und Jan Bernoth geben Einblicke in die Herausforderungen und Chancen der Kompetenzentwicklung.

Themen der Episode

•Welche Kompetenzen sind für Forschende essenziell?

• Überblick über Forschungsdaten- und Softwarekompetenzen
• Warum ist die Verbindung von Daten- und Softwarekompetenzen so entscheidend?

•Herausforderungen in der Vermittlung von Datenkompetenzen

• Warum sind bestehende Programme oft nicht ausreichend?
• Wo fehlen Angebote zur gezielten Kompetenzförderung?

•Der Workshop „Research Data and Software Competencies“

• Welche Ergebnisse wurden erzielt?
• Wie kann Kompetenzvermittlung verbessert werden?

•QUADRIGA – ein Datenkompetenzzentrum für Geistes- und Verwaltungswissenschaften

• Warum ist datenbasierte Forschung nicht nur in MINT-Fächern relevant?
• Welche Bildungsangebote und Formate gibt es bereits?

•Zukunftsperspektiven und nächste Schritte

• Wie können Forschende gezielt weitergebildet werden?
• Welche Rolle spielen Kollaboration und Open Science?

Über die Gäste

•Prof. Ulrike Lucke ist Informatikerin an der Universität Potsdam und forscht im Bereich Bildungstechnologien. Sie beschäftigt sich mit der Entwicklung und Implementierung digitaler Bildungsangebote für die Wissenschaft und ist NFDI4DS Sprecherin und QUADRIGA Scientific Co-Lead.

•Jan Bernoth ist Teamleiter für das Teilteam Infrastrukturen am Lehrstuhl von Prof. Lucke und wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt NFDIxCS. Im Fokus der Forschung steht dabei die Entwicklung einer Infrastruktur, welche Forschungsdaten- und -softwaremangement nachhaltig unterstützt..

Mehr erfahren und vernetzen

•Nationale Forschungsdateninfrastruktur: www.nfdi.de

•FAIR-Prinzipien im Detail: www.go-fair.org/fair-principles

•QUADRIGA – Datenkompetenz: www.quadriga-dk.de

•NFDIxCS Nationale Forschungsdateninfrastruktur für Computerscience: https://nfdixcs.org/

•Datenkompetenzzentren (DKZ): www.forschungsdaten.info/kompetenzzentren/

•Workshop Volkswagen Themenwoche: https://www.uni-potsdam.de/de/rds-competencies/vwstiftung-themenwoche/uebersicht-themenwoche

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Was erwartet dich?

Wir sprechen über Grundlagen von Forschungsdaten und -software: Warum sind sie für die Wissenschaft wichtig? Welche Herausforderungen gibt es? Welche Infrastrukturen unterstützen Forschende in ihrer Arbeit? Unsere Gäste, Prof. Michael Goedicke und Alicia Janz, geben Einblicke in die Nationale Forschungsdateninfrastruktur und die Datenkompetenzzentren. Sie erläutern die Bedeutung von Forschungssoftware, den FAIR-Prinzipien und dem Zusammenhang zwischen Infrastrukturen und Kompetenzvermittlung. Diese Folge ist der Auftakt zu einer dreiteiligen Serie, die sich mit den Ergebnissen des Workshops "Research Data and Software Competencies" der VW-Thementage in Hannover (Volkswagen-Stiftung) befasst.

Themen der Episode:

• Forschungsdaten & Forschungssoftware – Was ist das?
• Was versteht man unter Forschungsdaten und Forschungssoftware?
• Die Rolle der NFDI und der Datenkompetenzzentren
• Wie helfen NFDIxCS und DKZ.2R dabei, Forschende zu unterstützen?
• Kompetenzvermittlung & Infrastruktur
• Wie greifen Kompetenzvermittlung und Infrastruktur ineinander? Welche Herausforderungen und Chancen gibt es?
• Der Workshop "Research Data and Software Competencies"
• Welche Kernfragen wurden diskutiert? Wie lassen sich bestehende Bildungsangebote und Infrastrukturen verbinden? https://www.uni-potsdam.de/de/rds-competencies/vwstiftung-themenwoche/uebersicht-themenwoche

Über die Gäste:

Prof. Michael Goedicke ist Senior Professor für Software Engineering an der Universität Duisburg-Essen und Sprecher des NFDI-Konsortiums NFDIxCS, das sich mit Forschungsdatenmanagement für die Informatik beschäftigt.

Alicia Janz ist Koordinatorin des Datenkompetenzzentrums DKZ.2R, dessen Ziel es ist junge Wissenschaftler*innen in Ihrer Datenkompetenz im Bezug auf Maschinelles Lernen, Hochleistungsrechnen und Forschungsdatenmanagement zu fördern.

Mehr erfahren und vernetzen:

•Nationale Forschungsdateninfrastruktur: https://www.nfdi.de

•FAIR-Prinzipien im Detail: https://www.go-fair.org/fair-principles/

•Datenkompetenzzentren (DKZ): https://www.forschungsdaten.info/kompetenzzentren/

•DKZ2R: Rhein Ruhr Zentrum für Wissenschaftliche Datenkompetenz: https://www.dkz2r.de/

•NFDIxCS Nationale Forschungsdateninfrastruktur für und mit Computer Science: https://nfdixcs.org/

Zum Mitmachen:

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Fachbegriffe/Glossar:

•Forschungsdatenmanagement: https://www.forschungsdaten.info/

•Datenkompetenz: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/

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In dieser Episode werfen wir einen Blick auf die rechtlichen und ethischen Herausforderungen bei der Nutzung von Forschungsdatensätzen. Wie können Daten sicher, effizient und rechtskonform zwischen Forschung und Industrie ausgetauscht werden? Wir diskutieren, wie Datenschutz, Geschäftsgeheimnisse und ethische Standards harmonisiert werden können, um die Zusammenarbeit zu fördern.

Themen der Episode:

• Datenrecht im Fokus: Einblicke in den rechtlichen Rahmen, darunter Datenschutz (DSGVO), Geschäftsgeheimnisse und Urheberrecht, sowie deren Anwendung auf Forschungs- und Industriedaten.
• Ethik und Fairness: Wie ethische Standards als Ergänzung zu rechtlichen Vorgaben eine verantwortungsvolle Datennutzung ermöglichen.
• Innovative Lösungen: Der Personal Health Train als Modell für sicheren Datenaustausch ohne zentrale Speicherung und seine Übertragbarkeit auf die Industrie.
• Praxisbeispiele und Herausforderungen: Der Balanceakt zwischen Datenschutz, KI-Standards und Datenminimierung – Konflikte und Lösungsansätze.
• Zukunftsperspektiven: Entwicklungen in europäischen Datenräumen wie der European Open Science Cloud und dem European Health Data Space.

Über den Gast:

Constantin Bress, wissenschaftlicher Mitarbeiter am FIZ Karlsruhe und Experte für rechtliche Aspekte von Forschungsdaten.

Mehr erfahren und vernetzen:

• Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI): https://www.nfdi.de/
• FAIR Data Spaces: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/
• FAIRagro: https://fairagro.net/
• FIZ Karlsruhe Leibnitz Institut für Informationsinfrastruktur: https://www.fiz-karlsruhe.de/

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Fachbegriffe/Glossar:

• NDA: non disclosure agreement

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In dieser Folge des NFDI-Podcasts tauchen wir in die Welt der Geodaten ein und erkunden, wie sie genutzt werden können, um die Biodiversität besser zu analysieren.

Unsere Gäste Christian Beilschmidt und Johannes Drönner von der Geo Engine GmbH geben Einblicke in die Nutzung und Verarbeitung von Geodaten sowie deren Anwendung in Umwelt- und Forschungsprojekten.

Themen der Episode:

• Was sind Geodaten? Eine Einführung in die Definition und Nutzung von Geodaten, von GPS-Standorten bis hin zu Satellitenbildern.
• Die Geo Engine – ein vielseitiges Werkzeug: Wie die Geo Engine Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt und für Nutzer:innen zugänglich macht, von Biodiversitätsprojekten bis hin zu Umwelt-Reportings.
• Anwendungsbeispiele: Spannende Demonstrationen wie der Einsatz von Geodaten zur Analyse von Baumsterben im Schwarzwald oder zur Klassifizierung landwirtschaftlicher Flächen in Kenia.
• Herausforderungen und Potenziale: Wie frei verfügbare und private Daten kombiniert werden können, um komplexe Fragestellungen zu beantworten, z. B. im ESG-Reporting von Unternehmen.
• Fair Data Spaces: Die Einbindung der Geo Engine in nationale und internationale Datenräume zur Förderung von Datensouveränität und interdisziplinärer Forschung.

Über die Gäste:

Dr. Christian Beilschmidt und Dr. Johannes Drönner, Mitgründer der Geo Engine GmbH

Mehr erfahren und vernetzen:

• Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI): https://www.nfdi.de/
• FAIR Data Spaces: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/
• Geo Engine Website: https://www.geoengine.de/

Zum Mitmachen:

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Fachbegriffe/Glossar:

• Raster-/Vektor-Daten: https://learn.opengeoedu.de/monitoring/landschaftstrukturmasse/datengrundlage/vergleich-vektordaten-rasterdaten
• Machine Learning: https://de.m.wikipedia.org/wiki/Maschinelles_Lernen
• Copernicus und Sentinel-Satellitendaten: https://www.d-copernicus.de/daten/satelliten/daten-sentinels/
• Data Space: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces-demonstratoren/
• ESG-Reporting: https://bdi.eu/themenfelder/steuern/esg-reporting

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In dieser Episode widmen wir uns der Frage, wie einheitliche Datenstandards und klare Identifikationsnummern die klinische Forschung und Patientensicherheit verbessern können. Dr. Heiner Oberkampf, Mitgründer von ACCURIDS, erläutert, wie FAIR Data Spaces die Zusammenarbeit zwischen Pharmaunternehmen und Krankenhäusern optimieren und so Daten für die globale Gesundheitsforschung nutzbar machen.

Themen der Episode:

• Patientensicherheit durch Datenstandards: Die Rolle von FAIR Data Spaces bei der Sicherstellung der Patientensicherheit in klinischen Studien – wie eindeutige Identifikatoren Fehler reduzieren und eine zuverlässige Datenbasis schaffen.
• Globale Identifikationssysteme in der Medizin: Warum eindeutige, länderübergreifende Identifikationsnummern für pharmazeutische Produkte entscheidend sind und wie sie die Analyse medizinischer Daten weltweit erleichtern.
• Warum moderne Datenstandards individuelle Excel Formate ablösen müssen: Die Grenzen traditioneller Tools und wie eine Softwarelösung zur Datenharmonisierung Effizienz und Genauigkeit in der Pharmaforschung fördert.
• WHO-Projekt zur Patientensicherheit:Beispielhafte Zusammenarbeit mit dem Uppsala Monitoring Center zur Etablierung globaler Identifikatoren und eines Knowledge Graphs zur Verbesserung der Patientensicherheit weltweit.
• Ausblick in die Zukunft: Was sind die nächsten Schritte zur Implementierung von Datenstandards und welche Herausforderungen bestehen bei der Schaffung eines sicheren, weltweit vernetzten Datenraums für medizinische Forschung?

Gast:

Dr. Heiner Oberkampf, Mitgründer von Accurids, Experte für Datenstandardisierung in der Pharmaindustrie

Mehr erfahren und vernetzen:

• Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI):https://www.nfdi.de/
• FAIR-Prinzipien im Detail: https://www.go-fair.org/fair-principles/
• FAIR Data Spaces: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/

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• Kontakt: https://www.nfdi.de/kontakt/

Fachbegriffe/Glossar für Shownotes

• Global eindeutige persistente Identifikatoren: https://www.zbmed.de/fileadmin/user_upload/Profil/Publikationen/PID_in_der_Medizin_EbM2019_final.pdf
• Datenregistrierung: https://www.pharmnet-bund.de/PharmNet/DE/Home/_node.html
• Identifikation Medizinischer Produkte: https://www.bundesgesundheitsministerium.de/themen/gesundheitswesen/medizinprodukte/faq-medizinprodukte

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In dieser Folge erkunden wir, wie mit FAIR Data Spaces ein sicherer und souveräner Datenaustausch zwischen Wissenschaft und Industrie möglich wird. Dr. Christoph Lange-Bever, Koordinator des Projekts FAIR Data Spaces, erklärt, wie einheitliche Standards und intelligente Datenräume helfen, sensible Informationen sicher zu teilen und zugleich innovative Forschung zu fördern.

Themen der Episode:

• Das Projekt FAIR Data Spaces:
• Wie der Aufbau eines sicheren, dezentralen Datenraums den Datenaustausch zwischen Forschung und Industrie erleichtert und fördert.
• FAIR-Prinzipien im Detail:
• Die Bedeutung von findbaren, zugänglichen, interoperablen und wiederverwendbaren Daten sowie die Rolle von „fully AI ready“ Daten für künstliche Intelligenz.
• Datenräume als Marktplätze für Wissen:
• Einblicke in das Konzept eines „Marktplatzes“ für Datenaustausch, wo jede Organisation ihre individuellen Nutzungsbedingungen festlegen kann.
• Sicherheitsmechanismen zur Datensouveränität:
• Erfahren Sie mehr über die Standards und Privacy-Enhancing Technologies, die die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und sicheren Datenaustausch ermöglichen.
• Anwendungsbeispiele:
• Praxisnahe Demonstrationen aus dem Gesundheitswesen und der Biodiversität, die zeigen, wie FAIR Data Spaces den sicheren Datenaustausch in realen Projekten unterstützen.

Gast:

Dr. Christoph Lange-Bever, Projektkoordinator von FAIR Data Spaces und Leiter der Abteilung für Data Science und Künstliche Intelligenz am Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT

Weiterführende Links:

• Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI): https://www.nfdi.de/
• FAIR Data Spaces: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/
• Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT: https://www.fit.fraunhofer.de/

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Fachbegriffe/Glossar für Shownotes

- Die FAIR-Prinzipien im Detail: https://www.go-fair.org/fair-principles/

- Grundlagen zu Datenräumen:

• Erklär-Video: https://www.youtube.com/watch?v=iDgBJUnFxdQ
• Wissenssammlung des EU Data Spaces Support Centre, insbesondere mit dem Data Spaces Blueprint: https://dssc.eu/page/knowledge-base

- International Data Spaces Association: https://internationaldataspaces.org/

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In dieser Folge des NFDI-Podcasts tauchen wir in die Welt der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) ein:

Wie organisiert Deutschland seine Forschungsdaten als gemeinsames Gut, und was bedeutet das für die Wissenschaft?

NFDI-Direktor Prof. Dr. York Sure-Vetter gibt Einblicke, wie NFDI Wissenschaftler in Deutschland unterstützt und was die FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) damit zu tun haben.

Themen der Episode:

• NFDI verstehen: Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur und ihre Rolle für die Wissenschaft: Wer profitiert und warum ist NFDI so wichtig?
• FAIR-Prinzipien – die Basis einer besseren Datenzukunft: Warum es entscheidend ist, Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar zu gestalten – und wie NFDI das ermöglicht.
• Von der Theorie in die Praxis: Anhand von Beispielen aus Biologie, Medizin und Sozialwissenschaften wird gezeigt, wie NFDI Forschungsdaten verfügbar macht und wie Wissenschaftler

damit arbeiten.

• Blick in die Zukunft: Prof. Dr. York Sure-Vetter spricht über den Einsatz von KI, internationale Zusammenarbeit und die Bedeutung von Feedback-Zyklen für die Wissenschaft.

Über den Gast:

Prof. Dr. York Sure-Vetter ist Direktor der NFDI und Professor für Angewandte Informatik am Karlsruher Institut für Technologie.

Als Experte für Künstliche Intelligenz und Data Science treibt er die Forschung und Organisation der NFDI voran.

Mehr erfahren und vernetzen:

• Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI):https://www.nfdi.de/
• FAIR-Prinzipien im Detail: https://www.go-fair.org/fair-principles/
• FAIR Data Spaces: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/

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Fachbegriffe/Glossar

• FAIR: https://www.go-fair.org/fair-principles/
• Forschungsdaten: https://de.wikipedia.org/wiki/Forschungsdaten
• Forschungsdatenmanagement
• Datenraum: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/
• Interoperabilität: https://forschungsdaten.info/praxis-kompakt/glossar/#c274055

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