Vielen Dank Birgit. Herzlich willkommen auch von meiner Seite. Ich freue mich, dass ich euch und
Ihnen heute über das Zertifikatsprogramm Datastore sprechen kann. Wir schließen derzeit gerade die
zweite Runde des Kurses auf. Das heißt, es ist eine ganz gute Zeit, um da ein bisschen darüber
zu reflektieren, wie die letzten zwei Jahre gelaufen sind, wie die zwei Kurse, die wir
bereits durchgeführt haben, was da gut gelaufen ist und wo wir vielleicht noch ein bisschen
nachjustieren können. Da freue ich mich dann auch natürlich auf das Feedback oder Ideen und Fragen
von euch und Ihnen. Okay, dann fangen wir gleich mal an. Einige von Ihnen kennen vielleicht dieses
Dokument von der Lebervereinigung. Das stammt schon aus dem Jahr 2020. Einer der
Punkte, einer der Empfehlungen in diesem Bericht ist, um eben Data Stewards auszubilden, die verbunden
sind mit den diversen Einheiten, die in Forschungseinrichtungen normalerweise vorhanden
sind, wie die Bibliothek, die IT-Abteilung, aber auch die Rechtsabteilung oder Projektmanager:innen.
Genau, zu dem heutigen Tag habe ich mir einige Punkte für die Agenda überlegt. Einerseits schauen
wir uns ganz kurz an, wie das Thema Data Stewardship Aus- und Weiterbildung derzeit aussieht in Europa.
Wir werden uns ein paar Empfehlungen für Data Stewardship Training, Data Stewardship Ausbildung
auch ansehen. Dann werde ich natürlich das Zertifikatsprogramm an sich vorstellen und wir
werden den Vortrag beenden mit dem Thema Karrierewege von Data Stewards, weil man in der Regel diese Art
Weiterbildung nicht macht, nur um sich wirklich aus Interesse weiterzubilden, sondern eben auch
eine entsprechende Rolle, eine entsprechende Stelle in diesem Bereich zu bekommen. Tatsächlich
ist es so, dass angehende Data Stewards oder Personen, die in der Forschungsdatenmanagement-Unterstützung
arbeiten möchten, bereits einige Möglichkeiten haben in Richtung von Training und Weiterbildung
in Europa. Da haben wir quasi eine gesamte Skala von ganz kurzen Trainingskursen, die wirklich ein
paar Stunden dauern bis vielleicht ein paar Tage. Das sind in der Regel eher informelle
Trainingsprogramme. Das können auch Selbstlernangebote sein oder Train-the-Trainer-Kurse, die vielleicht
auch bekannt sind. Ich habe hier mal als Beispiel, ich sehe, das ist noch auf Englisch, als Beispiel
den Selbstlernkurs von dem Projekt FairsFair und EOS Synergy ausgewählt. Das ist wirklich ein
E-Learning-Kurs, wo sie in ein paar Stunden, so zwei, drei Stunden, ein paar Module im Selbststudium
absolvieren können, wo sie wirklich einen sehr groben Überblick darüber erhalten, was Data Stewards
tun, was diese Rolle in der Regel beinhaltet an Forschungseinrichtungen und was sind so die Themen,
mit denen sich Data Stewards beschäftigen. Das heißt, so eine Basis von Forschungsdatenmanagement und
Open Science. Genau und dann quasi weiter so die Mittelstufe zwischen den Studiengängen und den
kurzen Trainingsprogrammen sind eben die Zertifikatskurse oder Zertifikatsprogramme.
Diese dauern in der Regel ein bis zwei Semester und die sind dann natürlich deutlich umfangreicher
und in der Regel auch etwas formaler aufgestellt. Sie bekommen dann in der Regel ein formales
Zertifikat. Diese Kurse haben eine Akkreditierung durch eine bestimmte Bildungseinrichtung und als
Beispiel habe ich hier den Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement von der TH Köln
und der Landesinitiative Forschungsdatenmanagement in Nordrhein-Westfalen ausgewählt. Dieser Kurs ist
derzeit in der dritten Runde und ist offen für den, vor allem für Deutschland, aber für den
deutschsprachigen Raum an und für sich dauert ein Semester und richtet sich explizit an Personen,
die in diesem Bereich bereits tätig sind und die sich hier entsprechend auch weiterbilden möchten.
Genau und dann quasi das andere Ende der Skala sind komplette Studiengänge. Da gibt es derzeit in
Europa tatsächlich nur ein Beispiel. Das sind dann natürlich je nach den lokalen Gegebenheiten
Kurse, die zwei Semester bis zum deutschsprachigen Raum in der Regel vier Semester dauern würden und
als Beispiel habe ich hier eben das digitale Datenmanagement. Das ist ein Masterstudiengang,
ein weiterbildender Masterstudiengang, das in Kollaboration zwischen der Humboldt-Universität
zu Berlin und der FH Potsdam angeboten wird. Dieser Kurs ist tatsächlich jetzt auslaufend,
das heißt da werden jetzt keine neuen Studierenden aufgenommen, aber es war jetzt,
ich glaube zwei oder drei Jahre gab es mal die Matrikel, die diesen Kurs auch absolvieren konnten.
Ich glaube dabei ist jetzt noch wichtig zu betonen, wir reden hier wirklich von
Weiterbildung oder Ausbildung von Data Stewards in dem in der Regel öffentlich finanzierten
Forschungsbereich. Es gibt auch diese Rolle von Data Stewards in der Industrie, in der privaten
Wirtschaft. Da gibt es auch einige Ausbildungen, Weiterbildungen für genau explizit diese Rolle,
aber da die sich sehr stark unterscheidet von unserem Verständnis von Data Stewards an
Forschungseinrichtungen, werde ich mich heute wirklich nur auf diese Rolle beschränken. Wie
Sie sehen, derzeit gibt es schon einige Möglichkeiten, was man sich auswählen kann
und es hängt natürlich sehr stark davon ab, wie die eigene Forschungseinrichtung,
wie die eigene Arbeitgeberin diese Rolle auch definiert. Ob das jetzt volle Stellen sind,
die wirklich Personen nur als Data Stewards Vollzeit arbeiten oder ist es quasi so eine
zusätzliche Aufgabe, die Sie schon zu einigen anderen Tätigkeitsbereichen dazu bekommen und
entsprechend würde man natürlich auch dann sich orientieren, um eine passende Weiterbildung oder
Ausbildung auszuwählen. Genau, um das alles ein bisschen anschaulicher zu machen, habe ich hier
auch zwei aktuelle Data Steward Profile. Das sind wirklich zwei, basierend auf Personen, die in diesem
Bereich tätig sind und da sieht man auf den ersten Blick, dass die auch ganz unterschiedlich aufgestellt
sind. Das basiert auf zwei Einrichtungen in Holland und auf der einen Seite haben wir hier ein Profil
von einem Data Steward an der TU Delft, die ja seit Jahren als die Vorreiter-Universität gilt in
diesem Bereich Data Stewardship und wie Sie sehen, sind die Erwartungen hier
recht hoch. Tatsächlich wird ja ein Doktorat gefragt von den Personen, die diese Rolle dann
übernehmen. Sie sollten auch eine aktive Forschungserfahrung haben und sie übernehmen
dann in ihrem Job einige sehr spezialisierte Aufgaben, wo sie zum Beispiel Training zum
Thema Forschungsdatenmanagement anbieten, das sich explizit an diese Disziplinen richtet,
mit denen, in der sie auch selber ausgebildet sind und wo man sie sich gut auskennt. Das heißt,
man geht schon relativ in die Tiefe, was diese Unterstützung zum Management von Forschungsdaten
angeht. Und so ein bisschen auf der anderen Seite haben wir eine Person, die als Data Steward tätig
ist an einer kleineren Fachhochschule, auch in Holland und da sieht man, dass die Erwartungen
ganz anders sind. Da ist die formale Vorgabe, dass diese Person mindestens einen Bachelorabschluss
benötigt und man sieht auch, dass diese Data Steward Rolle ist nur ein Teil von deren Tätigkeiten.
Das heißt, wir haben eigentlich einen Hauptjob in der Bibliothek und haben zusätzlich dazu
quasi dieses Thema Forschungsdatenmanagement Unterstützung dazu bekommen. Und wir wissen,
dass es auch durchaus an österreichischen Forschungseinrichtungen ein Thema, wo man
relativ selten Personen hätte, die explizit sich dieser Aufgabe, ausschließlich dieser
Aufgabe widmen. Oft hat man eben eine Kombination, zum Beispiel Thema Open Access und dazu auch
Forschungsdatenmanagement oder Data Stewardship Aufgaben. Das heißt, das ist auch durchaus für
unseren nationalen Kontext relevant. Genau. Und wenn man sich diese zwei Profile so nebeneinander
anschaut, sieht man natürlich, dass es, da würden sie mir glaube ich zustimmen, dass es vielleicht
nicht ganz angebracht ist, dass man von einer Person wie dieses Profil auf der rechten Seite
fordern würde, dass sie zusätzlich noch einen kompletten Master in Data Stewardship abschließen
oder in digitalem Datenmanagement, weil das Potenzial für diesen Anteil ihrer Stelle
gar nicht notwendig ist. Was da aber durchaus relevant und hilfreich sein könnte, ist,
wenn sie eben potenziell eben so eine Art Zertifikatsprogramm absolvieren oder eins von
diesen kürzeren Trainingskursen. Und dann auf der anderen Seite haben wir dann auch,
können wir auch diese, könnte man diese Diskussion eröffnen, was denn überhaupt zumutbar ist von
jemandem, der bereits ein PhD hat. Ist es denn möglich, dass man dann zusätzlich von denen fordert,
dass sie noch einen zusätzlichen Master absolvieren, um in diesem Bereich tätig zu sein? Oder ist es
da eben eher wieder auf einer eben quasi niedrigeren Ebene von den Zertifikatsprogrammen oder kürzeren
Trainingskursen? Genau. Derzeit gibt es noch nicht wirklich einen Konsens darüber in Europa,
wie diese Ausbildung oder Weiterbildung für Datastudents tatsächlich aussehen sollte. Es
gibt diverse Use Cases, diverse Kurse, die bereits angeboten werden, wie die, die wir uns schon
angesehen haben. Aber tatsächlich gibt es diese Bemühungen auf der europäischen Ebene, das ein
bisschen mehr zu vereinheitlichen und da mehr zusammenzuarbeiten, um mehr einheitliche Standards
für diese Rolle festzulegen. Da haben wir im Rahmen der Taskforce von der EOSC, der European
Open Science Cloud, zum Thema Datastudentship, Curricula und Career Paths, gemeinsam mit
Kolleginnen und Kollegen aus ganz Europa, einige Empfehlungen ausgearbeitet, die zu diesem Thema,
die sich mit diesem Thema beschäftigen und sich an verschiedene Stakeholder richten. Tatsächlich
sind es 17 Empfehlungen. Wenn Sie sich dafür interessieren, gerne können Sie diesen gesamten
Bericht lesen. Ich habe jetzt ein paar ausgewählt und einerseits empfehlen wir jetzt an die,
das richtet sich tatsächlich an die Rektorate von Universitäten und auch an Ministerien,
dass die, dass sie, die sich dazu verpflichten, tatsächlich Datastudents auszubilden und dass
sie sich dazu formal verpflichten, wenn sie Policies zu Forschungsdatenmanagement oder
entsprechende Strategien ausarbeiten. Und was damit natürlich einhergeht, ist, dass wir,
dass wir denen nahelegen, dass sie in diesen Bereich auch investieren, dass sie in diese
Entwicklung von Weiterbildungen und Durchführung von solchen Kursen investieren und dass die sich
auch an die verschiedenen Forschungsbereiche richten. Es ist ebenfalls wichtig, dass wir eine
höhere Anzahl von akkreditierten Kursen haben, dass das nicht nur so informelle Trainingskurse
sind, aber dass es tatsächlich ein formaler Qualitätssicherungsprozess gibt, wie bei
einer Akkreditierung durch eine Universität. Aber was wir weiterhin auch empfehlen, und das
geht konkret an die Forschungseinrichtungen selbst, dass diese auch Kerncurricula zum
Forschungsdatenmanagement für Studierende, für Forscher:innen etablieren. Das bedeutet,
dass wir idealerweise in Zukunft in allen Studiengängen diese Themen mit drin hätten
und damit würde auch dieser Bedarf an einer Weiterbildung in diesem Bereich ein bisschen
senken. Genau, es war jetzt relativ abstrakt zum Anfang, deshalb wäre es ganz gut, wenn wir uns
jetzt mal ein bisschen was Konkreteres anschauen, was Greifbareres. Da möchte ich Ihnen kurz
erzählen, wie das Thema Data Stewardship derzeit an der Universität Wien aussieht und wie viele
andere Forschungseinrichtungen verwenden wir hier dieses Bild von einer Brücke. Also die Idee ist,
dass unsere Data Stewards, die bei uns an den Fakultäten und Forschungszentren arbeiten,
unsere Zielgruppen, Forschende, Studierende mit den zentralen Services, mit der Infrastruktur
verbinden und da wirklich diese Brücke schlagen. Und wie wir mit unserem Programm angefangen haben,
2022 haben wir uns entschieden, ein sogenanntes Data Steward-Netzwerk zu implementieren. Das ist
ein Teil unseres größeren Forschungsdatenmanagement Teams. Wir haben die Koordination an der Bibliothek
und wir haben dann Data Stewards, die an den ausgewählten Fakultäten und Forschungszentren
arbeiten und dort für die disziplinspezifische Unterstützung zuständig sind. Und was uns
sehr wichtig war, als wir unsere mittlerweile vier Data Stewards angestellt haben, wir wollten
sie nicht einfach nur finden und einstellen und dann quasi einfach machen lassen. Wir wollten
sie wirklich gut unterstützen, gut einarbeiten, sodass sie möglichst gut für diese recht
herausfordernde Rolle vorbereitet sind. Und da haben wir zwei Maßnahmen ergriffen. Einerseits
haben wir ein sehr strukturelles Onboarding entwickelt, das circa zwei Monate dauert und
wir haben dann eben auch diese formale Weiterbildungsschiene gestartet, nämlich das
Zertifikatsprogramm Data Steward. Und wie das denn konkret aussieht, da haben uns dann beide
Entwicklungen, das sehr eng mit dem Projekt Fair Data Austria war, haben wir uns da so drei
Prinzipien gesetzt, an denen wir uns orientiert haben. Einerseits war es uns sehr wichtig,
natürlich, dass unsere zukünftigen Data Stewards die richtigen Kompetenzen erwerben können. Aber
wir haben hier natürlich mit Erwachsenen zu tun, die sehr viel eigene Berufserfahrung,
Forschungserfahrung mitbringen. Das heißt, wir wollten auch diese Erfahrungen und Expertise in
den Kurs einbinden und davon profitieren. Das heißt, wir haben versucht, Wege zu finden, um
das gegenseitige Lernen innerhalb der Gruppe zu unterstützen, mit dem Ziel, dass wir eine
Data Steward Community bauen, dass unsere Data Stewards, unsere AbsolventInnen auch Teil der
internationalen Data Steward Community werden. Jetzt ein paar Eckdaten zu dem Kurs. Es handelt
sich um eine berufsbegleitende Weiterbildung, die basiert auf einem Zertifikatskurs Data
Librarian, das wir vor einigen Jahren an der Universitätsbibliothek Wien angeboten haben.
Wir haben auch sehr stark die Ergebnisse von dem Fair Data Austria Projekt verwendet und
haben auch eine sehr enge Kooperation mit zwei ähnlichen Kursen in Deutschland aufgebaut.
Einerseits das Data Train, das ist von der Bremen University Alliance und dann mit dem bereits
genannten Zertifikatskurs FDM von der TH Köln. Der Kurs findet auf Englisch statt und ist sehr
international ausgerichtet, dauert zwei Semester und man bekommt dafür 15 ECTS-Punkte insgesamt.
Und wenn man den Kurs abschließt erfolgreich, dann bekommt man eben ein Zertifikat der
Universität Wien. Derzeit belaufen sich die Kosten auf 2950 Euro. Was die Zielgruppen,
die Aufnahmevoraussetzungen angeht, wir haben versucht hier wirklich offen zu sein und verschiedene
Expertise und Erfahrungen auch zu würdigen. Das heißt, wir richten uns da wirklich an Forschende,
PhD Studierende, Postdocs, aber auch Mitarbeiterinnen aus der Forschungsunterstützung,
aus verschiedenen Bereichen der Forschungsunterstützung. Als Aufnahmevoraussetzung
braucht man die allgemeine Hochschulreife, solange man eine mehrjährige einschlägige
Berufserfahrung nachweisen kann oder ein abgeschlossenes Masterstudium. Was die Bewerbung
angeht, es ist relativ einfach. Man muss ein kurzes Motivationsschreiben schreiben, dann einen
Lebenslauf beilegen, die entsprechenden Urkunden und optional kann man auch ein Empfehlungsschreiben
von der Arbeitgeberin hinzufügen. Der Kurs ist in fünf Module aufgeteilt. Das erste Modul ist das
einzige, was in Wien stattfindet, vor Ort. Das ist eine Woche im Oktober, wo die gesamte Gruppe
zusammenkommt, sich kennenlernt und ebenfalls sich mit den Grundlagen des Forschungsdatenmanagement
und Open Science auseinandersetzt. Nach dem Modul 2 findet der Rest des Kurses online statt. Das
zweite Modul bringt dann die Grundlagen von IT und Data Science Themen und wie man sieht auf
der Abbildung, diese ersten zwei Module sind so die Basis von dem gesamten Kurs, wo wir ganz viele
verschiedene Themen erwähnen und uns ein bisschen anschauen, aber im Detail werden die dann im
Modul 3 behandelt, wo wir verschiedene Themen entlang des prototypischen Lebenszyklus von
Forschungsdaten behandeln. Und im Modul 4 fangen wir an, diese neuen Kenntnisse, die man erworben
hat, in die typischen Aufgaben von Datastreets zu übersetzen. Das bedeutet zum Beispiel, dass wir
lernen, wie man eine Bedarfsermittlung macht oder wie man Training selber entwickeln und durchführen
kann. Und im Modul 5 wählen sich die Teilnehmenden ein Thema für ein Projekt, an dem sich entweder
alleine oder in kleinen Gruppen zusammenarbeiten. Und hier sind sie wirklich ganz frei. Wir hatten
Teilnehmende, die hier Projekte gemacht haben zur Entwicklung einer Forschungsdatenmanagement
Policy für ihre Einrichtung, aber wir hatten auch Projekte wie die Entwicklung eines Brettspiels
zur Vermittlung der FAIR-Prinzipien. Was die Lehre in dem Zertifikatsprogramm angeht,
haben wir versucht, hier eine gesunde Mischung von Forschenden und Expertinnen aus der
Forschungsunterstützung zusammenzubringen. Wir wollten auch einerseits die Expertise aus
Österreich bekannter machen und auch die internationalen Perspektiven einbinden. Da
haben wir Kolleginnen und Kollegen aus einigen dieser Länder für den Kurs gewinnen können.
Was die konkreten Lehrvereinstaltungen angeht, das sind wirklich interaktive Workshops,
die dann begleitet sind durch Selbststudiumsphasen. Es gibt keine Prüfungen, keine Tests. Dabei gibt
es aber praktische Aufgaben, die die Teilnehmende dann in diesem Selbststudium erarbeiten und
teilweise sind diese auch wahlbar. Jetzt komme ich schon ein bisschen zu dem Rückblick auf die
ersten zwei Jahre. Wir haben hier bei der ersten Durchführung, die 2022 angefangen hat,
25 Teilnehmende gehabt aus zehn verschiedenen Ländern. Wir haben wirklich eine sehr diverse
Gruppe zusammenbekommen, was sehr erfreulich war von den Disziplinen her, von den Geistes,
über die Sozialwissenschaften bis hin zu Informatik. Und was die Berufe angeht,
zu dem Zeitpunkt des Kursbeginns, da waren Bibliothekar:innen, Data Stewards, aber auch
Wissenschaftlerinnen auf verschiedenen Karrierestufen. Und in der zweiten Runde,
die jetzt derzeit bald zu Ende geht, ist es sehr, sehr ähnlich. Da haben wir 26 Teilnehmende aus
zwölf Ländern, inklusive den USA und Japan. Wieder ganz, ganz breit, was die Forschungsdisziplin
angeht, was dieser akademische Hintergrund angeht und ebenfalls auch die verschiedenen
Berufsgruppen, die wir hier betreten haben. Und wir hatten auch das Glück, dass wir wirklich
auch recht positives Feedback erhalten haben von den Teilnehmenden in beiden Runden. Aber wir
versuchen natürlich, da auch immer wieder Wege zu finden, wie wir uns auch verbessern können.
Apropos verbessern. Was ist denn gut gelaufen und woran arbeiten wir noch? Aus unserer Sicht
ist natürlich diese Internationalität dieser beiden Gruppen ein extremer Erfolg. Damit sind
wir sehr, sehr glücklich. Das war das, was wir auch erreichen wollten und das ist uns wirklich
gut gelungen. Und jetzt weiter, worauf wir auch wirklich stolz sind, ist, dass wir ein sehr
ganzheitliches Zulassungsprozess entwickelt haben, wo wir eben wirklich auf die konkrete Person schauen,
diese möglichst ganzheitlich betrachten und deren verschiedene Erfahrungen irgendwie
in Betracht versuchen zu ziehen und eben auch wirklich sehr stark auf ihre Motivation schauen
und da verschiedene Perspektiven zusammenbringen. Das hat sehr, sehr, sehr viel gebracht für eben
diese Diversität in der Gruppe, die auch die Teilnehmenden sehr positiv sehen. Da eben diese
Nutzung dieser vielfältigen Perspektiven von den TeilnehmerInnen in Gruppenarbeit, in Diskussionen,
das ist auch etwas, was die Teilnehmer:innen sehr positiv schätzen und das versuchen wir wirklich
zu unterstützen dadurch, dass wir auch für die gesamte Laufzeit des Kurses so Peer-Lerngruppen
organisieren, wo sie in so kleinen Gruppen durch den gesamten Kurs sich gegenseitig begleiten
können. Was unsere Herausforderungen angeht, wir haben natürlich festgestellt, dadurch, dass die
Mehrheit des Kurses online stattfindet, brauchen die Teilnehmer:innen sehr, sehr viel Unterstützung
und sehr viele Informationen und da haben wir tatsächlich vor allem in der ersten Runde etwas
unterschätzt, wie detailliert wir alles dokumentieren müssen für die Studierende und wie oft wir sie
auch an diese Dokumentation erinnern müssen, wie oft wir sie auch quasi einsprechen müssen mit dem,
was genau was zu tun ist, so dass sich keiner verloren fühlt, so dass kein Chaos entsteht. Das ist
auf jeden Fall etwas, wo wir dann vor allem in der zweiten Runde sehr stark in die Richtung
gearbeitet haben und es ist auch etwas, woran wir quasi andauernd weiterarbeiten, da wirklich sehr
detaillierte Richtlinien und Dokumentationen für die Studierenden zu erstellen. Und der zweite
Punkt ist, wie ich gesagt habe, es gibt diese eine Woche in Wien, da gibt es auch so ein
Begleitprogramm mit vielen Netzwerken, Socializing und wir hatten auch ein kleines bisschen was dann
online gemacht, aber wir haben wirklich gemerkt, dass die Teilnehmenden sich das viel mehr wünschen,
als was wir in der ersten Runde gemacht haben. Sie möchten dann auch wirklich viel mehr informelle
Online-Get-togethers, gemeinsame Kaffeepausen, wie auch immer. Das ist ein bisschen ein Thema,
mit dem wir uns jetzt auch noch beschäftigen. Und jetzt möchte ich mal abschließen mit quasi
dem Ausblick in die Zukunft, Richtung der Karrierewege der Data Stewards, unserer
Absolvent:innen, aber auch Data Stewards generell. Ich muss sagen, die Erwartung,
die vielleicht zum Teil da war, dass die Personen, die sich bei uns für den Kurs anmelden,
irgendwie ganz am Anfang ihrer Karriere in diesem Bereich stehen oder erst vor dem Wechsel,
das hat sich nicht so ganz wahrhaftet. Tatsächlich ist in beiden Gruppen rund die Hälfte der
Teilnehmenden bereits in diesem Bereich tätig und das Zertifikatsprogramm bietet eine
Anerkennung für deren vorhandene Expertise und Erfahrung. Derzeit machen wir keine sehr
umfassende Nachbefolgung von den Karrierewegen der Absolvent:innen. Wir haben das vor,
dann wahrscheinlich für nächstes Jahr, wenn wir so drei Runden durchgeführt haben,
aber wir haben ein bisschen natürlich von den Teilnehmenden auch in Einzelfällen gehört. Einige
haben tatsächlich entweder schon während des Kurses oder dann unmittelbar danach neu
stellen als Data Stewards oder FDM Expert:innen oder im Repositorienmanagement bekommen, was uns
natürlich immer sehr gefreut hat. Aber was so die Breite an möglichen Rollen für Data Stewards
oder Personen einfach mit dieser Art Weiterbildung, Ausbildung angeht, da gibt es sehr viele
Möglichkeiten. 2022 hat die Research Data Alliance hierzu eine große Umfrage gemacht,
wobei auch zum Beispiel herauskam, dass dieser Begriff, diese Bezeichnung Data Steward eine
äußerst europäische Entwicklung ist. Das wird wirklich so gut wie gar nicht woanders auf der
Welt verwendet. Es gab aber auch Rückmeldungen von den Befragten aus anderen Teilen des Welts
und der Welt und da waren diese verschiedenen Berufsbezeichnungen als Antwort vorhanden. Da
haben die Kolleg:innen von der Research Data Alliance eine schöne Work Cloud gebaut, wo man
glaube ich sehr schön sieht, die gesamte Bandbreite von diesen verschiedenen Rollen, wo Personen auch
tätig sein können. Natürlich als Research Data Manager, Data Curators, Datenkuratierung ist auch
ein großes Thema im Bibliothekswesen oder eben weiterhin in der Forschung oder in
quasi breiterer Forschungsunterstützung. Da gibt es wirklich sehr, sehr viele Möglichkeiten. Und
wie ich am Anfang erwähnt habe, haben wir uns im Rahmen dieser EOSC Task Force zu Data Stewardship
mit den Kolleg:innen aus ganz Europa auch mit dem Thema Karrierewege beschäftigt und einige Sachen,
die wir da herausgearbeitet haben, sind eben quasi die Aspekte von Karrierewegen, die für
Data Stewardship besonders relevant sind und die derzeit von den Arbeitgeber:innen nicht wirklich
oder nicht genug, nicht ausreichend adressiert werden. Einerseits haben wir natürlich die Zeit,
vordem man diese Stelle antritt oder vordem man diese Rolle bekommt, die vorherigen Erfahrungen,
die Ausbildung, die man mitbringt. Dann gibt es die ganzen Aspekte der aktuellen Rolle. Sind die
Data Stewards zufrieden? Sind sie zufrieden mit ihrem Team, mit ihrem Gehalt, mit den Benefits,
die sie da bekommen? Urlaub, Homeoffice etc. Und sehr wichtig natürlich, sind sie tatsächlich
glücklich mit den Aufgabenbereichen, die sie da bekommen. Und dann haben wir diese Spannung
zwischen deren Forschungsrolle und deren Unterstützungsrolle. Wo auf dieser Skala
bewegen sie sich? Weil die Data Stewards arbeiten in der Regel an der Schnittstelle zwischen der
Forschung und der Unterstützung und es ist gar nicht so einfach, in diese klassischen Strukturen
der Unis oder auch generell Forschungseinrichtungen die Data Stewards reinzupassen. Sie kommen generell
als allgemeines Personal rein, aber bringen natürlich in der Regel sehr viel Forschungserfahrung
mit und sind es gewohnt, quasi wie Forschende zu arbeiten. Das kann natürlich auch zu
Unzufriedenheit führen, wenn sie da gezwungen sind, in so einer reinen Unterstützungsrolle
zu arbeiten. Und womit sich derzeit die Forschungseinrichtungen sehr stark beschäftigen,
ist eben, wie finden wir Leute für diese Stellen und wie können wir sie denn ausbilden,
weiterbilden für diesen Job? Aber sehr wenige stellen sich die Frage, okay, jetzt haben wir sie
oder in ein, zwei Jahren haben wir sie. Was kommt danach? Werden sie noch glücklich sein in diesem
Job in fünf Jahren, in zehn Jahren? Und wie können wir schauen, dass wir für sie
wirklich auch einen Karriereweg in der Einrichtung kreieren? Und da sind diese ganzen zukünftigen
Schritte extrem wichtig und aus meiner Perspektive und wirklich auch der Gruppe derzeit recht
vernachlässigt von den meisten Forschungseinrichtungen. Es ist einerseits das Thema, wie werden die
Personen dann weitergebildet, ausgebildet und was sind tatsächlich deren Wachstumsoptionen innerhalb
der Einrichtung? Bietet die Einrichtung tatsächlich nur so einen Management-Karriereweg an? Da gibt es
dann natürlich irgendwann mal nicht mehr die Möglichkeit für alle aufzusteigen oder gibt es
die Möglichkeit auch auf so einer Art Experten-Karriereweg sich weiterzuentwickeln, zum Beispiel
Richtung Senior Data Steward. Genau und damit werde ich schon den heutigen Vertrag gerne abschließen.
Ein kurzer Hinweis, wenn Sie sich für das Zertifikatsprogramm Data Steward an der Uni Wien
interessieren, die Bewerbungsfrist läuft noch bis zum 30. Juni. Da haben Sie noch die Möglichkeit,
sich anzumelden. Ich würde mich sehr freuen, wenn ich da noch einige Anmeldungen von Ihnen sehen
würde und hiermit bedanke ich mich sehr für die Aufmerksamkeit, freue mich sehr auf Ihr Feedback,
Ihre Fragen, die ich dann auch gerne beantworte.