RDM - from Theory to Practice: An Application Example based on Measurement Data gained by Ultrasonic Pulse Transmission Tests

Description

Abstract (English)

In university research, data has been collected using a variety of methods and stored using different, mainly analogue, formats. In the course of digitization in recent decades, however, digital formats are being used more and more frequently. Still rare is to make use of common standards and open data formats for structuring and archiving data. In addition, publishing records is not a common practice, especially in engineering sciences. That significantly limits the reusability and the scientific use of research data. These problems can be addressed through research data management using data management plans, open file formats, standardized metadata and publishing the data in scientific data repositories. All the tools required for research data management have been well-documented in the literature for years. In addition, numerous suitable software applications that support research data management are available. The work presented here includes an application example to show an approach for modern research data management workflow. This example covers the collection of measurement data in laboratory tests, their processing and structuring and the possibilities for future use. The shown data was gained from laboratory tests using the ultrasonic pulse transmission method. This application example shows the consistent implementation of the FAIR-DATA principles of research data management. Furthermore, the challenges that arise and the resulting opportunities are discussed. The application example also shows that research data management requires forward-looking planning and time resources. However, the advantages outweigh the perceived disadvantages, especially the benefits for the scientific community. Research data management offers the possibility of future-oriented and sustainable data management.

Abstract (German)

Im Bereich universitärer Forschung werden schon seit eh und je Daten mit den unterschiedlichsten Methoden und Formaten erhoben und verwendet. Früher wurden diese Daten in analoger Form gespeichert. Im Zuge der Digitalisierung der letzten Jahrzehnte kommen aber immer häufiger digitale Formate zu Anwendung. Für die Strukturierung und Archivierung werden dafür nach wie vor selten allgemein anerkannte Standards und offene Datenformate verwendet. Darüber hinaus werden Datensätze nur selten veröffentlicht. Dies schränkt die Wiederverwendbarkeit und damit den wissenschaftlichen Nutzen von Forschungsdaten erheblich ein. Diese Probleme können durch Forschungsdatenmanagement unter Verwendung von Datenmanagement-Plänen, offenen Dateiformaten, standardisierter Metadaten und der Veröffentlichung der Daten in wissenschaftlichen Datenarchiven behoben werden. In der Literatur sind alle benötigten Werkzeuge des Forschungsdatenmanagements bereits seit geraumer Zeit gut dokumentiert. Darüber hinaus steht bereits eine Vielzahl von Software-Applikationen zur Verfügung, die dafür geeignet sind, Forschungsdatenmanagement zu unterstützen. Die präsentierte Arbeit zeigt anhand eines Anwendungsbeispiels den Arbeitsablauf zeitgemäßen Forschungsdatenmanagements. Dieses Beispiel umfasst die Erhebung von Messdaten im Laborversuch, deren Aufbereitung und Strukturierung und die Möglichkeiten für die zukünftige Verwendung. Die dafür verwendeten Daten stammen aus Laborversuchen, die unter Verwendung des Ultraschall-Puls Transmissionsverfahrens erhoben wurden. Im Zuge des Anwendungsbeispiels wird die konsequente Umsetzung der FAIR-DATA Prinzipien des Forschungsdatenmanagements, dabei auftretende Herausforderungen und die daraus entstehenden Möglichkeiten diskutiert. Das Anwendungsbeispiel zeigt auch, dass Forschungsdatenmanagement vorausschauende Planung und vor allem zeitliche Ressourcen erfordert. Diese vermeintlichen Nachteile werden jedoch von den Vorteilen, insbesondere dem Nutzen für die wissenschaftliche Gemeinschaft, deutlich überwogen. Forschungsdatenmanagement bietet die Möglichkeit zu zukunftsorientierter und nachhaltiger Datenbewirtschaftung.

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