Im vorliegenden Beitrag wird der datenwissenschaftliche Paradigmenwechsel der letzten 30 Jahre und der Übergang von Small Data zu Big Data am Beispiel der Umweltforschung am Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung – UFZ dargestellt. Es werden Herausforderungen, Lehren der Vergangenheit und Managementansätze diskutiert, die auch für andere Wissenschaftsfelder geeignet sein mögen, um einen größeren Nutzen aus Big Data zu ziehen.

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Fazit

Der Übergang von Small zu Big Data ist ein permanenter Veränderungsprozess, der sich teils schleichend, teils geplant in den vergangenen zwei Jahrzehnten vollzogen hat. Die wesentlichen Lehren aus diesem Prozess mit Bezug zu den fünf Herausforderungen für das Management der Big-Data-Wissenschaftswelt aus der Perspektive des Helmholtz-Zentrums für Umweltforschung sind nachfolgend zusammengefasst.

Etablierung eines FAIRen Forschungsdatenmanagements. Es ist wesentlich, FAIRes Forschungsdatenmanagement konsequent im Sinne eines Managementsystems mit eindeutigen und in der Forschungseinrichtung gut kommunizierten institutionalisierten Prozessen umzusetzen.

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Querschnittskompetenz Datenwissenschaften und Personalstrategie. Das benötigte Wissen, um die enormen Fortschritte in allen Phasen des Datenlebenszyklus zu nutzen, geht weit über die Kapazität einzelner Forschender hinaus. Dieses Wissen, auf dessen Basis derzeit neue Karriereprofile entstehen, muss den Forschenden mit Angeboten der Wissenschaftseinrichtung vermittelt werden, zum Beispiel in Form von regelmäßigen Weiterbildungen (lebenslanges Lernen, Training on the job), aber auch durch Beratungen durch Expert:innen zu den jeweiligen Datenlebenszyklusphasen, also aus den Bereichen wie Datenmanagement, IT, Datenwissenschaften, Softwareentwicklung, Daten-Workflow Engineering.

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Vernetzung. Die Akteure, die sich für die Vernetzung von heterogenen Datenbeständen innerhalb einer Einrichtung, national oder auch international einsetzen, benötigen die volle Unterstützung der Einrichtungsleitung sowie administrative Unterstützung im Vertragswesen, in Bezug auf Governance-Modelle und sie brauchen Handlungssicherheit bei internationalen Kooperationen.

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Investitionsstrategie. Die Investitionsstrategien von Wissenschaftseinrichtungen müssen mit Bezug auf wissenschaftliche Gerätschaften und Infrastrukturen Forschungsdatenmanagement und den FAIRen Verbleib der entstehenden Daten von Beginn an berücksichtigen. Parallel dazu ist hinsichtlich des Alterungsprozesses von Gerätschaften zu beachten, dass Mittel verfügbar gehalten werden, um Geräte-Updates, auch in Bezug auf die IT-Umgebung von Geräten, zu finanzieren. Die gleichzeitige Berücksichtigung der Lebenszyklen der Gerätschaften und des Lebenszyklus der dazugehörigen Daten ist für ein konsistentes Management der Big-Data-Wissenschaftswelt essenziell.

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Dr. rer. pol. Frank Messner ist Volkswirt und als Prokurist und Leiter des Stabs Zentrumsentwicklung und Wissenschaftliches Controlling am Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung tätig.

Dr. rer. nat. Dagmar Rosenow ist stellvertretende Leiterin des Stabs Zentrumsentwicklung und Wissenschaftliches Controlling am Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung und als Geophysikerin thematisch mit dem Bereich „Smarte Modelle und Monitoring“ einschließlich Forschungsdatenmanagement befasst.

Dr. agr. Steffen Zacharias ist Bodenhydrologe und koordiniert am UFZ das TERENO-Observatorium „Harz/ Mitteldeutsches Tiefland.“

Dr.-Ing. Jan Bumberger koordiniert wissenschaftlich das Forschungsdatenmanagement am UFZ, ist in der Co-Leitung des DataHub im Forschungsbereich Erde und Umwelt der Helmholtz-Gemeinschaft und koordiniert strategisch den Aufbau der Cyberinfrastruktur der eLTER RI.