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Services

uniIT

An der Universität Graz gibt es neben den Fileservices für Einheiten und Projekte (GFS - Group File Services) und Einzelpersonen (PFS - Personal File Services), die Möglichkeit Daten in der uniCloud zu speichern, sie zu teilen und kollaborativ zu arbeiten. Diese Services bieten ausreichend Speicherplatz, sind in das Backupmanagement der uniIT integriert und ermöglichen eine adäquate Benutzer:innenverwaltung. In der uniCloud ist es z.B. auch möglich, Speicher für Projekte und Arbeitsgruppen zu erstellen. 

Für den Datenaustausch gibt es das Service uniShare, bei dem es neben dem Verschicken von Daten auch möglich ist, Daten von externen Personen zu empfangen.

Kontakt: IT-Support-Portal

Weiterführende Links:

  • uniCloud Überblick (Intranet) und Details (Intranet), Nutzungsbedingungen der uniCloud (uniCloud)
  • Details uniShare (Intranet)
  • Fileservices der Uni Graz (Intranet)

 

***

 

Forschungsmanagement und -service

Die Leistungen des FMS schließt auch eine rechtliche Beratung mit ein, z.B. in Bezug auf den Umgang mit personenbezogenen Daten. 

Kontakt: https://forschungsmanagement.uni-graz.at/de/

 

 

 

RDM Cycle collect and capture ©CC-BY-SA, Helmut W. Klug - Remix of image by Gaelen Pinnock.
©CC-BY-SA, Helmut W. Klug - Remix of image by Gaelen Pinnock.

Hilfe und Training

Dateiverwaltung

Bei der Menge an Daten, die mittlerweile im Arbeitsalltag produziert werden, ist es notwendig, mit mit einer gewissen Systematik an die Dateiverwaltung heranzugehen. Ziel sollte generell aber vor allem beim Forschungsdatenmanagement immer sein, dass die Daten jederzeit (auch nach Jahren) und auch von anderen Personen als den Datenproduzierenden wiedergefunden werden. Dafür müssen sie geschützt und sicher gespeichert sein und es müssen regelmäßige Datensicherungen durchgeführt werden (Daten speichern). Bei sensiblen personenbezogengen Daten muss außerdem auf eine DSGVO-konforme Speicherung geachtet werden.

Der systematische Zugang beginnt - unabhängig davon, ob man ein digitales Versionierungssystem benutzt oder nicht - bereits mit einer entsprechenden Ordnerstruktur (hierarchisch und aufeinander aufbauend) und bei der Benennung der Dateien. Sowohl die Ordnerbenennung als auch die Dateinamen müssen ausreichend semantische Informationen beinhalten, damit Inhalt und Zweck auch ohne das Öffnen des Ordners oder der Datei ersichtlich sind. Diese sind in der Regel für jeden Anwendungsfall individuell zu gestalten.

Entsprechende Regeln sollten mit Beginn des Forschungsprojektes, also vor Beginn der Datenproduktion festgelegt, niedergeschrieben und verbindlich an alle Mitarbeiter:innen weitergegeben werden. Die Einhaltung dieser Regeln muss kontinuierlich überprüft werden. Bei der Benennung der Daten sollten außerdem die Verwendung bestimmter Zeichen (z.B. %, /, *, !), Leerzeichen und Groß- und Kleinschreibung klar geregelt sein. 

Dateinamen bestehen aus dem frei zu vergebenden Namen (treffender: Dateibeschreibung) und der Dateinamenserweiterung, die das Format der Datei bezeichnet; letztere wird beim Speicher der Datei entweder automatisch von der Software oder manuell vom Benutzenden vergeben. Es gilt: "Der Dateiname sollte so kurz wie möglich und so lang wie nötig sein." (Trognitz 2017,45) Dennoch muss der frei zu vergebende Dateiname eindeutige und klar nachvollziehbare Informationen enthalten, die von allen Benutzer:innen verstanden werden.

Generell sollte in einem Projektteam mit Softwarelösungen gearbeitet werden, die Änderungen an der Datei automatisiert dokumentieren: Das können Cloud-Lösungen (z.B. uniCloud) für kollboratives Schreiben sein, oder Lösungen zur Versionsverwaltung (git, svn). In jedem Fall ist darauf zu achten, das die Softwarelösung zuverlässig funktioniert und die Mitarbeiter:innen darauf eingeschult sind. Versionierungsinformationen können natürlich auch manuell in der jeweiligen Datei (am Anfang) oder in einer extra Datei dokumentiert werden. Es sollte bei diesem Vorgang möglichst detailreich dokumentiert werden, daher bieten Versionierungsinformationen im Dateinamen meist nicht ausreichend Details zu den durchgeführten Änderungen.

 

Literatur, Ressourcen:

  • Datenorganisation. In: forschungsdaten.info. 14.11.2022. https://forschungsdaten.info/themen/organisieren-und-aufbereiten/datenorganisation. 
  • Frank, Ingo et al. (2022): "Checkliste Datenmanagement", 10.5281/zenodo.6957258. (Zotero)
  • Trognitz, Martina / Schäfer, Felix / Heinrich, Maurice (eds.) (2017): IT-Empfehlungen für den nachhaltigen Umgang mit digitalen Daten in den Altertumswissenschaften. IANUS.  10.13149/000.111000-a. (Zotero)
  • University of Edinburgh: MANTRA - Research Data Mangement Training. Last updated 10.2022. https://mantra.ed.ac.uk/. (Zotero)
  • Verbund Forschungsdaten Bildung (VerbundFDB) (2018): Dateien benennen und organisieren.  https://www.forschungsdaten-bildung.de/dateien-benennen. (Zotero)
  • Venkatarman, Shanmugasundaram / Moura, Paula (2020): "Raw data, backup and versioning: What you need to know to preserve your research data", 10.5281/zenodo.4041557. (Zotero)

 

Service: 

  • Sollten Sie einen externe Blick auf Ihr Datenmanagement für hilfreich erachten, wenden Sie sich gerne an uns: helmut.klug(at)uni-graz.at

RDM cycle collect and capture ©CC-BY-SA, Helmut W. Klug - Remix of image by Gaelen Pinnock.
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