Die Menge und Komplexität wissenschaftlicher Daten nehmen im Forschungsalltag ständig zu. Damit steigt die Notwendigkeit, diese Daten zu organisieren, zu dokumentieren, zu speichern und anderen verfügbar zu machen. Ein
verantwortungsvolles Datenmanagement unterstützt Forschende und trägt dazu bei, dass Forschungsergebnisse
nachvollziehbar werden und besser nachgenutzt werden können. Außerdem ist Datenmanagement ein wesentlicher
Eckpunkt der guten wissenschaftlichen Praxis (GWP) und wird zunehmend von Forschungsförderern erwartet.
„Der Begriff Forschungsdatenmanagement bezeichnet strukturierte Maßnahmen im Kontext der Arbeit mit Forschungsdaten, die u. a. darauf abzielen, Daten unabhängig von den an der Erhebung beteiligten Personen langfristig nutz- bzw. nachnutzbar zu machen und somit die Effizienz der Forschung zu steigern (z. B. im Kontext der Forschung einer Arbeitsgruppe, aber auch mit Blick auf den weltweiten wissenschaftlichen Fortschritt). Ein weiteres Ziel besteht in der Umsetzung rechtlicher Vorgaben und ethischer guter Praktiken im Umgang mit sensiblen Daten, wie beispielsweise personenbezogenen Daten. Forschungsdatenmanagement umfasst nicht nur das Veröffentlichen von Daten (Open Data), sondern auch Maßnahmen entlang der vorangehenden Schritte des gesamten Datenlebenszyklus sowie der Datenarchivierung und -nachnutzung.“
Quelle: Redaktion von forschungsdaten.info. "Glossar". forschungsdaten.info, 05. Februar 2026. forschungsdaten.info/praxis-kompakt/glossar/.
„Forschungsdaten sind digitale oder analoge Daten, die während wissenschaftlicher Tätigkeit (z. B. durch Messungen, Befragungen, Quellenarbeit) entstehen, entwickelt oder ausgewertet werden bzw. auf diesen basieren. Sie bilden eine Grundlage wissenschaftlicher Arbeit und dokumentieren deren Ergebnisse. Was genau unter den Begriff Forschungsdaten fällt, variiert von Disziplin zu Disziplin.“
Quelle: Redaktion von forschungsdaten.info. "Glossar". forschungsdaten.info, 05. Februar 2026. forschungsdaten.info/praxis-kompakt/glossar/.
„Das Modell des Datenlebenszyklus umfasst alle Phasen,
die Forschungsdaten von der Erhebung bis zur Nachnutzung durchlaufen können. Die Struktur des Datenlebenszyklus variiert von Modell zu Modell,
im Allgemeinen umfasst er folgende Phasen:
Quelle: Redaktion von forschungsdaten.info. "Glossar". forschungsdaten.info, 05. Februar 2026. forschungsdaten.info/praxis-kompakt/glossar/.
Im Frühjahr 2026 organisierte die Hochschule Zittau/Görlitz für ihre Forschungsmitarbeitenden über die Sächsische Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement - SaxFDM einen Einführungsworkshop in das Thema FDM. Die Veranstaltung bot neben einem thematischen Überblick auch stark (fach-)spezifische Einblicke.
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