12: Prinzipien

Themen: Automatisierung; Robustheit; Resilienz; Attraktivität
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Zentrale Aspekte

Automatisierung ist eine Frage der Ökonomie und ermöglicht
die Fokussierung auf die eigentliche Wissenschaft.
Automatisierung bedeutet nicht automatisch Digitalisierung,
auch beide häufig miteinander einher gehen.
Klare Abläufe sorgen für Konsistenz und Routine
und erleichtern die Nutzung.
Werkzeuge und Lösungen für das Forschungsdatenmanagement
müssen robust und resilient sein, um akzeptiert zu werden.
Nur Systeme, die hinreichend einfach nutzbar sind und deren
Verwendung offensichtliche Vorteile bietet, werden genutzt werden.

Fragen zur Vertiefung und Wiederholung

Diese Fragen dienen der persönlichen Beschäftigung mit der Thematik, werden aber nicht separat in der Vorlesung besprochen.

Warum ist Automatisierung in der Wissenschaft oft unumgänglich? Was sind die Voraussetzungen dafür?
Welche Probleme gehen mit einer fortscheitenden Automatisierung immer einher? Wie könnte man dem entgegenwirken?
Was ist ein oft notwendiger Vorläufer der Automatisierung?
Welche Aspekte von Robustheit können Sie unterscheiden?
Wie lassen sich robuste Systeme und Abläufe etablieren?
Welche Strategien zur Erzeugung von Resilienz kennen Sie?
Beschreiben Sie Beispiele für Resilienz im Forschungsdatenmanagement, für unterschiedliche Aspekte des Umgangs mit Forschungsdaten.
Warum ist die Attraktivität von Systemen entscheidend für ihre Nutzung?

Weiterführende Literatur

Eine kommentierte und handverlesene Liste mit weiterführender Literatur zum Thema. Die Auswahl ist zwangsläufig subjektiv.

Zur ingenieurwissenschaftlichen Perspektive auf die Resilienz vgl. {[scharte-b-2016]}.

Ein gutes Beispiel für Resilienz ist die Entwicklung des ARPANET und später des Internet. Für einen guten Überblick über die auf Netzwerkebene zugrundeliegenden Strategien (packet switching) und wie es dazu kam, siehe {[bara-ieeecm-40-7-42]}.