Themen

Ziel: intellektuelle Beherrschbarkeit

Essentielle Eigenschaften umsetzbarer Systeme

Grundlegende Konzepte: Metadaten, Links, PIDs

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Glossar

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• Forschungsdatenmanagement ist die Aufgabe der Forschenden
  und muss mit vorhandenen Mitteln umsetzbar sein.
• Ein funktionierendes individuelles Forschungsdatenmanagement
  muss dezentral, modular, flexibel und erweiterbar sein.
• Ziel ist die intellektuelle Beherrschbarkeit komplexer
  Zusammenhänge und zunehmender Datenmengen.
• Es gibt keine „eierlegende Wollmilchsau“.
  die das versuchen zu sein, sind zum Scheitern verurteilt.
• Es gibt keine schlüsselfertigen Lösungen „von der Stange“.
  System muss an die spezifischen Bedarfe angepasst werden.

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

• Warum ist jede Vorgehensweise zum Umgang mit Forschungsdaten, die den Ansprüchen der Wissenschaftlichkeit genügt, notwendigerweise erheblich komplex?
• Welche beiden Arten von Komplexität gibt es, wie unterscheiden sie sich und wie sollte man damit umgehen?
• Welche Strategie scheint die einzig erfolgversprechende zu sein, um mit inhärent komplexen Systemen umzugehen?
• Welche Eigenschaften müssen funktionierende Werkzeuge und Lösungen für das Forschungsdatenmanagement aufweisen?
• Welches Problem ist zentralen Werkzeugen und Lösungen meist inhärent?
• Welche unterschiedlichen Arten/Ebenen von Metadaten können Sie im Kontext des Umgangs mit Forschungsdaten unterscheiden?
• Welche beiden Ziele verfolgen Metadaten?
• Wie unterscheiden sich Ontologien und kontrollierte Vokabulare? Warum sind erstere in den Wissenschaften selten real anzutreffen?
• Welche Verantwortung haben Eigner und Nutzer von Schnittstellen?
• Welche Gründe gibt es für die Entwicklung umfassender monolithischer Systeme und warum sind sie meist zum Scheitern verurteilt? Wie könnte eine Lösungsstrategie aussehen?
• Welche Anwendungsfälle können Sie sich im Kontext des Forschungsdatenmanagements für eindeutige/dauerhafte Kennungen vorstellen?

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

Nicht nur der Unterschied zwischen vermeidbarer und unvermeidlicher Komplexität, sondern ein paar sehr grundlegende Einsichten zur Entwicklung großer Systeme verdanken wir Fred Brooks {[brooks-fp-1995]}. Sein Essay „No Silver Bullet Essence and Accidents of Software Engineering“ ist als Anhang im genannten Buch (in der Jubiläumsausgabe) enthalten, wurde aber vorher separat veröffentlicht {[broo-comp-20-10]}.

Die beste Quelle für die Unix-Philosophie ist das Buch von Peter H. Salus {[salus-ph-1994]}, auch wenn er nicht selbst der Urheber ist.

Die Idee zu Mustern als Beschreibung sowohl eines wiederkehrenden Problems als auch einer abstrakten (möglichen) Lösung kommt ursprünglich vom US-amerikanischen Architekturtheoretiker Christopher Alexander {[alexander-c-1977]} und wurde später für Software-Entwurfsmuster durch Gamma et al. {[gamma-e-1995]} bekannt gemacht.

Zwei grundlegende Werke zu Metadaten sind {[haynes-d-2018,zeng-ml-2022]}, kürzer gefasste, online digital verfügbare Werke der National Information Standards Organisation (NISO) sind {[brand-a-2003,riley-j-2017]}. Unbedingt lesenswert und in Tiefe und Breite der Frage nach der Dokumentation in den Wissenschaften nachgehend ist {[shan-jasist-58-1457]}.

Zur Entstehung des WWW inkl. Verweisen auf die Urheber der dort umgesetzten Konzepte ist das Buch seines Erfinders, Tim Berners-Lee, unbedingt zu empfehlen {[berners-lee-t-1999]}. Ein großer Vordenker, auf den sich viele auch heute noch berufen, war sicherlich Vannevar Bush mit seinem Essay „As we may think“ von 1945 {[bush-v-1945]}.

Ein sehr praktischer Text zu dauerhaften Kennungen – am Beispiel von URLs und wie sie gedacht waren – ist Cool URI's don't change von Berners-Lee von 1998.

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