Fair Prin­zi­pi­en

Was sind FAIR Data?

Eine der großen Herausforderungen beim Speichern von Forschungsdaten ist die optimale Aufbereitung für Menschen und Maschinen. Die FAIR Data Prinzipien sollen hierbei helfen. 

FAIR steht dabei für: Findable - Accessible - Interoperable - Re-useable

Findable: Daten sollten für Menschen und Computer gleichermaßen leicht auffindbar sein. Dies geschieht u.a. durch

  • einen eindeutigen und persistenten Identifikator (z.B. DOI)
  • ausführliche Dokumentation des Kontextes der Daten (Entstehung, Weiterverwendung, etc.) durch Metadaten
  • sofern möglich Verwendung standardisierter Metadaten und kontrollierter Vokabulare

Accessible: Daten sollten langfristig zugänglich und für Mensch und Maschine abrufbar sein. Dies geschieht u.a.durch

  • Zugriff über standardisierte, offene, freie Protokolle
  • klar definierte Nachnutzungsbedingungen (nicht automatisch offen/frei!) 
  • ggf. entsprechende Funktionalität der Authentifizierung und Rechteverwaltung
  • langfristige Vorhaltung der Metadaten

Interoperable: Daten sollten technisch nachnutzbar und - durch Mensch und Maschine - mit anderen Datensätzen kombinierbar sein. Dies geschieht u.a. durch

  • Verwendung einer formalen, von Menschen und Computersystemen gleichermaßen interpretierbaren Sprache
  • interoperable und dokumentierte kontrollierte Vokabulare, Thesauri und Ontologien

Re-useable: Daten sollten analytisch/intellektuell nachnutzbar, d.h. verständlich und interpretierbar sein. Dies geschieht u.a. durch

  • beschreibende Dokumente zur intellektuellen Einordnung der Daten
  • klare Beschreibung der Nutzungsbedingungen
  • Provenienz-Informationen als Basis einer Bewertung der Daten
  • Aufbereitung nach (Fach-)Standards