Data Stewardship in grossen Forschungsinfrastrukturen? Finden Sie heraus, wie das im BedrettoLab funktioniert

Rebecca Hochreutener arbeitet seit August 2021 als Programmadministratorin im BedrettoLab. In ihrer Funktion ist sie f¨¹r den reibungslosen Ablauf aller Forschungsprojekte im BedrettoLab verantwortlich. Dies beinhaltet sowohl administrative Aspekte als auch das Datenmanagement. Sie ist Data Steward* im Open-Research-Data (ORD)?-Projekt mit der ETH-Bibliothek.

Dr. Marian Hertrich arbeitet seit 2018 als Leiter des BedrettoLabs an der ETH Z¨¹rich. In dieser Funktion ist er f¨¹r die Durchf¨¹hrung der verschiedenen wissenschaftlichen Experimente verantwortlich. Wissenschaftlich besch?ftigt sich Marian insbesondere mit den elastischen Eigenschaften von Gesteinen und deren Ver?nderung w?hrend Stimulationsexperimenten.

Das Interview f¨¹hrte Dr. Julian Dederke (ETH-Bibliothek), der ein?swissuniversities-?Projekt?zur Etablierung von Data-?Stewardship an der ETH Z¨¹rich koordiniert. Die F?rderung von Data-?Stewardship ist ein Ziel sowohl der?externe SeiteNationalen Strategie zu offenen Forschungsdatencall_made als auch der externe SeiteORD-?Strategie des ETH-?Bereichscall_made.

Rebecca und Marian, ihr arbeitet zurzeit als Administratorin und Laborleiter. Was sind eure Aufgaben?

Marian: Als Laborleiter bin ich f¨¹r die Koordination und operative Umsetzung der verschiedenen Projekte im BedrettoLab verantwortlich. Das sind Forschungsprojekte aber auch Infrastruktur-Erweiterungen. Zum Beispiel ist die Daten¨¹bertragung vom Labor zur ETH eine Herausforderung, da wir sehr grosse Datenmengen generieren ¨C bis zu 1 Terabyte pro Tag w?hrend der grossen Experimentierphasen.

Rebecca: Neben meiner Verantwortlichkeit f¨¹r die gesamte Administration des BedrettoLabs bin ich ausserdem mit der administrativen Abwicklung aller Forschungs- und Infrastrukturprojekte betraut. Im Rahmen des Data-Stewardship-Projekts bin ich Data Steward f¨¹r das BedrettoLab. Dabei bin ich vor allem die Ansprechperson f¨¹r Datenmanagement und unterst¨¹tze zusammen mit Marian die korrekte Speicherung der Forschungsdaten.

Welche Herausforderungen seht ihr bei euren Aufgaben bez¨¹glich Datenmanagement?

Marian: Die grosse Vielfalt der Daten im BedrettoLab und die Menge sind eine grosse Herausforderung. Zudem generieren wir viele Daten, f¨¹r die es noch keine internationalen Standards gibt. Im Idealfall w¨¹rden wir uns gerne an der Schaffung dieser Standards beteiligen, was sehr aufwendig sein kann.

Rebecca: Die Entwicklung von Datenmanagementpl?ne mit vielen internationalen Kooperationen ist nicht selbstverst?ndlich. Die Zusammenarbeit erfordert auch den Austausch von Daten, was komplexer sein kann als gedacht, wenn es sich um Terabytes von Daten handelt. Die beste L?sung w?re es, alle Daten aussagekr?ftig annotiert und dokumentiert zu ver?ffentlichen und der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Verf¨¹gung zu stellen.

Welche Potenziale seht ihr darin, Data Stewardship in Forschungsgruppen und Labs zu verankern?

Rebecca: Data Stewardship in verschiedenen Forschungsgruppen zu integrieren, ist aus unserer Sicht ein guter bottom-up Ansatz, der sich mit der Zeit etablieren wird. Die Finanzierung dieser Data Stewards sehe ich noch eher kritisch, da die F?rderm?glichkeiten meines Wissens derzeit sehr gering sind.

Welches sind aktuelle Herausforderungen, die den Forschenden am BedrettoLab in Bezug auf das Forschungsdatenmanagement immer wieder begegnen? Was sind hier eure Erfahrungen?

Marian und Rebecca: Die grossen Datenmengen und die Vielfalt der Daten sind immer wieder eine Herausforderung, damit diese sowohl intern als auch von externen Partnern genutzt werden k?nnen. Es erfordert viel Fleissarbeit, die Daten zu organisieren und zu annotieren, damit diese ordnungsgem?ss und nach FAIR-Prinzipien gespeichert und archiviert werden k?nnen. Mangelnde Ressourcen unterst¨¹tzen diese Umsetzung nicht.

Wie geht ihr vor, um das Datenmanagement im BedrettoLab zu verbessern?

Marian und Rebecca: Wir arbeiten t?glich an L?sungen, um das Datenmanagement im Bedretto-Lab zu verbessern. Dabei konzentrieren wir uns haupts?chlich auf die folgenden Aspekte:

1. die Daten zu organisieren und zu annotieren, was viel Fleissarbeit und Zusammenarbeit mit den Forschenden erfordert,
2. das Datenmanagementkonzept zu verbessern und zu implementieren und,
3. ein ¨¹bergeordnetes Datenmanagementkonzept zu entwerfen, welches national und international umgesetzt werden kann.

Um Punkte eins und zwei umzusetzen, haben wir eine Stelle als Data Manager f¨¹r das BedrettoLab ausgeschrieben. Diese Stelle ist hier zu finden.

F¨¹r Punkt drei haben wir den Projektantrag DAMOCLES (Data Management Concept for Underground Laboratories) im Rahmen des Open Research Data-Programms von swissuniversities geschrieben. Das Projekt wurde bewilligt und hat am 01. Januar 2024 begonnen.

Um was geht es bei DAMOCLES? Was und wie m?chtet ihr es erreichen?

Ziel von DAMOCLES ist es, ein Datenmanagementkonzept zu entwickeln, das auf die Bed¨¹rfnisse und Anforderungen von Untertagelabors zugeschnitten ist.

Tats?chlich werden einzelne Datens?tze heute meist nach akzeptablen Datenmanagement-Standards archiviert.

• Wie k?nnen Datens?tze f¨¹r integrierte Experimente beschrieben und mit aussagekr?ftigen Metadaten versehen werden? 
• Wie k?nnen Daten einfach zwischen verschiedenen Partnern und/oder Untergrundlabors ausgetauscht werden? 
• Wie k?nnen Daten f¨¹r jede und jeden ohne ?graue? Vorkenntnisse verst?ndlich/lesbar und analysierbar gemacht werden? 
• Und, schliesslich: Welche L?sungen gibt es f¨¹r das Streaming und Speichern sehr grosser Datenmengen?

Um diese Fragen zu beantworten, werden wir die Anforderungen der Nutzendengemeinschaft analysieren und eine umfassende Bestandsaufnahme der Sensoren, Daten, Formate und Zugangsbedingungen erfassen. Hardware- und Softwareanforderungen f¨¹r Speicherung, Datenbanken und Webdienste dieser Gr?sse sind relevante Nachforschungen, um ein Datenmanagementkonzept zu entwickeln, welches den Anforderungen der Untergrundlabore entspricht.