NFDI4Culture-Workshopreihe "In vier Schritten zu mehr Nachhaltigkeit. Datenqualitäts-Strategien für Museen und Sammlungen".

Die Veranstaltung vermittelt Strategien des Qualitätsmanagements in allen Abschnitten des Datenlebenszyklus und konkrete Maßnahmen zu deren Umsetzung.

Immer häufiger wollen Gedächtnisinstitutionen die beschreibenden Metadaten zu den Objekten ihrer Bestände in neuen Kontexten nutzen, etwa beim Aufbau einer Online-Ausstellung oder Bestandspräsentation, für die Teilnahme an übergreifenden Kulturportalen, oder die Bereitstellung von Bestandsdaten über Schnittstellen für (editorische) Projekte aus dem Bereich der Digital Humanities, für Besucherguides oder andere Anwendungen. Um dies zu erreichen, ist eine nachhaltige Verwendbarkeit dauerhaft kuratierter Datenbestände unerlässlich und kann nur durch Datenqualität gesteigert werden. Wie gelingt es, Kriterien für Datennachhaltigkeit und -qualität zu formulieren? Wie können Sammlungen den Prozess hin zu besseren Daten aktiv gestalten?

Die vierteilige Veranstaltungsreihe wendet sich an Digitalmanager:innen oder Digitalkurator:innen in Kulturgut-Sammlungen und in mit ihnen verbundenen Projekten sowie an Personen, die mit dem Prozessmanagement, der Rejustierung digitaler Sammlungsstrategien, der Datenpublikation und der Beratung in diesen Bereichen befasst sind.

Beteiligte Partner:
NFDI4Culture-Arbeitsbereiche „Standards, Datenqualität, Kuratierung“ und „Cultural Research Data Academy“, Fachgruppe Dokumentation des Deutschen Museumsbundes

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16.06.2023, 9-13 Uhr, online
Workshop 1: Datenqualität greifbar machen. Qualitätskriterien und Ziele der Datennutzung.

Der Workshop stellt die verschiedenen Dimensionen und Ausprägungen von Datenqualität vor. Er geht dabei besonders den folgenden Fragen nach: Was sind typische Qualitätsprobleme in objektbezogenen Daten und wie lassen sich diese typisieren? Welche Modelle, Standards und Strategien können für die Qualitätskontrolle der eigenen Sammlungsdaten angewendet werden? Wie gelingt es, die oft komplexen und abstrakten Qualitätskriterien so herunterzubrechen und zu priorisieren, dass sie im Rahmen konkreter Anpassungsprozesse in den Institutionen handhabbar werden?

Die Teilnehmenden formulieren erste Schritte für eine eigene Datenmanagement-Strategie in ihrer Einrichtung. Ausgehend vom gewünschten Nutzungskontext werden die wichtigsten Weichenstellungen und Stellschrauben für gute Datenqualität erörtert

Programm:

- Herausforderung Datenqualität‘ und ihre Bedeutung für Kulturgut-Sammlungen (C. Krause)
- Was ist eigentlich Datenqualität? Und wie misst und prüft man Datenqualität? Erkenntnisse aus dem Projekt KONDA "Kontinuierliches Qualitätsmanagement von dynamischen Forschungsdaten zu Objekten der materiellen Kultur unter Nutzung des LIDO-Standards" [2019–2022] (J. Rössel)
- Präsentation von Prüfverfahren für FAIRe Daten; Einordnung von Qualitätsproblemen und Sammlung von Methoden sowie Werkzeugen für ihre Behebung (gemeinsame Übung)
- Erstellen einer Analysematrix gemäß verschiedener Nutzungsszenarien für Objektdaten in Sammlungseinrichtungen (Gruppenarbeit)
- Fragen, Diskussion und Reflexion

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23.06.2023, 9-13 Uhr, online
Workshop 2: Sinnvolles Management für bessere Datenqualität (Schwerpunkt Datenmanagementpläne).

Hier setzt der zweite Workshop der Reihe an: Wir nähern uns dem Thema Management auf drei Ebenen: Institution, Projekt, Daten. Im Fokus werden Datenmanagementpläne (DMP) stehen, die als Schlüsselelemente eines guten Datenmanagements gelten. Sie eignen sich für Projektdaten ebenso wie für Bestandsdaten und werden häufig modular an differenzierte Einsatzszenarien angepasst, etwa durch Zuschnitt auf spezielle Zielgruppen, durch Vernetzung mit digitalen Werkzeugen und die aktive Einbindung in Arbeitsprozesse.

Was kann und soll ein DMP für eine Sammlungseinrichtung leisten? Wie können Kurator:innen die Qualität ihrer Sammlungsdaten mit der Hilfe von DMP laufend absichern? Welche Kriterien machen eine gute DMP-Vorlage aus? Die praktische Umsetzbarkeit demonstrieren zwei Impulsvorträge, in denen die Umsetzung einer digitalen Leitidee für die eigene Einrichtung durch strategisches Management behandelt wird. In Gruppenarbeitsmodulen soll zuerst ein DMP auf Aspekte von Datenqualität untersucht werden. Im Anschluss daran kann zwischen der Erstellung eines DMP für ein Modellprojekt und der Entwicklung eines speziellen DMP-Moduls gewählt werden.

Programm:

- Datenqualität als Managementaufgabe - Institution, Projekt, Daten (C. Krause)
- Vision DMP (gemeinsame Übung)
- Der Datenmanagement-Plan am Landesmuseum Württemberg (N. Klingspor)
- Projektmechanik in der Sammlungserschließung am Museum für Naturkunde Berlin - Lessons learned (A. Hoffmann)
- Datenqualität in DMP - Analyse eines Templates (Gruppenarbeit)
- Erstellung eines DMP für ein Modellprojekt bzw. Konzeption eines Erweiterungsmoduls (Gruppenarbeit)
- Fragen, Diskussion und Reflexion

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30.06.2023, 9-13 Uhr, online
Workshop 3: Objektbezogene Informationen strukturieren, kontrollierte Vokabulare einsetzen.

Wo kann man hier besonders gut ansetzen, um die langfristige, vielseitige Nutzbarkeit und Interoperabilität der Daten zu unterstützen? Der Workshop stellt vor, wie man eine an Community-Standards orientierte Basismodellierung der Daten mit Hilfe eines Entity-Relationship-Modells vornimmt und gibt Hinweise zur Zuordnung, Spezifität und Ausführlichkeit der dokumentierten Informationen, sowie zum Umgang mit kontrolliertem Vokabular. Bei der Priorisierung datenkuratorischer Aktivitäten sind Kernfeldkataloge eine große Hilfe. Die Bereitstellung interoperabler Daten ist eine übergreifende Aufgabe – daher stellt der Workshop auch vor, wie Verbünde und Netzwerke Datenkurator:innen durch zentrale Angebote unterstützen und entlasten können.

Programm:

- Gute Informationsstrukturierung als Basis für interoperable Metadaten (A. Kailus)
- Von der Objektbeschreibung zur LIDO-Struktur (Mapping-Übung)
- Terminologien: Nutzung von Normdaten und kontrollierten Vokabularen, Umgang mit lokalen Erweiterungen (A. Kailus)
- Objektinformationen für die Veröffentlichung im Portal Deutsche Digitale Bibliothek strukturieren: Pflichtelemente und Ausbaumöglichkeiten (C. Marchini)
- Profitieren im Verbund: zentrale sammlungsnahe Konzepte und Services gemeinsam nutzen (L. Städing)
- Diskussion

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07.07.2023, 9-13 Uhr, online
Workshop 4: Nachgängige Qualitätsverbesserungen: Daten analysieren, bereinigen und anreichern,

Sammlungsdaten sind dynamische Daten: Sie haben eine prinzipiell unbegrenzte Lebensdauer, sie werden beständig fortgeschrieben und aktualisiert, sie sind niemals fertig. Gleichzeitig werden neue Fragen an sie gestellt, und sie sollen Ausgangsbasis für neue digitale Nutzungsarten sein, die zu Beginn der Erschließung noch gar nicht vorstellbar waren. Nicht selten müssen auch verteilte, isoliert entstandene Datenbestände einer Sammlung zusammengeführt und auf eine neue gemeinsame Qualitätsstufe gehoben werden. In all diesen Kontexten ist eine nachgängige Qualitätsverbesserung, Ergänzung und Anreicherung von Daten notwendig.

Ausgehend von den Erfahrungen der Teilnehmer:innen werden im Workshop zunächst typische Datenqualitätsprobleme gesammelt und die Ursachen und Möglichkeiten zu ihrer Beseitigung untersucht. OpenRefine ist in diesem Anwendungskontext ein flexibles und leistungsfähiges Tool zur Bereinigung, Umwandlung und Anreicherung von Daten. Unter welchen Bedingungen kann man die Datenbearbeitung mit OpenRefine selbst erfolgreich in die Hand nehmen? Was ist zu tun, wenn die Aufgabe einem Dienstleister übertragen werden soll? Wie kann man erreichen, dass das neue Datenqualitätsniveau in der Alltagspraxis des Hauses weiter gepflegt wird?

Hohe Priorität hat das aktive nachgängige Qualitätsmanagement bei der Verbundplattform museum-digital. Nach der Vorstellung ihres Ansatzes und der praktischen Umsetzungswege wird der Bogen zu den übergeordneten Mehrwerten geschlagen, der sich mit auf diese Weise optimierten Daten in Linked-Data-Szenarien erzielen lässt.

Programm:

- Nachgängige Datenverbesserung: Motivationen, Erfahrungen, Erkenntnisse (Arbeit am Whiteboard)
- Typische Datenqualitätsprobleme: Ursachen und Lösungsansätze (A. Kailus)
- Daten mit OpenRefine analysieren und verbessern. Planung und Durchführung eines hausinternen Einsatzes (H.-L. Meiners)
- Hilfe zur Selbsthilfe: OpenRefine als Werkzeug für die Verbesserung der Datenqualität naturkundlicher Sammlungsdaten im Übersee-Museum Bremen (M. Grein)
- Objektdaten anreichern und nutzen - Arbeit erleichtern, Interoperabilität schaffen, Forschung ermöglichen (J. R. Enslin)
- Diskussion

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Mehr Informationen und Anmeldung (auch für einzelne Workshops): https://nfdi4culture.de/de/nachrichten/improving-sustainability-in-four-steps-for-museums-and-collections.html