D4L FAIR
Ein innovatives Tool zum Metadaten-Management fĂŒr effektivere Wissenschaft.
Von Forschenden fĂŒr Forschende.
D4L FAIR macht Forschung FAIR
Daten basierend auf den FAIR-Prinzipien erfĂŒllen die GrundsĂ€tze der Auffindbarkeit, ZugĂ€nglichkeit, InteroperabilitĂ€t und Wiederverwendbarkeit. Das oberste Ziel der FAIR-Prinzipien ist die Optimierung der Nachnutzung von Daten.
Ihre Vorteile von D4L FAIR im Ăberblick
Identifizierung und Verortung wissenschaftlicher DatensÀtze
D4L FAIR ist eine prĂ€zise und benutzerfreundliche Metadatensuchmaschine, die Sie zu dem von Ihnen benötigten Datensatz fĂŒhrt â unter Verwendung von Metadaten komplexer DatensĂ€tze.
Effektiver und nachhaltiger Einsatz von Forschungsmitteln
Mit Hilfe der Metadaten, die mit D4L FAIR angezeigt werden, können DatensĂ€tze gefunden und nachgenutzt werden, sodass der Aufwand fĂŒr die Suche nach vorhandenen Daten deutlich minimiert wird.
Automatisierte Prozesse beim Datenaustausch
D4L FAIR bietet Ihnen eine umfassende Workflow-UnterstĂŒtzung fĂŒr die Automatisierung von Zugriffsanfragen und Freigabeprozessen.
Einhaltung höchster SicherheitsstandardsÂ
D4L FAIR ist ein sicheres und DSGVO-konformes Tool, das auf Servern in Deutschland gehostet wird.
Das FAIRste Tool zum Metadaten-Management fĂŒr erfolgreiche Forschung.
Kontaktieren Sie unsEine visionÀre Kooperation mit dem Robert Koch-Institut
Deutschlands wichtigstes Public-Health-Institut arbeitet mit Data4Life daran, seine Infrastruktur zu digitalisieren.Â
Ein Projekt aus der Kooperation ist Metadata Exchange (MEx), eine innovative Transparenzplattform, die basierend auf D4L FAIR gemeinsam mit dem Robert Koch-Institut entwickelt wurde. Durch MEx werden sÀmtliche ForschungsaktivitÀten am RKI auffindbar, zugÀnglich, interoperabel und nachnutzbar.
Mehr zu MExHĂ€ufig gestellte Fragen
Was ist D4L FAIR?
D4L FAIR ist eine Plattform, die die nachhaltige Nutzung von Forschungsdaten ermöglicht, indem sie diese ĂŒber deren Metadaten auffindbar, zugĂ€nglich und interoperabel macht.
D4L FAIR erlaubt Forschenden, wissenschaftliche DatensĂ€tze durch Zugriff auf einen zentralen digitalen Datenkatalog ĂŒber ihre Metadaten zu identifizieren und wiederzuverwenden. DarĂŒber hinaus wird sie als Grundlage fĂŒr KI-Forscher:innen dienen, um vorhandene Informationen vollstĂ€ndig zu nutzen.
Die Anzeige von Metadaten durch D4L FAIR spart den Forschenden Zeit, da die Daten automatisch aus bestehenden Systemen extrahiert werden.
Welchen Mehrwert bringt D4L FAIR?
Die Situation im Forschungsumfeld:
Volumen und KomplexitĂ€t der erzeugten Daten nehmen exponentiell zuÂ
Forschungsdaten entsprechen nicht immer den FAIR-GrundsÀtzen, sind also nicht immer auffindbar, zugÀnglich, interoperabel und wiederverwendbar
Daten mĂŒssen transparent verfĂŒgbar sein, um nachgenutzt werden und ihr volles Potenzial ausschöpfen zu können
Das volle Potenzial dieser heterogenen Landschaft kann nur mit vollstĂ€ndiger Transparenz ĂŒber die Daten, Prozesse, Plattformen und Projekte erreicht werden.
Deshalb haben wir uns auf Metadaten fokussiert, mit dem Ziel der vollstĂ€ndigen Metadatentransparenz ĂŒber eine zentrale Schnittstelle fĂŒr alle AktivitĂ€ten innerhalb einer Forschungseinrichtung.
Was ist Open Science?Â
Weitere Informationen ĂŒber das Konzept Open Science: data.europa.eu and OpenAIRE
Zeigt D4L FAIR die Forschungsdaten selbst an?
D4L FAIR zeigt nicht die Daten selbst an, sondern verweist auf den physischen Speicherort der Daten. D4L FAIR zeigt nur Metadaten ĂŒber die DatensĂ€tze an.
Was sind Metadaten?
Metadaten sind strukturierte Informationen, die eine Informationsquelle beschreiben, erklÀren und lokalisieren. Dadurch wird es einfacher, sie abzurufen, zu nutzen und zu verwalten.
Im Zusammenhang mit Forschungsdaten liefern Metadaten weitere Informationen ĂŒber die Methode der Datenerhebung, die Person, die die Daten erhoben hat, und spezifische SchlĂŒsselwörter zum Forschungsgebiet. Weitere Einzelheiten unter: data.europa.eu.
Was bedeutet FAIR?
FAIR steht fĂŒr Findable (Auffindbarkeit), Accessible (ZugĂ€nglichkeit), Interoperable (InteroperabilitĂ€t) und Reusable (Wiederverwendbarkeit).
Die FAIR-Prinzipien mĂŒssen besser eingehalten werden, um die langfristige Effizienz und Wiederverwendbarkeit von Forschungsdaten zu erhöhen. Weitere Einzelheiten unter: GO FAIR
Interessiert?
Wir freuen uns, Ihnen D4L FAIR in einem persönlichen Termin vorzustellen.