Eingebettet in den Cluster Forschungsdaten und die Partnerprojekte haben Projektbeteiligte von sechs österreichischen Universitäten und 23 assoziierten Partnern drei Jahre lang an der Entwicklung und Umsetzung von FAIRen FDM-Services, Tools und Trainingsmaterialien gearbeitet. Die Ergebnisse aus dem Projekt werden derzeit im Folgeprojekt Shared RDM Services and Infrastructure mit einer deutlich größeren Gruppe an universitären Projektpartnern weiter ausgebaut und verbreitet.

Das Projekt FAIR Data Austria hat zur Stärkung des Wissenstransfers zwischen Universitäten, Wirtschaft und Gesellschaft beigetragen und die nachhaltige Implementierung der European Open Science Cloud (EOSC) unterstützt. Dabei hat die Implementierung der FAIR-Prinzipien (findable, accessible, interoperable und reusable) eine große Rolle gespielt. Erreicht wurde deren Einhaltung durch 

1. ein integriertes Forschungsdatenmanagement (FDM), das auf die disziplinspezifischen und generischen Bedürfnisse der Forschungsgruppen abgestimmt wurde,
2. die Entwicklung eines DMP-Tools zur Unterstützung bei der Erstellung von maschinell verarbeitbaren Datenmanagement-Plänen (DMPs) unter Berücksichtigung der Empfehlungen der Research Data Alliance (RDA) und Sicherstellung der Interoperabilität mit bestehenden Systemen
3. den Aufbau und die Entwicklung von Next-Generation Repositorien für Forschungsdaten (InvenioRDM), Code (Git) und Datenbanken (DBRepo) sowie 
4. die Entwicklung von Training und Support Services für ein effizientes Forschungsdaten-management durch die Konzeption und Implementierung von Weiterbildungsangeboten, die Einführung von Data Stewards und die Implementierung des GO FAIR Austria Office

Damit hat FAIR Data Austria im Bereich FDM komplementäre Bausteine für die Cluster-Projekte Austrian DataLab and Services und RIS Synergy gebildet.

Für ein effizientes, den FAIR-Prinzipien entsprechendes Forschungsdatenmanagement ist es essenziell, den gesamten Lebenszyklus der Forschungsdaten – von der Generierung bis zur Archivierung und Nachnutzung – mit Fachwissen und den dazugehörigen Tools zu unterstützen. Dies kann nicht isoliert erfolgen. Das Projekt hat die Zusammenarbeit zwischen österreichischen Universitäten bei der Entwicklung kohärenter und solider Dienste für Forschungsdaten erfolgreich gefördert. Dadurch sichern sich österreichische Universitäten ihre Rolle in der internationalen Forschungslandschaft.

Organisatorisch war das Projekt in die folgenden Arbeitspakete unterteilt:

AP 1 – Projektmanagement
AP 2 - Entwicklung & Implementierung von FDM-Tools
AP 3 - Next-Generation Repositorien
AP 4 - Deployment und Rollout der Repositoriensysteme
AP 5 - Prozessentwicklung, FDM-Training & -Support

In der Vienna Declaration on the European Open Science Cloud (2018) wird die EOSC eng mit den FAIR-Prinzipien für Forschungsdaten verknüpft, um dauerhaft einen einfachen, effizienten und disziplinenübergreifenden Zugriff auf Forschungsdaten, deren Speicherung, Wiederauffindung, -verwendung und Weiterverarbeitung zu gewährleisten. Dieses Projekt hat die nachhaltige Implementierung der EOSC in Österreich durch die Entwicklung von innovativen, FAIR-konformen Tools zur Planung und Archivierung von Daten sowie der benötigten Support Services ermöglicht.

Durch die Implementierung der FAIR-Prinzipien ergibt sich folgender Nutzen:

• Professionell entwickelte FDM-Plattformen und Tools unterstützen Forschende bei der Ablage, Analyse und Veröffentlichung von Daten
• Forschende bekommen Anerkennung für die Veröffentlichung (DOI) ihrer Forschungsdaten und können von öffentlichen Daten anderer Forschender profitieren
• Das Teilen der Daten auch “gescheiterter” Experimente spart Zeit und Geld
• Fördergeber*innen setzen nachhaltige Data Stewardship Programme voraus, die im Rahmen dieses Projekts entwickelt wurden
• Die Data Science Community bekommt Zugang zu großen Datenmengen für ihre explorativen Analysen

Für effizientes, den FAIR-Prinzipien entsprechendes FDM ist es essenziell, dass der gesamte Lebenszyklus der Forschungsdaten (von der Generierung bis zur Archivierung) durch Prozesse strukturiert und gut organisiert ist. Um Forschende an Universitäten bestmöglich zu unterstützen, müssen somit diverse Organisationseinheiten in den Prozess einbezogen werden.

Um eine bestmögliche Integration im Forschungsalltag sicherzustellen, ist dieser Prozess so aufzusetzen, dass Betroffene zu Beteiligten werden und sich proaktiv in den Prozess einbringen. Die Implementierung von FDM an den Hochschulen ist strukturiert zu gestalten. Die digitale Transformation bildet daher einen Schwerpunkt in den Digitalisierungsstrategien der beteiligten Universitäten, wobei der Mensch im Zentrum steht. Dies wird durch den Transformationsprozess und innovative Trainings sowie unterstützende Maßnahmen nachhaltig sichergestellt (z.B. Digital University Hub-Cluster Programmierplattform/Digitale Verwaltung).

Datenintensive Disziplinen brauchen effizientes Forschungsdatenmanagement. Dies schließt die effiziente Nutzung unterschiedlicher Infrastrukturen und Methoden ein und stellt einen Beitrag zum wissenschaftlichen Fortschritt dar (Beitrag Hochschule 4.0). Hierzu wurden generische Infrastrukturen entwickelt und durch Piloten mit Lead Communities mit disziplinspezifischen Anforderungen (z.B. Workflows, verwendete Tools, spezifische Standards für Metadaten) ergänzt.

Es galt, einen sichtbaren nationalen Entwicklungsschub zu ermöglichen und nachhaltig zu etablieren (Öffnung von wissenschaftlichen Prozessen). Außerdem hat dieses Projekt die Verbindungen zu führenden assoziierten internationalen PartnerInnen (CERN, EOSCHub, EOSC-Pillar, EOSC Secretariat, RDA, GO-FAIR, OpenAIRE, FAIRsFAIR, EUA, Open Science MOOC, COAR) gestärkt und genutzt. Dadurch wurde gewährleistet, dass die neuesten Erkenntnisse in das Projekt eingebunden und die Ergebnisse für die internationale Community sichtbar wurden.

Für das generelle FDM basierend auf den FAIR-Prinzipien wurden Schritte für den gesamten FDM Prozess definiert, Rollen für institutionelle Organisationseinheiten (z.B. Bibliotheken, Forschungsservices, IT-Services) verteilt, FAIRification von bestehenden Repositorien, Services und Aufbau von neuen FAIRen Infrastrukturen betrieben und Training, Support- und Anreizsysteme für FAIRes Datenmanagement und Open Science über Data Stewards angeboten, um den Forschungsprozess über den gesamten Lebenszyklus der Daten zu begleiten.

Das disziplinspezifische FDM unterstützt österreichische Universitäten dabei, profilbildende und strukturentwickelnde Maßnahmen einzuführen und zu stabilisieren. Hierzu wurden disziplinspezifische Anforderungen in Lead Communities analysiert, Pilotstudien mit Forschenden durchgeführt, Services zur Unterstützung des Forschungsprozesses eingeführt, IT-Lösungen für disziplinspezifisches FDM geschaffen und Training und Support für die Einschulung in IT-Lösungen durch Data Stewards angeboten.

Zugleich musste auch die e-accessibility berücksichtigt werden. Daten, die den FAIR-Prinzipien entsprechen, müssen allen, auch Personen mit unterschiedlichen Beeinträchtigungen, zugänglich sein. Dies impliziert barrierefreien Zugang zu Repositorien, barrierefreie Metadaten und barrierefreie Inhalte.

Damit hat FAIR Data Austria im Bereich FDM auch komplementäre Bausteine für higher-level Analyse-Tools und Services, die im Projekt Austrian Data Lab and Services entwickelt wurden, gebildet.