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Datenmanagement und Digitalisierung

Die Nutztierwissenschaften erheben große Mengen an Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Labordaten, Daten aus Versuchsstationen und Daten, die von einer ständig wachsenden Anzahl an Sensoren, die Tierparameter erheben, generiert werden (Abb. 1). Häufig sind genannte Daten an spezifische Formate und proprietäre Verarbeitungsprogramme gebunden, was eine Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Quellen an große Herausforderungen knüpft.

Entsprechend kann die manuelle Integration solcher Daten 50 % bis 80 % der Zeit einnehmen, die insgesamt in die Daten investiert wird, was dazu führt, dass Datensätze entstehen, die nur dazu dienen, einzelne Hypothesen im Kontext eines Versuchs an einer Forschungseinrichtung zu testen.

Diese traditionelle Nutzung von Daten steht grundsätzlich im Widerspruch zu den 3R Prinzipien zum ethischen Umgang mit Versuchstieren, da die gewonnenen Informationen auch dafür genutzt werden könnten, Hypothesen außerhalb des ursprünglichen experimentellen Kontexts zu überprüfen und so die Zahl von Tieren in Versuchen zu reduzieren.

Um diese Problematik zu adressieren, ist es ein Ziel der Arbeitsgruppe Datenmanagement und Digitalisierung,lokal gültige FAIR Standards (Abb. 2) für Speicherung und Verarbeitung von Daten im Institut für Tierernährung in einer von der wissenschaftlichen Gemeinschaft getragenen Art und Weise zu etablieren.

Lokal FAIRe Daten:

  • Findable (auffindbar): Daten und relevante Metadaten sind in einer lokalen Datenbank mit permanenten und aussagekräftigen Bezeichnungen hinterlegt.
  • Accessible (zugänglich): (Meta)daten können mit dauerhaften und für das Institut passenden Suchbegriffen abgefragt werden.
  • Interoperable (verknüpfbar): Daten können anhand von Metadaten mit Hilfe dauerhafter Suchbegriffe, verbundener Daten und permanenter Datenbezeichnungen verknüpft werden.
  • Reusable (wiederverwendbar): Eine reichhaltige Beschreibung der (Meta)daten ermöglicht es, Daten außerhalb ihrer ursprünglichen Bestimmung zu nutzen.

Dies bedeutet, dass eine Expertengruppe aus Mitgliedern aller mit dem Institut für Tierernährung assoziierten Organisationseinheiten in regelmäßigen Treffen Standards bezüglich Relevanz von Daten und bezüglich Informationen, die erhalten bleiben müssen, definiert. Die Ergebnisse dieser Diskussionen werden dann von einer Kerngruppe aus Fachpersonal implementiert.

Die Harmonisierung von heterogenen Daten, die Anpassung von Daten für Wiederverwendbarkeit und Zugänglichkeit außerhalb des Rahmens eines Versuchs und Zeiteinsparungen in der Verknüpfung von Daten helfen nicht nur dabei, Arbeitsaufwand zu reduzieren oder den ethischen Umgang mit Versuchstieren zu adressieren. Eine konsequente Anwendung von FAIRen Datenstandards hilft auch dabei, Daten für eine Hinterlegung in öffentlichen Datenrepositorien vorzubereiten und kann als Schlüssel für moderne kooperative Ansätze mit weiteren Forschungsinstituten für Tierernährung oder anderen (nutztierwissenschaftlichen) Forschungseinrichtungen dienen.