Das FAIR Data Maturity Model. Spezifikation und Leitlinien

Die FAIR-Prinzipien „Findability, Accessibility, Interoperability and Reusability“ (Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Nachnutzbarkeit) zielen darauf ab, ein Minimum an verwandten, aber unabhängigen und trennbaren Leitlinien und Praktiken zu definieren, mittels derer sowohl Maschinen als auch Menschen Daten und Metadaten finden, darauf zugreifen, mit diesen interagieren und diese nachnutzen können. Die FAIR Prinzipien wurden 2016 in einem Artikel von Mark Wilkinson et al. definiert. Weitere Informationen zu den Prinzipien finden sich in FORCE11 und GO FAIR. Die Prinzipien sind als Anregung und nicht als strikte Regeln zu betrachten und können daher zu unterschiedlichen Interpretationen und Mehrdeutigkeiten führen.

Um dem Wildwuchs an FAIRness-Bestimmungen aufgrund unterschiedlicher Auslegungen der Grundsätze entgegenzuwirken, will die im Januar 2019 eingerichtete RDA Working Group „FAIR Data Maturity Model“ einen gemeinsamen Satz von Kernbewertungskriterien für FAIRness als RDA-Empfehlung entwickeln. Im Lauf des Jahres 2019 und in der ersten Hälfte des Jahres 2020 hat die Working Group eine Reihe von Indikatoren und Reifegraden für diese Indikatoren formuliert.

Als Ergebnis der Arbeit wurden eine erste Reihe von Leitlinien und eine Checkliste für die Umsetzung der Indikatoren erstellt, um die Leitlinien für die Bewertung von FAIRness weiter auf die Bedürfnisse der Community abzustimmen.

Die vorliegende deutsche Übersetzung des Dokuments entstand im Rahmen des Verbundprojektes EcoDM mit der Förderung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 16DWWQP.