Datenorganisation

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Version vom 12. April 2021, 12:35 Uhr von Kathrin Stroessner (Diskussion | Beiträge) (Wie bereite ich meine Daten auf?)
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Egal ob du zu den Menschen gehörst, bei denen jeder Gegenstand seinen festen Platz hat, oder ob du dich in einem unordentlichen Chaos wohler fühlst, im Studium und später im Beruf – also wenn man im Team arbeitet – ist es ratsam, sehr ordentlich und strukturiert zu sein. Mit der Zeit sammeln sich unfassbar viele Daten an, seien es Messwerte von Analysen, Koordinaten von Probenahmestellen, etc., all diese Daten sollten geordnet werden. Dies fällt unter den Begriff Datenorganisation, definiert als „alle Verfahren zur Anordnung und zum Wiederauffinden von Daten“.

Warum sollten Daten organisiert werden?

„Data, like all other things in this universe, follows the Second Law of Thermodynamics and will tend toward chaos if not occasionally provided with energy“ (Briney, 2015). Kurz: Daten müssen regelmäßig und sorgfältig organisiert werden, damit du später bestimmte Dateien wiederfindest. Im Studium betrifft dich das vor allem, wenn du Geländeberichte verfasst, an Forschungsprojekten mitarbeitest oder deine Bachelorarbeit schreibst. Datenorganisation spart also Zeit, wenn du im Nachhinein gewisse Daten auffinden möchtest.

Zudem sorgt das Organisieren von Dateien für ein besseres Verständnis, da oftmals Zusammenhänge deutlich werden. Auch fallen dir dabei redundante Daten auf und du vermeidest unnötigen Verbrauch von Speicherplatz durch doppelte Dateien. Besonders wichtig ist, dass Datenorganisation die Kommunikation zwischen Wissenschaftlern (z.B. deinem Betreuer oder Forschungspartner) erleichtert. Im Folgenden erfährst du, wie du in 4 Schritten deine Daten sowohl analog, als auch digital organisieren kannst.

Wie dokumentiere ich meine Daten?

Generell solltest du dir im Gelände oder im Labor so viele Notizen wie möglich machen. Es ist wichtig, dass du nicht mit losen Blättern arbeitest oder mit Stiften schreibst, die leicht verschmieren. Ein gebundenes Buch und Bleistift sind ideal. Dein Feldbuch bzw. Laborbuch dienen nämlich als Datengrundlage. Gehen gleich zu Beginn Informationen verloren, fehlt dir das Fundament für die nachfolgende Ausarbeitung.

Beim Notieren deiner Informationen solltest du darauf achten, auch Dinge aufzuschreiben, die im Gelände oder Labor total banal wirken. Überlege dir zudem im vornherein, welche Informationen besonders relevant für deine Fragestellung sind. Hilfreich sind folgende Fragen:

  • Was wird gemessen/aufbereitet/analysiert?
  • Wer führt die Messung/Aufbereitung/Analyse durch?
  • Wo wurden die Proben genommen/aufbereitet/analysiert?
  • Wann wurden die Proben genommen/aufbereitet/analysiert?
  • Wie wurden die Proben genommen/aufbereitet/analysiert? Diese Frage ist besonders hilfreich, um bei späteren Messfehlern überprüfen zu können, wo der Fehler liegen könnte (z.B. ob die Probe kontaminiert wurde).
  • Warum wird die Beprobung/Aufbereitung/Analyse überhaupt durchgeführt? Sinn und Zweck?


Tipp:
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Es ist ratsam, dass du dir am gleichen Abend deinen Feldbuch-Eintrag nochmal durchliest und mit der Überarbeitung beginnst, indem du z.B. einen ersten Entwurf von einem Profil anlegst oder Messwerte auf deinen Computer überträgst. Umso frischer die Informationen sind, desto leichter fällt es dir, diese zu verarbeiten. Zusätzliche Tipps erhälst du hier.


Wie benenne ich meine Daten?

Im Gelände sammeln sich schnell viele Eimer an Probenmaterial an. Daher solltest du deine Daten einheitlich und sinnvoll benennen. Etikettiere die Proben idealerweise vor Ort, damit im Nachhinein keine Verwechslungen entstehen. Dabei ist es sinnvoll, die Bezeichnung auf einen Zettel zu schreiben, den du in den Probenbeutel legst. So kann nichts verschmieren. Beschrifte grundsätzlich lieber zu viel als zu wenig. Hier erfährst du weiteres zur Probenahme.

Generell gilt: eine außenstehende Person sollte anhand der Beschriftung wissen, um was für eine Probe es sich handelt. Überlege dir für jedes Projekt ein Projektkürzel bzw. Namenskürzel. Neben diesem Kürzel sollte jede Probe mit einer Zeit- und Ortsangabe sowie Nummer versehen werden. Eine mögliche Beschriftung lautet:

Jahr_Projekt/Namenskürzel_Aufschlusskürzel_Probennahmestelle_Nummer

Manchmal gibt es konkrete Vorgaben zur Proben-Beschriftung. Erkundige dich stets vorher! Es kann hilfreich sein, sich zusätzliche Listen mit interner Nummerierung anzulegen um effizienter zu arbeiten. Wichtig ist, dass interne Beschriftungen (z.B. Analysenummern) immer in einer Legende oder Tabelle festgehalten werden, damit jeder nachvollziehen kann, um was es sich genau handelt.

Wenn du die bezeichneten Daten anschließend in deinen PC einliest, solltest du unbedingt darauf achten, dass Programme wie z.B. Matlab, die du zur Auswertung der Daten verwenden kannst, die Beschriftung erkennen. Vermeide Leerzeichen, Sonderzeichen und Zahlen am Anfang. Also anstatt beispielsweise „4 Schritte der Datenorganisation“ solltest du „Datenorganisation_4Schritte“ verwenden. Um doppelte Namen zu vermeiden und um sicher zu stellen, dass keine Daten verloren gehen, kannst du dir eine Versionskontrolle anlegen.

Wie ordne ich meine Daten?

Nachdem du deine Proben vor Ort dokumentiert und beschriftet hast und die Daten anschließend digital übertragen hast, solltest du dir ein Ordnungssystem überlegen. Stell dir deine Daten als Bibliothek vor: Jede Reihe, jedes Regal und jedes Buch unterliegen einer systematischen Ordnung, die das Auffinden oder Einordnen von Büchern erleichtert. Genauso müssen deine Daten organisiert werden.

Am PC ist es sinnvoll, dass du dir zunächst Hauptordner (entsprechen den Reihen in der Bibliothek) anlegst, um deine Daten grob zu sortieren. Die Hauptordner werden in Unterordner (entsprechen den Regalen) untergliedert, die dann entweder weitere Unterordner oder die Daten (entsprechen den Büchern) enthalten. Es wird empfohlen, nicht mehr als drei Unterordner zu verwenden. Ein Beispiel wäre:

Ordner Uni > Unterordner WiSe_20_21 > Unterordner Karten_und_Profile_II > Datei Nankai

Weitere Ordnungsmöglichkeiten stellen Apps dar: OneNote ist ein Notiz-Programm, in dem du deine Notizen in Bücher, Kapitel und Seiten untergliedern kannst. Das ähnelt sehr dem soeben erwähnten Ordnerprinzip und schafft ein übersichtliches digitales Notizbuch. Damit könntest du dir z.B. ein Buch für Exkursionen anlegen. Die Kapitel entsprächen den einzelnen Exkursionstagen und die Seiten stünden für die jeweiligen Aufschlüsse und Proben. Eine weitere App ist Notion. Dieses Programm lässt dir bei der Gestaltung der einzelnen Seiten sehr viel Spielraum: Du kannst Tabellen, Listen, Kalender, Zeitskalen, u.v.m. anlegen. Besonders ist, dass du Datenbanken erstellen - und so bestimmte Seiten miteinander verbinden kannst. Das schafft eine äußerst effiziente Datenorganisation, erfordert allerdings etwas Einarbeitung. Zudem gibt es auch vorgefertigte Templates für jedes erdenkliche Thema, wenn es schnell gehen muss. Beide Apps haben gemein, dass du sie auf deinem Handy und PC synchronisieren kannst und so immer Zugriff darauf hast.

Für welches Ordnungssystem du dich entscheidest, ist dir überlassen. Solange du deine Daten zuverlässig wiederfindest und weißt, woher sie stammen, machst du alles richtig. Hier noch ein paar Hinweise:

  • Sichere deine Daten auf externen Speichermedien ab, um nichts zu verlieren. Bei digitalen Notizen vergisst man häufig den richtigen Pfad oder verliert bestimmte Dateien. Auch können Datenträger kaputt gehen.
  • Sortiere deine Daten regelmäßig aus, damit dein Ordnungssystem nicht zugemüllt wird.
  • Speichere Rohdaten immer extra ab, sodass du stets auf das Original zurückgreifen kannst.
  • Erstelle einen Laufzettel über deine Proben, den du immer wieder aktualisierst. Halte wichtige Schritte, wie z.B. die Probenahme oder Aufbereitungsschritte mit Fotos und kurzen Texten fest. Das dient der chronologischen Ordnung deines Projekts und hält Kommilitonen oder deinen Betreuer stets auf dem neuesten Stand.
  • Lege für Daten, die nicht von dir stammen, ein Literaturverzeichnis an.

Wie bereite ich meine Daten auf?

Eines der Ziele der Datenorganisation ist es, Kommunikation zwischen Wissenschaftlern zu erleichtern. Dazu müssen die bereits geordneten Daten im letzten Schritt möglichst ansprechend aufbereitet werden. Zuvor musst du dir Gedanken über die Zielgruppe machen. Willst du deinem Betreuer den neuesten Stand deiner Bachelorarbeit vorstellen? Hältst du einen Vortrag über ein Forschungsprojekt vor wissenschaftlichem Publikum? Möchtest du deinen Eltern erklären, wie die Dinosaurier ausgestorben sind? Je nach Fall, musst du unterscheiden, wie du deine Daten aufbereitest.

Generell dienen visuelle Darstellungsweisen wie Diagramme, Abbildungen oder Fotos einem schnellen und einprägenden Verständnis. Des Weiteren sind Karten sinnvoll, um z.B. Probenahmestellen oder räumliche Zusammenhänge zu repräsentieren. Dafür sind Geographische Informationssysteme (GIS), z.B. ArcGIS praktisch. Diese Programme erlauben es dir, alle möglichen Daten (z.B. das Alter von Gesteinen, Niederschlagsmengen, Bevölkerungsalter, etc.) in Form einer geographischen Karte zu illustrieren.

Für welche Methode du dich entscheidest, ist auch hier dir überlassen. Achte darauf, verständlich und ansprechend zu arbeiten. Dies sollte dir dank der vorherigen drei Schritte der Datenorganisation leichtfallen. Präge dir alle vier Schritte gut ein und mach es dir zur Routine, Daten stets zu dokumentieren, zu benennen, zu ordnen und aufzubereiten. Dann wirst du sogar im Zeitstress keine Daten mehr verlieren und produktiver arbeiten können.

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Weiterführende Informationen und Literatur

  • Briney, K. (2015): Data Management for Researchers: Organize, maintain and share your data for research success. Pelagic Publishing.

Referenzen

  • Briney, K. (2015): Data Management for Researchers: Organize, maintain and share your data for research success. Pelagic Publishing.
  • Hermann, F. (2016): Datenorganisation und Datenbanken: Praxisorientierte Übungen mit MS Access. Springer, 1. Auflage.
  • Richard R. J., et al. (2004): Digital field data acquisition: towards increased quantification of uncertainty during geological mapping. Geological Society, London, Special Publications, 239, 43-56.
  • Wirtschaftslexikon Gabler: Datenorganisation. (28.12.20)

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Dieser Artikel wurde erstellt von:
Kathrin Strößner, Donja Assbichler, Simon Kübler