I. d. R. werden DMPs mithilfe von standardisierten Vorlagen der Drittmittelgebenden (DFG, Horizon2020 u. a.) bzw. mit Softwaretools (z. B. DMPonline, RDMO) oder anderen fachspezifischen oder institutionellen Vorlagen erstellt. Grundsätzlich ist es jedoch auch möglich, dass jede*r Forschende einen eigenen und individuell formulierten Datenmanagementplan ohne eine Vorlage erarbeitet. Dafür werden die für die eigene Forschungsarbeit relevanten Fragen zum Datenmanagement beantwortet. Der „Practical Guide to International Alignment of Research Data Management” von Science Europe bietet bspw. einen gut strukturierten und geeigneten Fragenkatalog für DMPs in Englisch.¹Siehe “Practical Guide to International Alignment of Research Data Management” ab S. 17. https://www.scienceeurope.org/our-resources/practical-guide-to-the-international-alignment-of-research-data-management/

Ein DMP enthält nach Helbig (et al, 2020) idealerweise folgende Elemente, von denen die fünf ersten möglichst stets bedacht werden sollten, während die Punkte sechs bis zehn in erster Linie für größere bzw. speziellere Projekte gedacht sind, bei denen eine Nachnutzung von Beginn an beabsichtigt wird.

1. Angaben zum Projekt:
   inhaltliche Projektbeschreibung, administrative Angaben zum Projekt, ggf. Förderinstitutionen'Förderinstitutionen sind all jene Einrichtungen, die wissenschaftliche Forschung finanziell fördern, also Stiftungen, Vereine oder andere Organisationen. Die meisten dieser Einrichtungen im internationalen Raum haben dabei Richtlinien für das Forschungsdatenmanagement (FDM) von Forschungsprojekten eingeführt, d. h. eine mögliche finanzielle Förderung ist an Bedingungen und Forderungen zum Umgang mit Forschungsdaten geknüpft. Zu den bekanntesten Förderinstitutionen im deutschsprachigen Raum gehören das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) selbst, die Bildungs- und Wissenschaftsministerien der Bundesländer, die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), die Volkswagenstiftung oder der Österreichische Wissenschaftsfonds (FWF) sowie der Schweizer Nationalfonds (SNF).' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen, Projektbeteiligte und ihren Rollen im Projekt
2. Angaben zu relevanten Vorgaben:
   Leitlinien, Empfehlungen und Vorgaben von Dritten z. B. der Fachgesellschaften, Förderinstitutionen und/oder der Universitäten, Hochschulen bzw. Forschungseinrichtungen bzgl. des Datenumgangs (sofern vorhanden)
3. Beschreibung der geplanten Methoden:
   Methoden der Datenerhebung, -analyse, -präsentation und daraus resultierende Datentypen Die Begriffe Dateityp und Dateiformat werden meist synonym verwendet, bezeichnen jedoch verschiedene Dinge. Weiterlesenund -formateDie Begriffe Dateityp und Dateiformat werden meist synonym verwendet, bezeichnen jedoch verschiedene Dinge.'Das Dateiformat ist die spezifische technische Implementierung einer Datei, d. h. wie die Daten gespeichert, repräsentiert und interpretiert oder verarbeitet werden. In der Regel sind Dateiformate an Dateierweiterungen, zum Beispiel PNG oder TIFF, zu erkennen.' (Lernzielmatrix Glossar 2025) Weiterlesen wie z. B. DigitalisateDigitalisate werden hergestellt, indem analoge Materialien wie Bücher, Handschriften, Urkunden, Bilder, Artefakte in digitale Formate überführt werden, die elektronisch gesichert werden. Digitale Daten haben den Vorteil, dass sie vervielfacht, geteilt und maschinell verarbeitet werden können (Data Affairs, Glossar). Weiterlesen von (Schrift-/Bild-)Quellen, Zeitzeugeninterviews, Texte, Filme, Objekte, originär digitale Quellen wie bspw. Webseiten oder Social Media Inhalte oder statistische Daten etc.
4. Angaben zur Datenspeicherung'Datenspeicherung bezeichnet allgemein den Vorgang des Speicherns von Daten auf einem Trägermaterial oder Datenträger (digitalisierte Daten). Forschungsdaten sind einzigartige, wertvolle Daten, die sicher aufbewahrt werden sollten, um sie vor Verlust und fremden Zugriff zu schützen. Mit verschiedenen Maßnahmen wie z. B. regelmäßigen Backup-Routinen (Sicherheitskopien) kann ein möglicher Datenverlust minimiert werden.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen, -sicherheit'Unter Datensicherheit werden alle präventiven Maßnahmen physischer und technischer Art verstanden, die dem Schutz digitaler und auch analoger Daten dienen. Datensicherheit soll für deren Verfügbarkeit bürgen, sowie die Vertraulichkeit und Integrität der Daten gewährleisten. Beispiele für Maßnahmen sind: Passwortschutz für Geräte und Online-Plattformen, Verschlüsselungen für Software z. B. E-Mails und auch Hardware, Firewalls, regelmäßige Softwareupdates sowie sicheres Löschen von Dateien.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen und -organisation:
   Art und Ort der Ablage, Sicherungsroutinen (Backups'Der Begriff Backup bedeutet Datensicherung beziehungsweise Datenrettung und bezeichnet das Kopieren von Daten als Vorsorge für den Fall, dass es durch einen Schaden z. B. an der Festplatte oder durch versehentliches Löschen zu Datenverlusten kommt. Mit einem Backup können die Daten wiederhergestellt werden. Dafür wird der Datensatz auf einem anderen Datenträger zusätzlich gesichert (Sicherungskopie) und offline oder online abgelegt.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen), Datenaustausch, Maßnahmen zur Verhinderung von Datenverlust, Versionierung, Verschlüsselung
5. Angaben zu rechtlichen Aspekten:
   Regelungen zu den Rechten der Projektbeteiligten an den Forschungsdaten, sowie die Rechte Dritter an den verwendeten Quellen wie z. B. dem Urheberrecht'Das Urheberrecht (UrhG) schützt bestimmte geistige Schöpfungen (Werke) und Leistungen. Unter Werke fallen Sprachwerke, Lichtbild-, Film- und Musikwerke sowie Darstellungen wissenschaftlicher oder technischer Art, wie Zeichnungen, Pläne, Karten, Skizzen, Tabellen und plastische Darstellungen (Gesetz über Urheberrecht und verwandte Schutzrechte 2021, §2). Die künstlerischen, wissenschaftlichen Leistungen von Personen oder die getätigte Investition gelten dagegen als schützenswerte Leistungen (Leistungsschutzrecht). Der*die Urheber*in ist berechtigt, das Werk zu veröffentlichen und zu verwerten.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen, Archivrecht, Lizenz- und Nutzungsrecht sowie ggf. Angaben zu datenschutzrechtlichen'Datenschutz beinhaltet Maßnahmen gegen ein unrechtmäßiges Erheben, Speichern, Teilen und Nachnutzen von personenbezogenen Daten. Der Datenschutz stützt sich auf das Recht der Selbstbestimmung von Individuen in Bezug auf den Umgang mit ihren Daten und ist in der Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO), dem Bundesdatenschutzgesetz und in den entsprechenden Gesetzen der Bundesländer verankert. Ein Verstoß gegen datenschutzrechtliche Vorschriften kann strafrechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen Maßnahmen (z. B. bei Zeitzeugeninterviews der Einsatz einer informierten Einwilligung'Informierte Einwilligung (informed consent) meint die Zustimmung der Forschungsteilnehmenden zur Teilnahme an einem Forschungsvorhaben auf der Basis umfangreicher und verständlicher Informationen. Die Ausgestaltung einer informierten Einwilligung muss dabei sowohl ethische Grundsätze als auch datenschutzrechtliche Anforderungen adressieren.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen, Maßnahmen der Anonymisierung'Laut Bundesdatenschutzgesetz (BDSG § 3, Abs. 6 in der bis 24.05.2018 gültigen Fassung) versteht man unter Anonymisierung alle Maßnahmen der Veränderung personenbezogener Daten derart, 'dass die Einzelangaben über persönliche oder sachliche Verhältnisse nicht mehr oder nur mit einem unverhältnismäßig großen Aufwand an Zeit, Kosten und Arbeitskraft einer bestimmten oder bestimmbaren natürlichen Person zugeordnet werden können.' Anonymisierte Daten sind demnach Daten, die keinen Rückschluss (mehr) auf die betroffene Person geben. Sie unterliegen damit nicht dem Datenschutz bzw. der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)'. (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen oder Pseudonymisierung'Die Pseudonymisierung ist 'die Verarbeitung personenbezogener Daten in einer Weise, in der die personenbezogenen Daten ohne Hinzuziehung zusätzlicher Informationen nicht mehr einer spezifischen betroffenen Person zugeordnet werden können, sofern diese zusätzlichen Informationen gesondert aufbewahrt werden und technischen und organisatorischen Maßnahmen unterliegen, die gewährleisten, dass die personenbezogenen Daten nicht einer identifizierten oder identifizierbaren natürlichen Person zugewiesen werden können' (BlnDSG, §31; EU-DSGVO, Artikel 4 Nr. 5).  Weiterlesen, Datenverschlüsselung, …)
6. Angaben zu ethischen Aspekten:
   Umgang mit ethischen bzw. sensiblen Aspekten, wie z. B. die Berücksichtigung der CARE-Prinzipien'Die CARE-Prinzipien wurden 2019 von der Global Indigenous Data Alliance (GIDA) etabliert. Sie fungieren als Komplement zu den FAIR-Prinzipien und gelten als Hilfswerkzeug, um Forschungskontexte und ihre historische Einbettung sowie Machtasymmetrien im Feld stärker zu fokussieren. Das Akronym steht für Collective Benefit (Gemeinwohl), Authority to Control (Kontrolle der Forschungsteilnehmenden über die eigene Repräsentation), Responsibility (Verantwortung seitens Forschender) und Ethics (Berücksichtigung ethischer Aspekte). Durch die CARE-Prinzipien soll der gerechte, respektvolle und ethische Umgang mit Forschungsteilnehmenden und den aus der Forschung generierten Daten hinsichtlich des Data Sharing betont und berücksichtigt werden. Die CARE-Prinzipien sind somit in allen Phasen des Forschungsdatenlebenzyklus und des Forschungsdatenmanagements relevant.' (Data Affairs, Glossar)  Weiterlesen bei der Erforschung indigener Kulturen oder der Schutz marginalisierter und bedrohter Gruppen oder besonderer Kulturgüter
7. Angabe zur Dokumentation'Forschungsdaten bilden nicht nur die Basis wissenschaftlicher Veröffentlichungen der jeweiligen Forscher*innen, sondern werden in vielen Fällen anderen zugänglich gemacht. Dies setzt voraus, dass Forschungsdaten verständlich dokumentiert sind. Unverzichtbar wird dies, wenn eine Datenpublikation beabsichtigt ist. Eine zentrale Rolle für das Finden, Durchsuchen und Nutzen von Forschungsdaten spielen Metadaten, also Daten, die strukturierte Informationen über andere Daten enthalten. In verschiedenen Wissenschaftskreisen haben sich für die Dokumentation in Form von Metadaten sogenannte Metadatenstandards etabliert, die Konventionen für die Beschreibung und Dokumentation von Forschungsdaten über Metadaten festlegen. Weiterlesen:
   Erstellung von dokumentierenden Begleitmaterialien (Maßnahmen zur Nachvollziehbarkeit der Daten auch nach längerem Zeitraum und durch Dritte), z. B. Forschungstagebücher, Codebücher; Verwendung bzw. Anwendung von Standards, z. B. kontrollierte Vokabulare'Ein kontrolliertes Vokabular ist eine Sammlung von Begriffen in einem bestimmten Kontext, das nach festgelegten Regeln erstellt wird, um Eindeutigkeit zu gewährleisten. Kontrollierte Vokabulare reichen von einfachen Wortlisten wie Normdaten bis zu komplexeren strukturierten Vokabularen wie Taxonomien, Klassifikationen und Thesauri.' (Petersen et al. 2025, 7) Weiterlesen; Daten- und Metadatenstandards'Metadatenstandards dienen der einheitlichen Beschreibung von ähnlichen Daten durch Metadaten. Sie legen die Begriffe und Bedeutungen, sowie Struktur und Aufbau als Standard für z. B. eine bestimmte Fachdisziplin fest. Metadatenstandards fördern so die Auffindbarkeit von Daten und unterstützen die Interoperabilität zwischen Anwendungen, also den Austausch, den Vergleich und die Verknüpfung von Datensätzen Ein verbreiteter Metadatenstandard ist der Dublin Core (siehe folgendes Beispiel: https://www.dublincore.org/specifications/dublin-core/dcmi-terms/)..' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen 
8. Angaben zur ArchivierungArchivierung meint das Aufbewahren und Zugänglichmachen von Forschungsdaten und -materialien. Das Ziel der Archivierung ist es, den Zugang zu Forschungsdaten über einen längeren Zeitraum hinweg zu ermöglichen. So können zum einen archivierte Forschungsdaten durch Dritte für eigene Forschungsfragen als Sekundärdaten nachgenutzt werden. Zum anderen bleiben Forschungsverläufe so nachprüfbar und nachvollziehbar. Daneben gibt es auch die Langzeitarchivierung (LZA), welche die langfristige Nutzbarkeit über einen nicht definierten Zeitraum hinweg sicherstellen soll. Die LZA zielt auf Erhalt der Authentizität, Integrität, Zugänglichkeit und Verständlichkeit von Daten ab. Weiterlesen:
   Erhalt des Datenmaterials über das Projektende hinaus gemäß den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis'Die gute wissenschaftliche Praxis (GWP) bildet einen standardisierten Kodex, der als Regelwerk in den Leitlinien der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) verankert ist. Die Leitlinien verweisen auf die ethische Verpflichtung jedes/jeder Forschenden, verantwortungsvoll, ehrlich und respektvoll vorzugehen, auch um das allgemeine Vertrauen in Forschung und Wissenschaft zu stärken. Sie können als Orientierung im Rahmen wissenschaftlicher Arbeitsprozesse geltend gemacht werden.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen. Aussagen zur potentiellen Nachnutzbarkeit'Eine Nachnutzung, oftmals auch Sekundärnutzung genannt, befragt bereits erhobene und veröffentlichte Forschungsdatensätze erneut mit dem Ziel, andere Erkenntnisse, möglicherweise aus einer neuen oder unterschiedlichen Perspektive, zu erhalten. Die Aufbereitung von Forschungsdaten für eine Nachnutzung erfordert einen erheblich höheren Anonymisierungs-, Aufbereitungs- und Dokumentationsaufwand als die bloße Archivierung im Sinne von Datenspeicherung.' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen der Daten: Auswahl geeigneter Daten zur Nachnutzung, Bedingungen für die Archivierung und Nachnutzung definieren, passendes Datenrepositorium'Ein Repositorium bildet einen Ort der Aufbewahrung wissenschaftlicher Dokumente. In Online-Repositorien werden Publikationen digital gespeichert, verwaltet und mit persistenten Identifikatoren versehen. Die Katalogisierung vereinfacht die Suche und Nutzung von Publikationen und Autor*innen. In den meisten Fällen sind Dokumente in Online-Repositorien uneingeschränkt und offen zugänglich (Open Access).' (Data Affairs, Glossar) Weiterlesen, Regelungen von Zugriffsrechten'In Archiven oder Repositorien regeln Zugriffsrechte, welche Personen in welchem Umfang Zugang und Einsicht in Datenmaterial zur Nachnutzung bekommen. I. d. R. wird unterschieden zwischen einem Weiterlesen auf die archivierten Daten
9. Verantwortlichkeiten und Rollen:
   Zuweisung der Verantwortlichkeiten für Backups, für die Erstellung und Pflege des DMP, für die langfristige Archivierung und Bereitstellung der Daten
10. Kosten und Aufwände:
    Kalkulation der benötigten Personal- und Sachressourcen für das Forschungsdatenmanagement (z. B. Aufwand für Datenaufbereitung, Softwarelizenzen, Speicherplatz, Pseudonymisierung)

Die Arbeitsgruppe „Greening DH“ des Verbandes „Digital Humanities im deutschsprachigen Raum e.V.“ hat Empfehlungen und Anregungen für das Ausfüllen von Datenmanagementplänen zusammengetragen, die möglichst ressourcenschonende und damit nachhaltige Lösungen berücksichtigen (Baillot et al, 2025).

Nachweise in Data Affairs

Artikel

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