# NFDI Symposium > Perspektive: Was waren die Kriterien, damit ein Konsortium angenommen wurde? Mit welchen innovativen Ansätzen gehen die abgelehnten Konsortien in die nächste Runde? Welche Kritik gab es? Was wird evaluiert? :::info WICHTIG sind * FAIR-Prinzipien immer beachten * klare Themenfokussierung bei möglichst breiter Nutzung * Communityeinbeziehung mit klaren Beteilungsstrukturen (Bottom-Up), aber: * tendenziell eher Topdown-Momente in der Governance (Bedarfszusammenfassung statt Herausstellen individueller Interessen) * herausstellen, wie (Daten-, Sprach-, Kultur-, Fach-)Heterogenität bewältigt werden kann * gut ist der Verweis auf bestehende Infrastrukturen in Verbindung mit innovativen Weiterentwicklungen dieser (Nicht: Wir waren early adapters woanders, daher möchten wir jetzt gefördert werden) ::: ## Taking Shape ### Pigeot * gestalten, um nicht gestaltet zu werden ### Schrade NFDI4Culture * Komplexität reduzieren * gemeinsame Sprache finden * Community einbeziehen ### Beller NFDI4Cat * Kontakt zur Industrie gesucht * Herausforderung der langfristigen Finanzierung bewältigen ### Sure-Vetter * Wie skaliert man bei der Unterschiedlichkeit des Netzwerkes? ## Erfolgreiche Annahmen in der 2. Runde (In the Loop) ### Witt (Text+) * fußt auf Clarin und Dariah (Eric) ### Hintermüller (MaRDI) * FAIR-Prinzipien stärken * Beispiel ScienceCloud: Schichten implementiert * eigene Forschungsdaten existierten, grundlegende Strukturierung war gewünscht * Konnte renomierte Institute (mit deren Infrastrukturen) mit einbinden * Fachpersonen überzeugen / Expertengremium mitnehmen ### Steinmetz (PUNCH4NFDI) * nicht auf das zeigen, was bisher war * Komplett neuer Antrag * Wie bekommt man die Fachrichtungen zusammen? * Geldtöpfe motivieren * Grundwertigkeit für das Ganze herausstellen (besonders für die anderen Communities) ### Liebig (Moderation) * Integration ist Leitlinie ### Auer (NFDI4DataScience) * kritische Masse an Nutzer*innen in den Focus gestellt und die (infrastrukturelle) Vernetzung in Aussicht gestellt. ### Ludwig (NFDI-Expertengremiums) * stärkeres einbinden der Nutzercommunity * stringentere Umsetzung der FAIR-Prinzipien * disziplinübergreifender Ansatz * internationaler Anspruch * Fokussierung auf das eigentliche Fachgebiet ### Evaluierung :::info **Kurze und konkrete Texte: präzise Antworten auf die Umsetzung der FAIR-Prinzipien, Einbindung der Nutzer*innen, Wo bestehen Herausforderungen?** ::: ## Looking ahead ### Specka (FAIRagro) * Governance muss passen * Einbingung der Community * Infrastruktur bei fragmentierten Fachbereichen + eigenes Konsortium mit "reifen" Teildisziplinen + klarer Fokus bei gleichzeitigem Nutzung mehrerer Disziplinen * haben *Data Stewards* ### Kraegeloh (InnoMatSafety) ### Scherberger (NFDI-Neuro) * Task Areas immer am ganzen orientiert und weniger an den individuellen Bedarfen ### Sessing (NFDI4Objects) * Community mit einbeziehen * Langzeitarchivierung stark gemacht * konzentriert sich auf Pilotprojekte ### Uhrlandt (NFDI4Phys) * Fokus auf kleinere Player * betreten Neuland * Strukturen in Domains * wollen auch *Data Stewards* mit Use Case Templates * Qualitätskontrollen vereinheitlichen und darauf vorbereiten ### Stocker (NFDI-Basisdienste) * NFDI4X: sind vertikal * Y4NFDI: Sind horizontal * Persistenz: Datacite Fabrica, Datacite Commons, PID Graph * Langzeitarchivierung Archivierung RADAR ## Breakout-Session ### Wer oder was ist nicht vertreten (=Lücken)? ### Welche Wege gibt es zwischen den Konsortien (Wie Kooperation statt Konkurrenz)? * Umgang mit Multiperspektivität, Uneindeutigkeit, Historizität von Daten * Medien und Named Entities werden überall gebraucht ### Probleme und Lösungen in den Bereichen? ### Welche Anforderungen an Basisdienste? * Protégé * Know-How und Personal woher? ### Wie nehmen wir die Community mit? ### Nutzen der NFDI für uns? ### Nutzen von uns zur NFDI? ### Wie können wir Komplexität reduzieren? ### Problem: denzentrale Player - zentrale Organisation ## Across borders and sectors ### Sure-Vetter (NFDI e. V.) * FAIR-Prinzipien auch in der Industrie umsetzen (kann auch restriktiviert werden) * Industriedaten aus bestimmten Bereichen (Gesundheit, Klimaschutz) teilen * [FAIR-Dataspaces](https://www.bmbf.de/bmbf/shareddocs/pressemitteilungen/de/karliczek-mit-fair-data-spaces-er-wissenschaft-und-wirtschaft.html) * Personen mit Kompetenzen schmieden die Möglichkeiten (Bottom-Up) ### Andrea Herdegen (BMBF) ### Peter Kraemer (acatech) * Spannungsverhältnis monetarisierung von Daten bei gleichzeitiger Umsetzung von freien FAIRen Daten ### Gunsenheimer ([EOSC Association](https://www.eosc.eu/)) * 350 Millionen Euro ausgeschüttet