--- tags: Data Mangement --- ```yaml title: Data Management and Storage ved Faculty of Arts, Aarhus Universitet. authors: Birte Christensen-Dalsgaard & Kristoffer Nielbo time: September 10, 2021 contact: kln@cas.au.dk ``` # Sagsfremstilling # ## Indledning ## Arts fakultetsledelse skal beslutte det samlede kompleks for research data management og storage (RDMS) med en treårig horisont. Med afsæt i Open Science ved Aarhus Universitet med fokus på Datamanagement 1.0 (_Open Science_) samt National strategi for data management baseret på FAIR-principper (_National FAIR_), fremstilles hér en kort sagsbeskrivelse samt indstilling. ## Strategiske Mål ## De strategiske mål er opsummeret i _Open Science_ ved Aarhus Universitet med fokus på Datamanagement 1.0 som: Forskere, som ønsker at tiltrække støtte fra nationale og internationale fonde, forventes i stadig højere grad at forholde sig aktivt til Open Science principperne. Open Access er godt på vej og fokus er nu i højere grad på deling af data, metoder og computerprogrammer. Dette kommer også til udtryk i den af ministeriet udfærdigede National FAIR, som aktualiserer AUs egen strategi for digitalisering, som bl.a. omhandler data management. Det anbefales, at AU sætter sig nedenstående strategiske mål, som skal opfyldes i de kommende 5 år: Alle forskerne på AU: 1. Kender til og har forholdt sig til relevansen af FAIR – både for data og for andre af forskningens output som koder og metoder. 2. Ser data management som en integreret del af forskningsprocessen og nødvendig for sikring af transparens og integritet af resultaterne. 3. Ved, hvor og hvordan data håndteres gennem hele forskningens livscyklus, herunder hvor og hvordan data kan gemmes under og efter projekters gennemførelse. 5. Ved, hvor de kan få støtte til data- og analysedelen af deres arbejdsproces. Aarhus Universitet sikrer at: A) Den nødvendige tekniske infrastruktur står til rådighed B) Den nødvendige ekspertise er tilgængelig C) Arbejdet med at dele data og andet relevant output anerkendes som forskningsrelevante aktiviteter D) Der formuleres en strategi for bevaring af data Fakultetet forventes at understøtte punkterne 1-4 samt sikre på B. Fakultetet kan forvente, at AU håndterer A via et samarbejde med KU og efterfølgende går i gang med punkterne C og D. ## Implementering ## Bevægelsen mod open science (e.g. i forbindelse med Horizon Europe) peger på en helhedsløsning med et generelt set-up, hvor data management og data science håndteres samlet. I forhold til beskrivelsen i _Open Science_, er følgende relevant i forhold til ARTS implementering: For at understøtte forskerne i 1-4 og opfylde B skal ARTS sikre: * Vejledning og direkte hjælp til brug af den tekniske infrastruktur (data og analyse) * Undervisning og support i forhold til data management generelt og omkring betydningen af FAIR * Kortlægge og tilgodese fagspecifikke krav til FAIR * Sikre god kommunikation i forhold til processen Med afsæt i disse fire forhold, anbefaler vi at følge model 2 fra _Open Science_: _'Fakulteterne har hver 2-4 FTE, som arbejder med forskellige aspekter, herunder identifikation af manglende tjenester, understøtte relevant publicering, deltager i nationale og internationale projekter etc. Kommunikation til medarbejderne sker decentralt, men med en klar central koordinering. AUL/KB deltager aktivt som generalister og har en vigtig rolle i forbindelse med eksempelvis data management planer og assistance ved publicering. AUL/KBs deltagelse sker ved omprioritering af deres ressourcer. Fakultetet vil her optræde som forskerens naturlige sparringspartner i forhold til datamanagement. På visse fakulteter vil denne funktion kunne bygges sammen med rådgivning omkring IT, herunder HPC.'_' Til konkret implementering på Arts anbefales: To data manager/stewards; to til fire ‘fagspecifikke konsulenter’ (fra den eksisterende forskerstab) til at kortlægge og supportere fagspecifikke behov. Det er vigtigt, at man i forbindelse med ansættelser finder profiler, der er i stand til at arbejde med nye infrastrukturelle tiltag (DeiCs national RDMS løsning, NeiC, EOSC) og relevante teknologier (AAAI, kryptering, skyteknologier &c). Vi har på nuværende tidspunkt identificeret en mulig data manager kandidat samt kig på et par alternativer. Derudover kræves involvering af Arts’ rådgiver for juridiske anliggender (_data protection coordinator_), to infrastruktur/arkitektur ansatte ved hhv CHCAA og AU-IT samt data managers fra AU Library og en repræsentant for dekanatet. Opgaverne ligger imidlertid indenfor deres eksisterende opgaveportefølje. Det er antaget, at AU-IT stiller relevant teknisk infrastruktur til rådighed (eller har en liste over tjenester med en databehandleraftale) - enten i form af ERDA/SIF eller U-Cloud. Anbefalede workflow ved oprettelse af forskningsprojekt: 1. AU Library og, hvis nødvendigt, med støtte fra Arts Data Manager/Steward, foretager indledende visitering ved projektansøgning/start. 2. AU Library varetager data management for 'simple projekter' (e.g., data management plan, skabelon-baseret FAIRificering). 3. Arts Data Manager/Steward varetager projekter med særlige teknologiske eller formelle krav til data management i samarbejde med CHC, fagspecifikke konsulenter og fakultetsjurisk rådgiver. 4. Ved publicering vejleder AU Library og ved arkivering/long-term storage CHC i samarbejde med AU-IT. 1-2 og 4 understøttes af introducerende workshops til data management og FAIR, der afholdes af AU Library. 3 understøttes yderligere ved emnespecifikke workshops, der udvikles af data manager/stewards i samarbejde med CHC og AU-IT. Uddannelse behandles som udgangspunkt på niveau med forskningsprojekter, men med et overordnet mål om at etablere kuraterede datasæt til undervisning, der hostes ved CHC i samarbejde med AU-IT[^1]. I samarbejde med eksisterende projekter om digital curriculum på AU og nationalt udvikles relevante undervisningselementer om FAIR data management. Det er imidlertid vigtigt, at vi _ikke_ bruger ressourcer på paralleludvikling og anvender internationale infrastrukturer med fokus på data management (fx. EOSC og NeiC). [^1]: CHC arbejder på en integreret løsning (fx. [Kaggle data](https://www.kaggle.com/datasets)) hostet på Aarhus Universitet til udstilling af data og kode i forbindelse med undervisning.. ## Organisering ## Data manager/stewards placeres ved hhv CHC i Aarhus og DPU Campus Emdrup. Faglige konsulenter identificeres af Arts RDMS Operational Board (se nedenfor) ud fra et kriterium om faglig spredning/repræsentativitet i dialog med eksisterende interessenter, der allerede har lignende ressourcer som del af deres aktivitets/serviceportefølje (f.eks. CEDHAR og Arkeologisk IT). Administrativt etableres Arts RDMS Operational Board (ARDMS), der består af Arts Data Manager/Stewards, infrastruktur repræsentanter fra CHC og AU-IT, en repræsentant fra AU Library, samt Arts’ rådgiver for juridiske anliggender og rådgiver for forskning og talentudvikling fra dekanatet. ARDMS bør også have en repræsentant fra FISU. Fagspecifikke konsulenter (frikøbte forskere, se Indstilling) kommunikerer normalt med data managers og deltager i ARDMS som konsulenter efter behov. Der ertableres et ticketing system med Zendesk med SPOC (single point of contact) adgang via Arts’ website for alle sager der omhandler Arts data management. Storage varetages vedblivende gennem AU-IT, men kan videresendes fra SPOCen til AU-IT for at sikre forskerne sømløs adgang til research data management og storage. Integration af ticketing system samt almen kommunikation om services udvikles i samarbejde med Arts Communication. ## Indstilling ## 2 FTE data manager/steward; 1 FTE frikøb, ‘fagspecifikke konsulenter’ fordelt på to til fire forskere; Software-as-a-Service: Zendesk Professional (til 5 agents): 20.000 DKK/år.