Faire Daten oder FAIR-Daten?
Einführung in die Datenethik
Shalini Kurapati, PhD
Co-founder and CEO, Clearbox AI
Warum FAIR?
- Organisatorische Silos, vergessene Daten
- Transparenz, Innovation und Zusammenarbeit
- Digitale und computergestützte Technologien/AI
- Datenmanagement für die Wiederverwendung durch Menschen und Maschinen
1 Icon erstellt von Smashicons aus www.flaticon.com
Auffindbar (Findable)
- Datenbeschreibung, umfangreiche Metadaten
- Dauerhafter Link, wie ein DOI, keine kaputten Links
- Menschen- und maschinenfreundlich
1 CC BY-SA 4.0, Sangya Pundir
Zugänglich (Accessible)
- Physische oder digitale Infrastruktur
- Zugänglich durch Login oder offen
1 CC BY-SA 4.0, Sangya Pundir
Interoperabel
- Die Daten funktionieren auf verschiedenen Betriebssystemen, Dateiformaten und Geräten.
- Windows/PC, Mac, Linux
- z. B. Tabellenkalkulationen .csv anstelle von MS Excel
- Standards für Interoperabilität
1 CC BY-SA 4.0, Sangya Pundir
Wiederverwendbar (Reusable)
- Wiederverwendung von Daten mit klaren Regeln
- Menschen und Maschinen
1 CC BY-SA 4.0, Sangya Pundir
Datenlizenzierung – Creative Commons
1 Foter, CC-BY-SA
Die Datenbranche muss FAIR werden
- FAIR-Daten sind im Datenmanagement wissenschaftlicher Forschung üblich
- Pharmaunternehmen (Janssen, Novartis), Technologieunternehmen (Deloitte, Accenture)
- Anfangs ressourcenintensiv, Änderung der Einstellung
- Datenethik
- Innovation und Zusammenarbeit, die zu gesellschaftlichem Nutzen führen, wie z. B. alternative Energiequellen, Behandlung von Krankheiten
1 https://direct.mit.edu/dint/article/2/1-2/276/10011/The-Need-of-Industry-to-Go-FAIR 2 https://www.capgemini.com/insights/expert-perspectives/the-fair-data-principles-the-key-to-unlocking-the-value-of-your-rd-data/
