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NFDI podcast - For a FAIR Data Future
Datensouveränität durch FAIR Data Spaces
In dieser Folge erkunden wir, wie mit FAIR Data Spaces ein sicherer und souveräner Datenaustausch zwischen Wissenschaft und Industrie möglich wird. Dr. Christoph Lange-Bever, Koordinator des Projekts FAIR Data Spaces, erklärt, wie einheitliche Standards und intelligente Datenräume helfen, sensible Informationen sicher zu teilen und zugleich innovative Forschung zu fördern.
Themen der Episode:
- Das Projekt FAIR Data Spaces:
- Wie der Aufbau eines sicheren, dezentralen Datenraums den Datenaustausch zwischen Forschung und Industrie erleichtert und fördert.
- FAIR-Prinzipien im Detail:
- Die Bedeutung von findbaren, zugänglichen, interoperablen und wiederverwendbaren Daten sowie die Rolle von „fully AI ready“ Daten für künstliche Intelligenz.
- Datenräume als Marktplätze für Wissen:
- Einblicke in das Konzept eines „Marktplatzes“ für Datenaustausch, wo jede Organisation ihre individuellen Nutzungsbedingungen festlegen kann.
- Sicherheitsmechanismen zur Datensouveränität:
- Erfahren Sie mehr über die Standards und Privacy-Enhancing Technologies, die die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und sicheren Datenaustausch ermöglichen.
- Anwendungsbeispiele:
- Praxisnahe Demonstrationen aus dem Gesundheitswesen und der Biodiversität, die zeigen, wie FAIR Data Spaces den sicheren Datenaustausch in realen Projekten unterstützen.
Gast:
Dr. Christoph Lange-Bever, Projektkoordinator von FAIR Data Spaces und Leiter der Abteilung für Data Science und Künstliche Intelligenz am Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT
Weiterführende Links:
- Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI): https://www.nfdi.de/
- FAIR Data Spaces: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/
- Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT: https://www.fit.fraunhofer.de/
Zum Mitmachen:
Abonniere unseren Podcast und bleibe auf dem Laufenden. Hast du Fragen oder Themenwünsche?
Schreibe uns und werde Teil unserer Daten-Community!
- Kontakt: https://www.nfdi.de/kontakt/
Fachbegriffe/Glossar für Shownotes
- Die FAIR-Prinzipien im Detail: https://www.go-fair.org/fair-principles/
- Grundlagen zu Datenräumen:
- Erklär-Video: https://www.youtube.com/watch?v=iDgBJUnFxdQ
- Wissenssammlung des EU Data Spaces Support Centre, insbesondere mit dem Data Spaces Blueprint: https://dssc.eu/page/knowledge-base
- International Data Spaces Association: https://internationaldataspaces.org/
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10. Datenkompetenz als Schlüssel zur digitalen Souveränität
30:46||Ep. 10Datenkompetenz als Schlüssel zur digitalen Souveränität – Warum wir alle mehr Dagobert Duck sein sollten Was erwartet dich?In dieser Episode geht es um nicht weniger als das Fundament digitaler Wissenschaft: Datenkompetenz. Prof. Dr.-Ing. Peter Pelz (TU Darmstadt) erklärt, warum Datenaufbereitung wichtiger ist als jedes KI-Modell, Bildung in Datenkompetenz (Digital Literacy) praktisch aussieht – und warum gute wissenschaftliche Praxis nicht ohne gutes Datenmanagement funktioniert. Mit viel Klartext, anschaulichen Beispielen (Lego, Waschmaschine, Raspberry Pi) und einem klaren Appell: Wer Daten versteht, gestaltet Zukunft – in Forschung, Wirtschaft und Gesellschaft. Themen der Episode:Digitalkompetenz von Anfang an: Warum Datenkompetenz schon im ersten Semester beginnen sollte – und wie Curricula durch Praxisprojekte, z. B. mit Raspberry Pi oder Lego-CO₂-Bilanzen, zukunftsfähig werden.Datensouveränität ist Bildungssache: Wem gehören unsere Daten? Warum ist es riskant, sie unbewusst zu verschenken? Und wie lernen Studierende, mit Daten wertschätzend, souverän und verantwortungsvoll umzugehen?Von der Schatzkammer zum Datenkraftwerk: Daten sind nicht zum Horten da – sondern müssen fließen. Wie FAIR Data Pipelines aufgebaut werden und warum Standards, Semantik und Metadaten für kollaborative Forschung zentral sind.Infrastruktur für alle – Coscine & Co.: Wie Projekte wie Coscine (RWTH Aachen) und Jupyter-Notebook-Zugänge ((Universität Stuttgart)) technische Lösungen für effektives Forschungsdatenmanagement schaffen – offen, modular, nutzerfreundlich.Governance & Standards – die Basis für nachhaltige Datenräume: Was ist ein „FAIRes Datenprodukt“? Warum braucht es sprachlich definierte Standards für maschinenlesbare Informationen? Und wie helfen Informationsmodelle wie SPEED bei Genehmigung, Nachhaltigkeit und Produktion?Forschung trifft Industrie – das Beispiel REUNION: Wie modulare Produktionsanlagen in der Pharmabranche durch standardisierte Datenmodelle schneller zugelassen werden können – und warum das die Medizin, sondern auch den Mittelstand verändert. Über den Gast:Prof. Dr.-Ing. Peter Pelz ist Maschinenbauingenieur, Professor an der TU Darmstadt dort Vizepräsident für Digitalisierung, Nachhaltigkeit und Infrastuktur. Als Sprecher im Konsortium NFDI4ING und Co-Leiter der NFDI-Sektion EduTrain setzt er sich für datenkompetente Lehre, zukunftsfähige Dateninfrastrukturen und interdisziplinäre Zusammenarbeit ein. Mehr erfahren und vernetzen:NFDI – Nationale Forschungsdateninfrastruktur: https://www.nfdi.de/NFDI4ING: https://www.nfdi4ing.de/FAIR-Prinzipien: https://www.go-fair.org/fair-principles/CoScine Repositorium: https://www.nfdi4ing.de/coscine/ NFDI4ING möchte sich bei Bund, Ländern und bei der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz (GWK) für die Förderung und Unterstützung im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur bedanken. NFDI4ING wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 442146713. Kontakt: https://www.nfdi.de/kontakt/9. Forschungsdatenmanagement in den Ingenieurwissenschaften
29:30||Ep. 9Forschungsdatenmanagement in den Ingenieurwissenschaften – Herausforderungen, Chancen und FAIR-Prinzipien Was erwartet dich?Wie lassen sich Millionen von heterogenen Datenpunkten aus der ingenieurwissenschaftlichen Forschung sinnvoll erfassen, strukturieren und langfristig nutzen? In dieser Folge spricht Prof. Dr. Robert Schmidt über die besonderen Anforderungen des Forschungsdatenmanagements in den Ingenieurwissenschaften – von Produktionsdaten über Gebäudemodelle bis hin zu digitalen Zwillingen. Du erfährst, wie FAIR-Prinzipien konkret angewendet werden, warum Metadaten entscheidend sind und wie Datenräume helfen, Wissen nachhaltig zu teilen und Innovation zu beschleunigen. Themen der Episode:Datenvielfalt und Geschwindigkeit in den Ingenieurwissenschaften: Warum heterogene und schnell erzeugte Daten die Disziplin besonders fordern – und wie das Konsortium NFDI4ING mit sogenannten Archetypen systematische Lösungen entwickelt.Vom Messwert zum Datenlebenszyklus: Ingenieurdaten reichen weit über Maschinenwerte hinaus – etwa in der Bau- oder Produktionstechnik. Wie lassen sich Daten langfristig nutzbar machen und in größere gesellschaftliche Zusammenhänge einbetten?Spannungsfeld zwischen Offenheit und Schutz: Welche Rolle spielt Datensouveränität im ingenieurwissenschaftlichen Kontext? Warum ist es entscheidend, die Offenlegung individuell nach Fachdisziplin zu gestalten?Zukunftsperspektiven für Dateninfrastrukturen: Welche Schritte als nächstes folgen, welche Herausforderungen noch bestehen – und warum Fantasie und interdisziplinäre Zusammenarbeit für ein funktionierendes Datenökosystem so wichtig sind. Über den Gast:Prof. Dr. Robert H. Schmidt leitet den Lehrstuhl für Informations-, Qualitäts- und Sensorsysteme in der Produktion an der RWTH Aachen. Zusätzlich forscht er am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie (IPT) und ist Sprecher des NFDI-Konsortiums NFDI4Ing, das sich mit den Anforderungen des Datenmanagements in den Ingenieurwissenschaften beschäftigt. Mehr erfahren und vernetzen:NFDI Nationale Forschungsdateninfrastruktur: https://www.nfdi.de/FAIR-Prinzipien im Detail: https://www.go-fair.org/fair-principles/Website des Konsortiums NFDI4ING: https://www.nfdi4ing.de/ NFDI4ING möchte sich bei Bund, Ländern und bei der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz (GWK) für die Förderung und Unterstützung im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur bedanken. NFDI4ING wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 442146713. Zum Mitmachen:Schreib uns und werde Teil der Daten-Community.Kontakt: https://www.nfdi.de/kontakt/ Fachbegriffe/Glossar:FAIR: https://www.go-fair.org/fair-principles/Forschungsdatenmanagement: https://www.forschungsdaten.info/Coscine: https://about.coscine.de/8. Forschungsdaten- und Softwarekompetenzen stärken - Teil 3/3
20:08||Ep. 8Kollaboration und die Zukunft der ForschungsdateninfrastrukturWas erwartet dich?In dieser Folge des NFDI-Podcasts For a Fair Data Future sprechen wir über die zentrale Bedeutung von Kollaboration und die Zukunft der Forschungsdateninfrastruktur. Wie können Forschende gemeinsam an besseren Daten- und Softwarekompetenzen arbeiten? Welche Strategien gibt es für eine effektive und langfristige Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Akteuren?Unsere Gäste Prof. Sonja Schimmler und Christine Hennig geben Einblicke in die Herausforderungen und Chancen interdisziplinärer Kooperation. Sie berichten von den Diskussionen und Erkenntnissen des Workshops Research Data and Software Competencies bei der Themenwoche Digitale Kompetenzen in der Wissenschaft der Volkswagenstiftung.Themen der Episode:• Warum ist Kollaboration in der Forschung so entscheidend?Bedeutung der Zusammenarbeit für wissenschaftliche ErkenntnisseTransparenz, Reproduzierbarkeit und gute wissenschaftliche Praxis• Welche Herausforderungen gibt es?Vielfalt an Forschung und Forschungsergebnissen (digitale Artefakte wie Daten, Workflows, Skripte/Code, Modelle)Sich verändernde RahmenbedingungenKommunikation und Kollaboration• Der Workshop Research Data and Software CompetenciesWorum ging es in dem Workshop?Was waren die Highlights des Workshops?Warum sind Forschungsdaten und -software so relevant?Wie können Kommunikation und Kollaboration verbessert werden?• Das Konsortium NFDI4DataScience – Infrastruktur für Datenwissenschaften und KISchwerpunkte und ZielgruppeForschungsdatenlebenzyklus und Forschungsergebnisse• Zukunftsperspektiven und nächste SchritteWie geht es mit dem Thema Forschungsdaten und -software weiter?Welche nächsten Schritte bezüglich Kommunikation und Kollaboration sind geplant?Über die Gäste:• Prof. Sonja Schimmler ist Forscherin am Weizenbaum-Institut, bei Fraunhofer FOKUS und an der TU Berlin, sowie Sprecherin des Konsortiums NFDI4DS und Wissenschaftliche Leiterin des Datenkompetenzzentrums QUADRIGA. Sie beschäftigt sich mit der Digitalisierung und Öffnung der Wissenschaft sowie mit Forschungsdateninfrastrukturen.• Christine Hennig ist Koordinatorin des Konsortiums NFDI4DS und bringt ihre langjährige Expertise in Softwareentwicklung und Forschungsdatenmanagement ein.Mehr erfahren und vernetzen:• Nationale Forschungsdateninfrastruktur: https://www.nfdi.de/• Konsortium NFDI4DataScience - NFDI für Datenwissenschaften und KI https://www.nfdi4datascience.de/• Datenkompetenzzentren (DKZ): https://www.forschungsdaten.info/kompetenzzentren• Datenkompetenzzentrum QUADRIGA: https://www.quadriga-dk.de/• Workshop Research Data and Software Competencies: https://www.uni-potsdam.de/de/rds-competencies/Zum Mitmachen: Abonniere unseren Podcast, um keine Episode zu verpassen! • Kontakt: www.nfdi.de/kontakt7. Forschungsdaten -und Softwarekompetenzen stärken - Teil 2/3
32:20||Ep. 7Daten- und Softwarekompetenzen für die Forschung – Vermittlung und HerausforderungenWas erwartet dich?In dieser Folge geht es um die Frage: Welche Kompetenzen benötigen Forschende im Umgang mit Daten und Software?Wir vertiefen das Thema Kompetenzvermittlung und beleuchten, wie Wissenschaftler:innen gezielt geschult werden können. Welche bestehenden Programme gibt es? Welche Lücken müssen geschlossen werden? Und welche Strategien zur Verbesserung der Kompetenzförderung wurden im Workshop Research Data and Software Competencies bei der VW-Themenwoche (Volkswagenstiftung) erarbeitet?Unsere Gäste Prof. Ulrike Lucke und Jan Bernoth geben Einblicke in die Herausforderungen und Chancen der Kompetenzentwicklung. Themen der Episode• Welche Kompetenzen sind für Forschende essenziell?Überblick über Forschungsdaten- und SoftwarekompetenzenWarum ist die Verbindung von Daten- und Softwarekompetenzen so entscheidend?• Herausforderungen in der Vermittlung von DatenkompetenzenWarum sind bestehende Programme oft nicht ausreichend?Wo fehlen Angebote zur gezielten Kompetenzförderung?• Der Workshop „Research Data and Software Competencies“Welche Ergebnisse wurden erzielt?Wie kann Kompetenzvermittlung verbessert werden?• QUADRIGA – ein Datenkompetenzzentrum für Geistes- und VerwaltungswissenschaftenWarum ist datenbasierte Forschung nicht nur in MINT-Fächern relevant?Welche Bildungsangebote und Formate gibt es bereits?• Zukunftsperspektiven und nächste SchritteWie können Forschende gezielt weitergebildet werden?Welche Rolle spielen Kollaboration und Open Science?Über die Gäste• Prof. Ulrike Lucke ist Informatikerin an der Universität Potsdam und forscht im Bereich Bildungstechnologien. Sie beschäftigt sich mit der Entwicklung und Implementierung digitaler Bildungsangebote für die Wissenschaft und ist NFDI4DS Sprecherin und QUADRIGA Scientific Co-Lead.• Jan Bernoth ist Teamleiter für das Teilteam Infrastrukturen am Lehrstuhl von Prof. Lucke und wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt NFDIxCS. Im Fokus der Forschung steht dabei die Entwicklung einer Infrastruktur, welche Forschungsdaten- und -softwaremangement nachhaltig unterstützt..Mehr erfahren und vernetzen• Nationale Forschungsdateninfrastruktur: www.nfdi.de• FAIR-Prinzipien im Detail: www.go-fair.org/fair-principles• QUADRIGA – Datenkompetenz: www.quadriga-dk.de• NFDIxCS Nationale Forschungsdateninfrastruktur für Computerscience: https://nfdixcs.org/• Datenkompetenzzentren (DKZ): www.forschungsdaten.info/kompetenzzentren/• Workshop Volkswagen Themenwoche: https://www.uni-potsdam.de/de/rds-competencies/vwstiftung-themenwoche/uebersicht-themenwocheZum MitmachenAbonniere unseren Podcast, um keine Episode zu verpassen!• Kontakt: www.nfdi.de/kontakt/6. Forschungsdaten-und Softwarekompetenzen stärken - Teil 1/3
38:04||Ep. 6Forschungsdaten, Forschungssoftware und die Rolle der NFDIWas erwartet dich?Wir sprechen über Grundlagen von Forschungsdaten und -software: Warum sind sie für die Wissenschaft wichtig? Welche Herausforderungen gibt es? Welche Infrastrukturen unterstützen Forschende in ihrer Arbeit? Unsere Gäste, Prof. Michael Goedicke und Alicia Janz, geben Einblicke in die Nationale Forschungsdateninfrastruktur und die Datenkompetenzzentren. Sie erläutern die Bedeutung von Forschungssoftware, den FAIR-Prinzipien und dem Zusammenhang zwischen Infrastrukturen und Kompetenzvermittlung. Diese Folge ist der Auftakt zu einer dreiteiligen Serie, die sich mit den Ergebnissen des Workshops "Research Data and Software Competencies" der VW-Thementage in Hannover (Volkswagen-Stiftung) befasst.Themen der Episode:Forschungsdaten & Forschungssoftware – Was ist das?Was versteht man unter Forschungsdaten und Forschungssoftware?Die Rolle der NFDI und der DatenkompetenzzentrenWie helfen NFDIxCS und DKZ.2R dabei, Forschende zu unterstützen?Kompetenzvermittlung & InfrastrukturWie greifen Kompetenzvermittlung und Infrastruktur ineinander? Welche Herausforderungen und Chancen gibt es?Der Workshop "Research Data and Software Competencies"Welche Kernfragen wurden diskutiert? Wie lassen sich bestehende Bildungsangebote und Infrastrukturen verbinden? https://www.uni-potsdam.de/de/rds-competencies/vwstiftung-themenwoche/uebersicht-themenwocheÜber die Gäste:Prof. Michael Goedicke ist Senior Professor für Software Engineering an der Universität Duisburg-Essen und Sprecher des NFDI-Konsortiums NFDIxCS, das sich mit Forschungsdatenmanagement für die Informatik beschäftigt.Alicia Janz ist Koordinatorin des Datenkompetenzzentrums DKZ.2R, dessen Ziel es ist junge Wissenschaftler*innen in Ihrer Datenkompetenz im Bezug auf Maschinelles Lernen, Hochleistungsrechnen und Forschungsdatenmanagement zu fördern.Mehr erfahren und vernetzen:• Nationale Forschungsdateninfrastruktur: https://www.nfdi.de• FAIR-Prinzipien im Detail: https://www.go-fair.org/fair-principles/• Datenkompetenzzentren (DKZ): https://www.forschungsdaten.info/kompetenzzentren/• DKZ2R: Rhein Ruhr Zentrum für Wissenschaftliche Datenkompetenz: https://www.dkz2r.de/• NFDIxCS Nationale Forschungsdateninfrastruktur für und mit Computer Science: https://nfdixcs.org/Zum Mitmachen:Abonniere unseren Podcast und bleibe auf dem Laufenden! Kontakt: https://www.nfdi.de/kontakt/Fachbegriffe/Glossar:• Forschungsdatenmanagement: https://www.forschungsdaten.info/• Datenkompetenz: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/5. Daten in FAIR Data Spaces rechtssicher teilen
19:33||Ep. 5Daten in FAIR Data Spaces rechtssicher teilen - Recht und Ethik - Herausforderungen bei der Nutzung von ForschungsdatenIn dieser Episode werfen wir einen Blick auf die rechtlichen und ethischen Herausforderungen bei der Nutzung von Forschungsdatensätzen. Wie können Daten sicher, effizient und rechtskonform zwischen Forschung und Industrie ausgetauscht werden? Wir diskutieren, wie Datenschutz, Geschäftsgeheimnisse und ethische Standards harmonisiert werden können, um die Zusammenarbeit zu fördern.Themen der Episode:Datenrecht im Fokus: Einblicke in den rechtlichen Rahmen, darunter Datenschutz (DSGVO), Geschäftsgeheimnisse und Urheberrecht, sowie deren Anwendung auf Forschungs- und Industriedaten.Ethik und Fairness: Wie ethische Standards als Ergänzung zu rechtlichen Vorgaben eine verantwortungsvolle Datennutzung ermöglichen.Innovative Lösungen: Der Personal Health Train als Modell für sicheren Datenaustausch ohne zentrale Speicherung und seine Übertragbarkeit auf die Industrie.Praxisbeispiele und Herausforderungen: Der Balanceakt zwischen Datenschutz, KI-Standards und Datenminimierung – Konflikte und Lösungsansätze.Zukunftsperspektiven: Entwicklungen in europäischen Datenräumen wie der European Open Science Cloud und dem European Health Data Space.Über den Gast:Constantin Bress, wissenschaftlicher Mitarbeiter am FIZ Karlsruhe und Experte für rechtliche Aspekte von Forschungsdaten. Mehr erfahren und vernetzen:Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI): https://www.nfdi.de/FAIR Data Spaces: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/FAIRagro: https://fairagro.net/FIZ Karlsruhe Leibnitz Institut für Informationsinfrastruktur: https://www.fiz-karlsruhe.de/ Zum Mitmachen:Abonniere unseren Podcast und bleibe auf dem Laufenden. Hast du Fragen oder Themenwünsche? Schreibe uns und werde Teil unserer Daten-Community!Kontakt: https://www.nfdi.de/kontakt/Fachbegriffe/Glossar: NDA: non disclosure agreement4. Biodiversitätsindikatoren aus Satellitendaten
29:19||Ep. 4Biodiversitätsindikatoren aus Satellitendaten - Geodaten und ihre Rolle in der UmweltforschungIn dieser Folge des NFDI-Podcasts tauchen wir in die Welt der Geodaten ein und erkunden, wie sie genutzt werden können, um die Biodiversität besser zu analysieren.Unsere Gäste Christian Beilschmidt und Johannes Drönner von der Geo Engine GmbH geben Einblicke in die Nutzung und Verarbeitung von Geodaten sowie deren Anwendung in Umwelt- und Forschungsprojekten.Themen der Episode:Was sind Geodaten? Eine Einführung in die Definition und Nutzung von Geodaten, von GPS-Standorten bis hin zu Satellitenbildern.Die Geo Engine – ein vielseitiges Werkzeug: Wie die Geo Engine Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt und für Nutzer:innen zugänglich macht, von Biodiversitätsprojekten bis hin zu Umwelt-Reportings.Anwendungsbeispiele: Spannende Demonstrationen wie der Einsatz von Geodaten zur Analyse von Baumsterben im Schwarzwald oder zur Klassifizierung landwirtschaftlicher Flächen in Kenia.Herausforderungen und Potenziale: Wie frei verfügbare und private Daten kombiniert werden können, um komplexe Fragestellungen zu beantworten, z. B. im ESG-Reporting von Unternehmen.Fair Data Spaces: Die Einbindung der Geo Engine in nationale und internationale Datenräume zur Förderung von Datensouveränität und interdisziplinärer Forschung. Über die Gäste:Dr. Christian Beilschmidt und Dr. Johannes Drönner, Mitgründer der Geo Engine GmbHMehr erfahren und vernetzen:Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI): https://www.nfdi.de/FAIR Data Spaces: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/Geo Engine Website: https://www.geoengine.de/Zum Mitmachen:Abonniere unseren Podcast und bleibe auf dem Laufenden. Hast du Fragen oder Themenwünsche? Schreibe uns und werde Teil unserer Daten-Community!Kontakt: https://www.nfdi.de/kontakt/ Fachbegriffe/Glossar: Raster-/Vektor-Daten: https://learn.opengeoedu.de/monitoring/landschaftstrukturmasse/datengrundlage/vergleich-vektordaten-rasterdatenMachine Learning: https://de.m.wikipedia.org/wiki/Maschinelles_LernenCopernicus und Sentinel-Satellitendaten: https://www.d-copernicus.de/daten/satelliten/daten-sentinels/Data Space: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces-demonstratoren/ESG-Reporting: https://bdi.eu/themenfelder/steuern/esg-reporting3. Datenstandards im Gesundheitswesen
18:02||Ep. 3Datenstandards im Gesundheitswesen – Effizienz, Sicherheit und Transparenz durch FAIR Data Spaces In dieser Episode widmen wir uns der Frage, wie einheitliche Datenstandards und klare Identifikationsnummern die klinische Forschung und Patientensicherheit verbessern können. Dr. Heiner Oberkampf, Mitgründer von ACCURIDS, erläutert, wie FAIR Data Spaces die Zusammenarbeit zwischen Pharmaunternehmen und Krankenhäusern optimieren und so Daten für die globale Gesundheitsforschung nutzbar machen.Themen der Episode:Patientensicherheit durch Datenstandards: Die Rolle von FAIR Data Spaces bei der Sicherstellung der Patientensicherheit in klinischen Studien – wie eindeutige Identifikatoren Fehler reduzieren und eine zuverlässige Datenbasis schaffen.Globale Identifikationssysteme in der Medizin: Warum eindeutige, länderübergreifende Identifikationsnummern für pharmazeutische Produkte entscheidend sind und wie sie die Analyse medizinischer Daten weltweit erleichtern.Warum moderne Datenstandards individuelle Excel Formate ablösen müssen: Die Grenzen traditioneller Tools und wie eine Softwarelösung zur Datenharmonisierung Effizienz und Genauigkeit in der Pharmaforschung fördert.WHO-Projekt zur Patientensicherheit:Beispielhafte Zusammenarbeit mit dem Uppsala Monitoring Center zur Etablierung globaler Identifikatoren und eines Knowledge Graphs zur Verbesserung der Patientensicherheit weltweit.Ausblick in die Zukunft: Was sind die nächsten Schritte zur Implementierung von Datenstandards und welche Herausforderungen bestehen bei der Schaffung eines sicheren, weltweit vernetzten Datenraums für medizinische Forschung? Gast:Dr. Heiner Oberkampf, Mitgründer von Accurids, Experte für Datenstandardisierung in der Pharmaindustrie Mehr erfahren und vernetzen:Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI):https://www.nfdi.de/FAIR-Prinzipien im Detail: https://www.go-fair.org/fair-principles/FAIR Data Spaces: https://www.nfdi.de/fair-data-spaces/ Zum Mitmachen:Abonniere unseren Podcast und bleibe auf dem Laufenden. Hast du Fragen oder Themenwünsche?Schreibe uns und werde Teil unserer Daten-Community!Kontakt: https://www.nfdi.de/kontakt/ Fachbegriffe/Glossar für Shownotes Global eindeutige persistente Identifikatoren: https://www.zbmed.de/fileadmin/user_upload/Profil/Publikationen/PID_in_der_Medizin_EbM2019_final.pdfDatenregistrierung: https://www.pharmnet-bund.de/PharmNet/DE/Home/_node.htmlIdentifikation Medizinischer Produkte: https://www.bundesgesundheitsministerium.de/themen/gesundheitswesen/medizinprodukte/faq-medizinprodukte