Forschungs- und Innovationsprojekt
Vorstudie zur Implementierung von FAIR-Datenstrategien im Bereich forstlicher Forschungs- und Monitoringdaten (VorDatStrat)

Forschungs- und Monitoringdaten sind eine zentrale Grundlage für Entscheidungen in der Forstpraxis, beispielsweise die langjährigen Datensätze der Waldklimastationen. Viele dieser wertvollen Informationen liegen jedoch in veralteten Strukturen vor, sind nur eingeschränkt zugänglich oder entsprechen nicht den heutigen Anforderungen an Dokumentation, Transparenz und technische Weiterverarbeitung. Gleichzeitig steigen die Erwartungen durch Open-Science-Leitlinien, FAIR-Data-Prinzipien und moderne Analysemethoden wie KI. Das Projekt VorDatStrat will diese Lücken schließen und die bestehenden Datenbestände der forstlichen Ressortforschung strukturiert in eine moderne, zukunftssichere Datenhaltung überführen.

Im Projekt VorDatStrat wird ein übertragbares Vorgehensmodell entwickelt, das sowohl bestehende als auch zukünftige Forschungsdaten der LWF systematisch in eine modernere Datenhaltung überführt. Dabei sollen die FAIR-Prinzipien – also Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Austauschbarkeit und Nachnutzbarkeit – konkret umgesetzt und durch klare interne Vorgaben gestützt werden. Ein weiteres Ziel ist es, Wege für die Migration älterer Datenbestände zu identifizieren und vorzubereiten. Zudem werden die Abläufe des Projekt- und Datenmanagements so standardisiert, dass Rollen, Schritte und Zuständigkeiten für zukünftige Migrationsprojekte verlässlich definiert sind. Durch eine prototypische Umsetzung am Beispiel von Umweltmonitoringdaten entsteht ein realer Anwendungsfall, an dem die entwickelten Methoden getestet und später auf weitere Bereiche übertragen werden können. Für die Forstpraxis bedeutet dies, dass zentrale Datengrundlagen künftig besser gesichert, leichter nutzbar und fachlich zuverlässiger bereitgestellt werden.

Das Projekt nutzt eine Kombination aus organisatorischen, technischen und analytischen Methoden, um ein tragfähiges Gesamtkonzept zu entwickeln. Zu Beginn werden die Anforderungen an FAIR und weitere relevante Standards systematisch ermittelt, sowie der Bedarf bei Forschenden erhoben. Darauf aufbauend werden Methoden des IT-Projektmanagements eingesetzt, um Migrationsprozesse zu strukturieren und klare Arbeitsabläufe festzulegen. Eine Fallstudie zur Migration ausgewählter Testdaten dient als technischer Proof of Concept und verdeutlicht, wie eine moderne Datenhaltung und Bereitstellung in der Praxis umgesetzt werden können. Im Idealfall werden generische Bausteine entwickelt, die es ermöglichen, die erarbeiteten Konzepte effizient auf weitere Forschungs- und Monitoringbereiche zu übertragen.

Durch VorDatStrat entstehen konkrete Vorgaben für das Forschungsdatenmanagement der LWF, die die Umsetzung der FAIR-Prinzipien und anderen Standards verbindlich regeln. Das Projekt liefert zudem ein praxistaugliches Vorgehensmodell und einen wiederverwendbaren Werkzeugkasten für künftige Datenmigrationsprojekte. Die prototypische Umsetzung am Beispiel von Testdaten aus dem Umweltmonitoring zeigt, wie bestehende Datenbestände technisch und organisatorisch in moderne Strukturen überführt werden können. Insgesamt sollen die Ergebnisse zu einer höheren Datenqualität und -sicherheit sowie zu einem deutlich verbesserten internen und externen Zugang zu Forschungsdaten führen. Gleichzeitig wird der Grundstein für leistungsfähige Datenplattformen gelegt, über die Bürgerinnen und Bürger künftig direkt auf wertvolle Daten rund um Wald und Forst zugreifen können. Dies zusammen bildet die Basis für transparente Forschung, verlässliche Entscheidungsprozesse und innovative Anwendungen bis hin zum Einsatz künstlicher Intelligenz.

Für die Forstpraxis entstehen durch VorDatStrat unmittelbare Vorteile, da qualitätsgesicherte und gut dokumentierte Daten künftig schneller, verlässlicher und zielgerichteter genutzt werden können. Die neu gewonnene Transparenz und Standardisierung erleichtern den Zugriff auf wichtige Grundlageninformationen und unterstützen fundierte Entscheidungen im forstlichen Alltag. Langfristig führt die zukunftssichere Datenhaltung dazu, dass Forschungsergebnisse dauerhaft nachvollziehbar bleiben und neue Projekte einfacher auf bestehenden Datensätzen aufbauen können. Die bessere externe Bereitstellung trägt dazu bei, dass Wissen effizienter verbreitet und forstliche Forschung insgesamt sichtbarer wird.