Designing an architecture for machine-actionable research data management planning in an institutional context

Abstract

Forschende sind zunehmend gefordert, Datenmangementpläne (DMPs) für Forschungsprojekte zu erstellen und zu pflegen, in denen beschrieben wird, wie Forschungsdaten verwaltet werden, um ihre Wiederverwendbarkeit sicherzustellen. Ein DMP, als statisches Dokument, kann schnell veraltet und unpraktisch zu warten sein. Daher wurde eine neue Generation von maschinen-ausführbaren DMPs (maDMPs) vorgeschlagen, welche es ermöglichen automatisiert Informationen zu integrieren und Aktualisierungen durchzuführen. MaDMPs eröffnen eine Vielzahl von Anwendungsfällen, welche die Interoperabilität von Forschungssystemen und die Automatisierung von Datenmanagement ermöglichen. In dieser Arbeit untersuchen wir maDMP-Anwendungsfälle von Stakeholdern innerhalb einer Forschungseinrichtung. Wir schlagen eine Systemarchitektur für die Unterstützung von maDMPs vor, welche in die Forschungsdatenmanagement-Infrastruktur einer Institution eingebettet ist. Um die Systemanforderungen zu definieren, verwenden wir grafische Modelle, um Feedback von Stakeholdern zu sammeln. Wir verwenden BPMN, um Geschäftsprozesse abzubilden, und die Modellierungssprache ArchiMate für die Beschreibung der Unternehmensarchitektur (Enterprise Architecture, EA). Wir machen eine Fallstudie am Beispiel der TU Wien und zeigen mit einer Proof-of-Concept-Implementierung, dass maDMP-Arbeitsabläufe halbautomatisiert werden können. Wir führen das Konzept eines Service Brokers in die Datenmanagementplanung ein, mithilfe dessen IKT-Dienste gefunden, konfiguriert und bereitgestellt werden können. Mit der Implementierung eines Service Brokers können Dienste der TU.it abstrahiert werden. Der aus dem Planungsprozess resultierende maDMP ist gemäß der Spezifikation des Research Data Alliance DMP Common Standards implementiert. Eine Evaluierung des maDMPs zeigt, dass er einen herkömmlichen DMP in Bezug auf Vollständigkeit und Ausdruckskraft nicht vollständig ersetzen kann, sondern diesen um maschinelle Ausführbarkeit erweitert.

Researchers are increasingly required to create and maintain Data Management Plans (DMPs) for research projects that describe how research data is managed to ensure its reusability. A DMP being a static document can quickly become obsolete and impractical to maintain. A new generation of machine-actionable DMPs (maDMPs) was therefore proposed to enable automated integration of information and updates. MaDMPs open up a variety of use cases enabling interoperability of research systems and automation of data management tasks. In this work, we investigate maDMP use cases of stakeholders within a research institution. We propose an architecture of a maDMP support system embedded into the landscape of an institutional RDM infrastructure. To define requirements, we use graphical mockups to collect feedback from stakeholders. We use BPMN to model business processes and Enterprise Architecture (EA) modeling using the ArchiMate language to design the system. We conduct a case study using the example of the TU Wien and develop a proof-of-concept implementation which shows that maDMP workflows can be semi-automated. We introduce the concept of a service broker into data management planning which enables to discover, configure and provision ICT services. The implementation shows that services of the TU.it can be abstracted with the service broker. The maDMP resulting from the planning process is implemented in accordance with the specification of the Research Data Alliance DMP Common Standard. An evaluation of the maDMP shows that it cannot fully replace a conventional DMP in terms of completeness and expressiveness, but augments it with machine-actionability.