1. Datenmanagement als gemeinsame Verantwortung

Die wissenschaftliche Forschung steht vor der Herausforderung, Forschungsdaten nachhaltig, nachvollziehbar und FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) zu verwalten. In diesem Kontext gewinnt die Planung von Forschungsdatenmanagement (FDM) zunehmend an Bedeutung – nicht nur als formale Anforderung von Förderinstitutionen wie der DFG, sondern als zentraler Baustein für wissenschaftliche Integrität und langfristige Nachnutzung.

Die ULB Darmstadt bringt sich seit 2017 aktiv in die Entwicklung und den Betrieb von Datenmanagementdiensten ein. Mit dem Open-Source-Tool RDMO (Research Data Management Organiser) hat sie im Verbund und in enger Kooperation mit anderen Hochschulen und Forschungseinrichtungen deutschlandweit ein zentrales Instrument zur Unterstützung von Forschenden und Einrichtungen etabliert. In den letzten Jahren hat sich das Engagement der ULB Darmstadt von einer reinen Projektbeteiligung hin zu einer systematischen Dienstleistungsentwicklung entwickelt. Dieser Praxisbericht dokumentiert die Entwicklung, das Konzept und die ersten Erfahrungen mit diesem neuen Angebot und zeigt auf, wie durch kooperative, nachhaltige Dienstleistungsmodelle faire Dateninfrastrukturen in Deutschland gestärkt werden können.1

2. RDMO – Ein Werkzeug für die Praxis des Datenmanagements

RDMO ist ein webbasiertes Open-Source-Tool zur Erstellung, Verwaltung und Umsetzung von Datenmanagementplänen (DMPs).2 Es unterstützt Forschende dabei, strukturiert über alle Phasen des Forschungsprozesses nachzudenken: von der Datenerhebung über die Dokumentation und Speicherung bis hin zur Archivierung und Nachnutzung. Die Stärke von RDMO liegt in seiner Anpassungsfähigkeit:

• Es nutzt standardisierte, föderationsbasierte Fragenkataloge (z. B. DFG, NFDI).

• Es ermöglicht die Erstellung individueller, anpassbarer DMPs.

• Es wird kontinuierlich seit 2013 weiterentwickelt – seit 2024 getragen durch den eingetragenen Verein RDMO e. V.

• Die geplante Version 3.0 (Herbst 2026) bringt eine moderne, nutzerfreundliche GUI mit sich.3

RDMO ist nicht nur ein Werkzeug, sondern auch eine Community-Initiative. Über 60 Institutionen in Deutschland und Europa betreiben bereits RDMO-basierte Dienste – ein deutliches Zeichen für die Akzeptanz und Relevanz des Tools.

3. Von der Projektbeteiligung zum Dienstleistungsangebot: Die Entwicklung von RDMO as a Service

Seit 2017 betreibt die ULB Darmstadt einen RDMO-basierten Dienst. 2020 wurde eine Multisite-Instanz eingerichtet, die mehrere Einrichtungen und Forschungskonsortien gemeinsam nutzt. Diese Infrastruktur diente zunächst als Basis für Drittmittelprojekte wie HeFDI (Hessische Forschungsdaten-Infrastruktur), NFDI4ING (Nationale Forschungsdateninfrastruktur für Ingenieurwissenschaften) und DMP4NFDI (NFDI-Basisservice für Datenmanagementpläne)4. Die Erfahrungen aus diesen Projekten zeigten:

• Die Nachfrage nach einem zentralservicebasierten RDMO-Angebot ist groß.

• Viele Einrichtungen – insbesondere kleinere Hochschulen oder Forschungseinrichtungen – verfügen über keine ausreichenden Ressourcen für den lokalen Betrieb einer RDMO-Instanz.

• Die technische Pflege, Sicherheit, Skalierbarkeit und kontinuierliche Weiterentwicklung sind komplexe Aufgaben.

Daraus entstand das Konzept von RDMO as a Service (RDMO aaS)5: Die ULB Darmstadt bietet die Einrichtung und den Betrieb eines eigenen RDMO-Mandanten als Dienstleistung an – ohne dass die Kunden selbst IT-Infrastruktur betreiben müssen.

4. Das Angebot im Detail: Was beinhaltet RDMO as a Service?

Das Angebot ist modular und auf die Bedürfnisse unterschiedlicher Einrichtungen zugeschnitten:

Das Kostenmodell basiert auf einer fairen, nachhaltigen Kalkulation, die die tatsächlich benötigten Ressourcen (ca. 40 Personenstunden für die einmalige Einrichtung, ca. 24 h für den jährlichen Betrieb) berücksichtigt. Die Preise sind deutlich günstiger als der Aufwand für einen lokalen Betrieb.

5. Erfahrungen aus Kundensicht

Die ersten Kunden, darunter das Karlsruher Institut für Technologie (KIT), berichten von hoher Zufriedenheit: „Seit 2024 nutzt das KIT die RDMO-Multisite-Instanz der ULB Darmstadt. Wir sind sehr zufrieden mit dem zuvorkommenden Service, der alle technischen Anfragen übernimmt und löst. Das Team dort hilft nicht nur bei allgemeinen technischen Problemen, sondern nimmt auch spezielle Wünsche an, wie bspw. das Hinzufügen spezifischer Fragenkataloge, und berät bei gewünschten Sonderfunktionen, die dann den technischen Möglichkeiten entsprechend umgesetzt werden“ (FDM-Referentin am KIT).

Vorteile für die Kunden sind der Entfall eines lokalen IT-Betriebs, der Zugriff auf die stets aktuelle RDMO-Version, die Ermöglichung leichter Kollaboration zwischen Forschenden innerhalb des Mandanten und innerhalb der ganzen ULB-Darmstadt-Instanz (inkl. zahlreicher NFDI-Instanzen und der von forschungsdaten.info6), ein günstiger und planbarer Preis und die Möglichkeit zur Anpassung und Weiterentwicklung (z. B. durch RDMO-Plugins).

Nachteilig mag sich der fehlende lokale Kompetenzaufbau für den technischen Betrieb eines RDMO-Services auswirken sowie der unausweichliche administrative Aufwand für Kooperations- und Auftragsverarbeitungsvertrag inkl. Befassung der/des lokalen Datenschutz- und ggf. IT-Sicherheitsbeauftragten. Es liegen jedoch bewährte Musterverträge vor.

6. Kooperation als Schlüssel zur nachhaltigen Dateninfrastruktur

Die ULB Darmstadt versteht RDMO aaS nicht als isolierte Dienstleistung, sondern als Baustein in einem größeren Netzwerk. Die Einrichtung ist Teil der nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) und engagiert sich aktiv im Verein RDMO e. V. (Vorsitzender: Gerald Jagusch, Geschäftsstelle bei ULB Darmstadt)7 und in der AG zu DMPs der NFDI-Sektion Common Infrastructures (Ko-Sprecher: Jürgen Windeck, ULB Darmstadt). Diese Kooperationen sind entscheidend: Sie ermöglichen den Austausch von Best Practices. Sie stärken die technische und organisatorische Infrastruktur. Sie schaffen eine gemeinsame Verantwortung für FAIR Data. Die ULB Darmstadt vertritt dabei die These: „Bibliotheken haben seit Jahrzehnten eine gelebte Kultur der Arbeitsteilung – sie brauchen nur ein Update hinein in die Welt des Cloud Computing.“

7. Fazit: RDMO as a Service als Modell für faire, nachhaltige Dateninfrastruktur

RDMO as a Service ist mehr als ein technischer Dienst – es ist ein praxisnahes, kooperatives Modell, das die Herausforderungen der Forschungsdatenverwaltung adressiert. Es zeigt, dass Kooperation unumgänglich ist – selbst große Einrichtungen können nicht alle Bedarfe abdecken. Auch kleine und mittelgroße Bibliotheken können wertvolle Beiträge leisten – durch Spezialisierung und Dienstleistung. Nachhaltigkeit und Fairness in der Dateninfrastruktur sind nur durch gemeinsame Verantwortung möglich. Technische, organisatorische und rechtliche Rahmenbedingungen für Kooperationen müssen geschaffen werden – und Bibliotheken sind hier zentrale Akteure.

RDMO aaS ist ein Beispiel dafür, wie Bibliotheken nicht nur als Archivare, sondern als aktive Dienstleister und Netzwerker in der Forschungslandschaft agieren können. Es ist ein Schritt hin zu einer fairen, nachhaltigen und gemeinsamen Dateninfrastruktur, die allen Forschenden zugänglich ist – unabhängig von Größe oder Standort.