Datenkompetenzzentren
Im Rahmen der vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) verwalteten Förderrichtlinie zum Aufbau von Datenkompetenzzentren in der Wissenschaft werden seit November 2023 im Rahmen einer dreijährigen Förderung insgesamt elf Datenkompetenzzentren (DKZ) mit unterschiedlichen Schwerpunkten an Forschungseinrichtungen in ganz Deutschland etabliert. Die Förderrichtlinie steht in engem Zusammenhang mit dem Aktionsplan Forschungsdaten des BMFTR. Die DKZ verfolgen dabei regionale und interdisziplinäre, disziplinspezifische oder methodenfokussierte Ansätze, wobei das Thema Forschungsdatenmanagement (FDM) häufig nur einen Teilaspekt darstellt.
Ziel ist es, Forschenden ein breites Spektrum an Unterstützungsangeboten in Bezug auf datenwissenschaftlicher Kompetenz zu bieten – dies umfasst u. a. die Themen Datenerfassung, -management, -analyse, -archivierung und -nachnutzung.
Diese Seite bietet eine Übersicht über die elf geförderten Datenkompetenzzentren. Auf Zenodo finden Sie eine Übersicht der BMFTR-geförderten Projekte zum Aufbau von Datenkompetenzzentren.
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Übersicht der Datenkompetenzzentren
DataNord ist ein interdisziplinäres Datenkompetenzzentrum für die Region Bremen, das Forschende aller Karrierestufen bei der Erweiterung ihrer Datenkompetenzen unterstützt. Als Teil der U Bremen Research Alliance (UBRA) und in Zusammenarbeit mit weiteren regionalen Partnern bündelt das Kompetenzzentrum Expertise in Forschungsdatenmanagement und Data Science. Die Profilbereiche sind Umwelt- und Meeres-, Sozial-, Material- und Ingenieur-, Gesundheits- sowie Geisteswissenschaften. Das Angebot umfasst praxisnahe Trainings, individuelle Beratungen, Hackathons, Summer Schools, Selbstlernmaterialien und Netzwerkmöglichkeiten, die den gesamten Datenlebenszyklus abdecken – von der Datenerhebung bis zur Archivierung – , sowie zahlreiche Netzwerkmöglichkeiten. Wesentliche Säulen sind das Data Science Center der Universität Bremen, das maßgeschneiderte Workshops und Beratungen anbietet, sowie das disziplinübergreifende Trainingsprogramm Data-Train für Promovierende und Nachwuchsforschende der U Bremen Research Alliance.
Das Datenkompetenzzentrum QUADRIGA vereint die vier Disziplinen Digital Humanities, Verwaltungswissenschaft, Informatik und Informationswissenschaft entlang der Datentypen Text, Tabelle und Bewegtes Bild am Wissenschaftsstandort Berlin-Brandenburg. QUADRIGA schafft Begegnungsorte zur Erfassung, Aufbereitung, Nutzung und Analyse von Daten in einer zunehmend digitalisierten Welt, um Wissenschaftler*innen aller Karrierestufen Ressourcen für den souveränen Umgang mit Daten zur Verfügung zu stellen. Zur Entwicklung digitaler Methoden werden mittels Fallstudien in den Forschungsorten spezifische Fragestellungen und Datentypen behandelt. Die Datensätze, Standards und Methoden werden in den Lernorten mit didaktischen Mitteln in fallstudienbasierte und kompetenzorientierte Open Educational Resources transformiert. Assessment-Werkzeuge verbinden Forschungs- mit Lernorten auf Basis eines optimierten QUADRIGA-Datenkompetenzframeworks und ermöglichen Forschenden, ihre Datenkompetenzen entlang des Datenflusses zuzuordnen, um so die QUADRIGA-Bildungsangebote zielgruppengerecht und interessengeleitet zu nutzen. Die Fallstudien werden auf Basis von Jupyter Notebooks umgesetzt und über QUADRIGA-Space sowie QUADRIGA-Navigator zur Verfügung gestellt.
Gesundheitsversorgung und -forschung produzieren in einem hohen Maße Daten. Insbesondere vor dem Hintergrund des kürzlich in Kraft getretenen Gesundheitsdatennutzungsgesetzes, das Versorgung und Forschung auf Datenebene stärker verknüpfen soll, werden Datenkompetenz und damit ein verantwortungsvoller Umgang mit Gesundheitsdaten immer wichtiger. Das Projekt DIM.RUHR möchte diese Lücke schließen. Durch gezielte Lehr-, Forschungs- und Vernetzungsangebote soll die Datenkompetenz bei Forschenden und bei Versorgenden gestärkt werden. Um Akzeptanz und Bewusstsein bei der Nutzung von Gesundheitsdaten sowie die Schaffung eines digitalen Gesundheitsdatenökosystems zu erreichen, bündeln die Universität Witten/Herdecke (UW/H), die Ruhr-Universität Bochum, die Hochschule für Gesundheit Bochum, die Hochschule Niederrhein, das Fraunhofer ISST sowie das ZB MED – Informationszentrum Lebenswissenschaften und das Netzwerk ORCA.nrw ihre Kompetenzen.
Der verantwortungsbewusste Umgang mit Ressourcen in einer Kreislaufwirtschaft (Circular Economy) geht mit einem hohen Informationsaufwand einher. Ein Überblick über alle im Kreislauf befindlichen Ressourcen sowie Transparenz über die Eigenschaften von Produkten und deren Umwelteinflüsse basiert auf einer Vielzahl von Daten. Diese müssen gesammelt, verarbeitet und ausgetauscht werden. Erst mit dem Wissen kann ein zusammenhängendes, verschwendungsfreies System geschaffen werden. Das Datenkompetenzzentrum für Circular Economy Daten (DACE), bietet der CE-Community drei Säulen zur Unterstützung mit den dafür nötigen Kompetenzen: einen Forschungsbereich, in dem Forschung zu Datenkompetenzen vorangetrieben wird, einen Hub zur Vernetzung von Akteur*innen und eine Academy mit Lernformaten. Gemeinsam werden das Institut für Technologie und Management für digitale Transformation der Bergischen Universität Wuppertal, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, die RWTH Aachen und das Institute for Industrial Ecology der Hochschule Pforzheim mit dem Wuppertal Institut für Klima, Umwelt, Energie gGmbH dieses Projekt voranbringen.
Das Deutsche Kompetenzzentrum Cloud-Technologien für Datenmanagement und -verarbeitung (de.KCD) ist eine standort- und domänenübergreifende Anlaufstelle für die Vermittlung von Kompetenzen im Umgang mit Daten unter Nutzung Cloud-basierter Technologien, Ressourcen und Methoden, sowohl für Einrichtungen und vernetzte Zentren, als auch für Forschende aller Karrierestufen.
In der aktuellen Phase des digitalen Wandels sind Erfolg und Anschlussfähigkeit zukunftsweisender Projekte zunehmend abhängig von der systematischen und strukturierten Erfassung relevanter Roh- und Metadaten, der Entwicklung und Bereitstellung innovativer Cloud-Angebote und automatisierter Workflows, dem Aufbau und der Vermittlung von Expertise im Bereich Cloud-basierter Datenverarbeitung, sowie der Verfügbarkeit einer leistungsfähigen und unabhängigen Cloud-Infrastruktur.
Im de.KCD werden diese Herausforderungen gezielt aufgegriffen, um sowohl Kompetenzen im Bereich Cloud-Computing und Datenmanagement zu bündeln und in breit gestreuten Trainingsformaten zu vermitteln, als auch um die notwendige Infrastruktur sowie Cloud-Dienste bereitzustellen und auszubauen. Die Verbundpartner des de.KCD-Konsortiums, bestehend aus den Standorten der de.NBI-Cloud, können dabei auf einer äußerst erfolgreichen und vertrauensvollen Zusammenarbeit im Rahmen des de.NBI-Netzwerkes aufbauen und direkt an bisherige gemeinsame Bestrebungen anknüpfen.
Die in der Cloud eingesetzten „low-level“-Technologien sind grundsätzlich agnostisch im Hinblick auf die Anwendungsdomäne und nicht spezifisch auf den Einsatz in der Bioinformatik festgelegt. Ihre Verwendung erfordert jedoch eine fundierte Einarbeitung, sowie eine aktive Unterstützung und regelmäßige Weiterbildung für Betreibende, Entwickler*innen und Anwendende. Ein wesentlicher Schwerpunkt des de.KCD ist daher die Weitergabe dedizierten Fachwissens in der Breite. Insbesondere sollen Zugangshürden zu Technologien und Methoden reduziert, Trainingsmaterialien sowie technische Lösungen zum Erwerb von Datenkompetenz vereinheitlicht und nachhaltig zur Verfügung gestellt, Materialien und Ressourcen über Cloud-basierte Plattformen optimal genutzt und schließlich Wissenschaftler*innen und Trainer*innen miteinander vernetzt werden. Das Projekt umfasst dabei u. a. folgende Maßnahmen:
- Entwicklung eines strukturierten Schulungsprogramms sowie neuer Schulungsangebote für Cloud-basiertes Datenmanagement und reproduzierbare Datenanalyse
- Definition und Nutzung von Prozessen und Technologien für einen offenen und nachhaltigen Lebenszyklus von Schulungsmaterialien
- Vermittlung der relevanten Kompetenzen mittels verschiedener Schulungsformaten und Selbstlerneinheiten
- Umsetzung von Best-Practice-Beispielen im Bereich des Cloud-basierten Datenmanagements
- Unterstützung bei der Entwicklung passgenauer Software-Stacks und Workflows für die skalierbare und flexible Verarbeitung verteilter Datensätze
- Entwicklung und Bereitstellung virtueller Lern- und Arbeitsumgebungen
Zusätzlich befasst sich de.KCD mit der Entwicklung und Einbindung von Technologien, um komplexere Forschungsfragen zu adressieren, wie z.B. die Integration von Daten aus unterschiedlichen Disziplinen. Darüber hinaus fördert de.KCD die Zusammenarbeit und den Wissensaustausches zwischen Forschungsstandorten durch die Schaffung eines vernetzten, kollaborativen Datenraums für nationale und internationale Forschungsprojekte.
HERMES konzentriert sich auf die spezifischen Bedarfe von Geistes- und Kulturwissenschaften sowie GLAM-Institutionen (Galleries, Libraries, Archives, Museums). Das Zentrum bietet ein breites Spektrum an Formaten zur Stärkung von Datenkompetenzen in Forschung, Lehre und beruflicher Praxis. Die neun Trägereinrichtungen – Universitäten und außeruniversitäre Institute – bündeln ihre Expertise, um praxisnahe Lernangebote, Forschungsunterstützung und gezielte Vernetzungsmaßnahmen zu entwickeln.
HERMES etabliert Lern- und Austauschorte, an denen Datenkompetenz vermittelt, reflektiert und weiterentwickelt wird. Es fördert eine kritische Auseinandersetzung mit digitalen Methoden und unterstützt insbesondere Forschende in ihrer methodischen Weiterbildung. Die Angebote gliedern sich in drei Bereiche: Vernetzen, Lernen und Forschen.
Im Bereich Vernetzen stärkt HERMES durch gezielte Öffentlichkeitsarbeit, Veranstaltungsformate, Kooperationen und Netzwerkarbeit den Dialog zwischen Wissenschaft und Praxis. Mit Angeboten wie dem Open Colloquium, der Transferwerkstatt und einem Promotionsnetzwerk bringt HERMES Akteur*innen aus Forschung und GLAM-Praxis zusammen. Ein Kompetenztraining zur Wissenschaftskommunikation ergänzt das Portfolio.
Ein wichtiges Werkzeug der Vernetzung ist die HERMES-Expertbase. Sie richtet sich an alle, die gezielt nach Ansprechpartner*innen in den Digital Humanities suchen – etwa zu bestimmten Themen, Methoden oder Anwendungsfeldern. Die Informationen basieren auf ORCID-Daten und werden durch Schlagwörter aus TaDiRAH (Taxonomy of Digital Research Activities in the Humanities) ergänzt. So unterstützt die Expertbase eine gezielte, methodenorientierte Recherche nach Expert*innen aus Wissenschaft und Praxis.
Der Bereich Lernen fokussiert auf praxisnahe Schulungen, Curriculumentwicklung und den Ausbau offener Lehrmaterialien (OER). HERMES arbeitet eng mit Initiativen wie NFDI, DALIA und The Carpentries zusammen, um Standards und Infrastrukturen für nachhaltige Bildungsangebote zu entwickeln.
Im Bereich Forschen unterstützt HERMES datengetriebene geisteswissenschaftliche Forschung durch Formate wie die Data Challenges, Bring-Your-Own-Data-Labs (BYOD) und ein Forschungsstudienprogramm in Kooperation mit der Deutschen Nationalbibliothek und dem Leibniz-Institut für Europäische Geschichte. Diese Formate verbinden methodische Innovation mit inhaltlicher Tiefe und stärken die interdisziplinäre Zusammenarbeit.
HERMES betreibt eine aktive Online-Präsenz über den Blog Humanities Data Literacy.
Come2Data setzt auf einen interdisziplinären, regionalen Ansatz zur praxisnahen Vermittlung von Datenkompetenzen – mit besonderem Fokus auf den Wissenschaftsstandort Sachsen. Unter Einbeziehung von Expertise und Angeboten führender sächsischer Einrichtungen – wie der Sächsischen Landesbibliothek – Staats- und Universitätsbibliothek Dresden, der TU Chemnitz, der TU Dresden (Projektleitung) sowie der Universität Leipzig – werden Ausbildungs- und Unterstützungsangebote sowie nationale Netzwerke in den Bereichen (Forschungs-)Datenmanagement, Data Analytics, KI und interdisziplinäre Anwendungen gebündelt. Eine virtuelle Plattform dient dabei als offener Forschungs-, Unterstützungs-, Vernetzungs- und Lernort, der diese Angebote über sächsische Standorte hinweg für Forschende, Lehrende, Lernende und die interessierte Öffentlichkeit bereitstellt. Come2Data markiert einen wichtigen Schritt zur Stärkung der datenbasierten Innovationskraft in Sachsen.
Das Kompetenzzentrum Datenqualität in den Sozialwissenschaften (KODAQS) unterstützt Forschende bei der Bewertung und Analyse sozialwissenschaftlicher Datenqualität. Als Kooperation zwischen GESIS, dem Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, der Universität Mannheim und der LMU München fördert KODAQS die nachhaltige Verbesserung sozialwissenschaftlicher Datenkompetenzen. Besonderer Fokus liegt auf der Evaluation und Verbesserung der Datenqualität, wobei sich die Arbeit auf praxisorientierte Lernangebote für Wissenschaftler*innen und Dozierende in der KODAQS Academy sowie Datenqualitätsindikatoren und die Entwicklung von Werkzeugen zur Datenqualitätsmessung und -verbesserung in der KODAQS Toolbox konzentriert. Abgerundet wird das Angebot durch Netzwerk- und Forschungsmöglichkeiten im KODAQS-Gastwissenschaftler*innenprogramm sowie dem Hackathon DataFest.
Mit dem Ziel der Förderung einer kombinierten methodischen Datenkompetenz, die sich insbesondere aus Datenwissenschaften und maschinellem Lernen, Hochleistungsrechnen und Forschungsdatenmanagement zusammensetzt, wird das Rhein-Ruhr-Zentrum für wissenschaftliche Datenkompetenz (DKZ.2R) künftig Forschende aller Karrierestufen bei der Bewältigung immer größer werdender Datenmengen unterstützen. Das Konsortium aus neun Institutionen, darunter sowohl Universitäten als auch nicht-universitäre Forschungszentren, wird durch die Professoren Stefan Sandfeld (FZJ) und Matthias S. Müller (RWTH Aachen) geleitet.
Das Verbundprojekt SODa – Sammlungen, Objekte, Datenkompetenzen dient dem Aufbau eines Datenkompetenzzentrums für die über 1.200 wissenschaftlichen Sammlungen an deutschen Universitäten und Hochschulen. Als einzigartige Wissensressource für aktuelle sowie zukünftige Forschungsfragen stellen diese Sammlungen zugleich einen bedeutenden Datenspeicher mit enormen Potenzialen dar. SODa vermittelt die für die Forschung in und mit wissenschaftlichen Sammlungen notwendige Datenkompetenz. Darüber hinaus entwickelt es diese transdisziplinär sowie praxisbezogen weiter und vernetzt relevante Akteur*innen. Unter der Leitung der Koordinierungsstelle für wissenschaftliche Universitätssammlungen an der Humboldt-Universität zu Berlin wird das Zentrum gemeinsam mit der FAU Erlangen-Nürnberg sowie dem Germanischen Nationalmuseum Nürnberg aufgebaut. Der Fokus liegt auf der Diskussion und Fortentwicklung von Standards, bewährten Praktiken und neuen Verfahren des sammlungsbezogenen Forschungsdatenmanagements sowie der Datenanalyse und datenbasierten Sammlungs- und Objektforschung.
Das WiNoDa Knowledge Lab ist ein Datenkompetenzzentrum für die datengetriebene Forschung an naturwissenschaftlichen Sammlungen und objektzentrierten Daten. Es ermöglicht innovative, multiperspektivische Ansätze zur Nutzung dieser Wissensressourcen. Ziel ist es, Forschende in allen Phasen des Forschungsprozesses zu unterstützen – von der Datenerhebung über die Analyse bis zur Publikation und Langzeitverfügbarkeit der Daten. Auch Open Science und Public Engagement werden mitgedacht. Unter der Leitung des Museums für Naturkunde Berlin (MfN Berlin) bringt WiNoDa Akteur*innen aus Wissenschaft und Infrastruktur zusammen. Zu den Verbundpartnern gehören das Deutsche Archäologische Institut (DAI), die Gesellschaft für Biologische Daten e. V., die Vernetzungs- und Kompetenzstelle Open Access Brandenburg (VuK), das Zuse-Institut Berlin (ZIB) und die Verbundzentrale des GBV (VZG). Gemeinsam entwickeln sie praxisorientierte Lernformate und eine Plattform für kollaborative Forschung.
Zitiervorschlag (Chicago)
Redaktion von forschungsdaten.info. „Datenkompetenzzentren“. forschungsdaten.info, 16. September 2025. Link.