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Projekt:AG WissMa/Orientierung Sammlungsdaten

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2. Orientierung

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2.1. Analyse der Daten: Status Quo (IST-Zustand)

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Das Wissen darüber, was für Sammlungsdaten erfasst wurden, ist die Basis für weitere Schritte oder Projekte und kann aber uach generel helfen, die Übersicht zu wahren. Falls also noch keine Analyse der eigenn Sammlungsdaten gemacht wurde, sollte dies nachgeholt werden.

Wo befinden sich meine Sammungsdaten?

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Beispiele hier für wären:

  • Excel
  • Word
  • Datenbankamanagementsysteme, wie MuseumPlus, imdasPro usw.
  • Analoge Systeme, wie Karteikarten, Verzeichnisse, Akten
  • Andere Systeme und Programme
  • Wo wurden die Dateien abgelegt, die zu den Sammlungsobjekten gehörten, bswp. Bilddateien

Was für Sammlungsdaten wurde erfasst?

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Wie viele Objekte befinden sich in meiner Datenbank? Also welche Informationen wurden erfasst und in welchem Feld befinden sich die Daten? Wie Vollständig sind die erfassten Daten? Welche Qualität haben Sie? Hier sollten ach die Digitalisiate wie etwa digitale Fotografien, Scans o.ä. mitbetrachtet werden. Für die Übersicht könnte z.B. eine Excel-Tabelle mit Feldern und Inhalten erstellt werden, die das Datenmodell abbildet - hier ein Beispiel:

Datenmodell Sammlung X (1000 Objekte)
Feldname Inhalt Format Bemerkung wie oft genutzt Normvokabular?
Inventarnummer Inventarnummern der Sammlungsobjekte Mischung aus Buchstaben, Zahlen und Sonderzeichen Pflichtangabe 1000 nicht verwendet
Titel Titel oder Bezeichnung der Sammlungsobjekte Freitext keine Pflichtangabe 822 nicht verwendet
Diverses Mischung aus Kommentaren, Forschungsständen und Informationen, die woanders keinen Platz gefunden haben Freitext Muss bereinigt werden, Inhalte müssen in andere Felder verlagert werden 189 nicht verwendet
Material Mischung aus Material und Technik Vokabular + Freitext es wird sowohl hinterlegtes Vokabukar verwendet als auch Freitext 725 Getty AAT (Arts and Architecture Theusaurus)
Schlagwort Verschlagwortung Sammlungsobjekte Vokabular Vokabular muss erweitert werden 340 Objektbezeichnungsdatei (OBG)


Wer sind die Interessengruppen?

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Welche MitarbeiterInnen erfassen die Daten oder haben sie erfasst - welche Rechte haben sie? (etwa Wissenschaftliche Mitarbeiter, Ausstellungsmanagement usw.) Welche MitarbeiterInnen verarbeiten die Sammlungsdaten weiter, welche Rechte haben Sie (etwa Marketing, Vermittlung usw.)

Wie werden die Daten erfasst?

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Gibt es bestimmte Standards oder Schreibanweisungen? Werden diese Schreibanweisungen befolgt? Wo können hier auch Probleme auftreten? Hier ein paar Beispiele als Denkanstöße - Schreibweisen, die nicht einheitich sind, erschweren zuverlässige Suchläufe bzw. Ergebnisse - nicht festgelegte Regeln zur Angabe von Datierungen erzeugt Unklarheiten für andere Leser - Mischfelder, also Felder, in denen verschiedene Informationen abgelegt werden, können zur Problemen führen - Freitextfelder erlauben nicht-einheitliche Schreibweisen und Rechtschreibfehler - Vokabular-Felder fördern einheitliche Schreibweisen, schränken ggf. aber auch bei Angaben ein, wenn die Listen nicht vollständig sind

2.2. Daten: Ziel (Soll-Zustand)

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Was ist das übergordnete Ziel??

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Es sollte sich darüber Gedanken gemacht werden, welches übergeordnete Ziel verfolgt werden soll. Ein Beispiel wäre die Erfüllung der Digitalen Strategie des Hauses.


Beispiel (Neues Sammlungsmanagementsystem)

Erleichterung der vorherrschenden Arbeitsweise und Verbeserung der vorherrschenden Strukturierung. Sammlungsobjekte und damit verknüpfte Informationen, sollen beim Suchen im System möglichst vollständig durchsucht werden können. Bessere Zugänglichkeit zu den Daten innerhalb des Hauses und bessere Möglichkeiten, die Daten extern via einer Online-Präsentation verfügugbar zu machen. Langfristige Anknüpfung an Portale wie die Europeana.


Was wird dafür gebraucht?

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Was brauche man für das übergeordnete Ziel? Hier sollte sowohl überlegt werden, welche Programme man braucht, etwa

  • erstes Sammlungsmangementsystem? / Neues Sammlungsmanagementsystem
  • Datenbereiniung, also die Bereinigung und Angleichung der Daten aneinander, sodass bswp. dieselben Schreibweisen verwendet werden (durch intern oder extern)
  • Datenmigration, also der Umzug der Daten vom alten System in das neue System (durch intern oder extern)
  • Fotografieren, Scannen von Objekten
  • Stelle zur Betreung der Datenbank
  • Projektgeld
  • Beratung durch externe Firma
  • Zeitlicher Rahmen
  • Digital Asset Management Syste / Bilddatenbank
  • Online-Präsentation? Onlinedatenbank
  • Datenlieferungen? Datenaustausch?
  • Schulungen
  • Schreibanweisungen
  • Vokabulare, Normdaten, Kontrolliertes Vokabular
  • Schnittstellen

usw.

Beispiel (Neues Sammlungsmanagementsystem)

- ein neues Sammlungsmanagementsystem
- Übersicht über den IST-Zustand
- Datenbereinigung
- Digitalisierung / Fotografieren der Objekte
- Migration der Informationen aus Excel in das neue System
- Projektdauer (bis zur Einführung des neuen Systems): 18 Monate


2.3. Tools zur Standardisierung und Datenbereinigung

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Standards

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Was für Standards gibt es - was für Standards wollen wir? usw.

Vokabulare und Normdaten

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text fehlt

Werkzeuge zur Datenanalyse und Bereinigung

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Zur Datenanalyse und Bereinigung von Daten gibt es Werkzeuge, die insbesondere dann hilfreich sind, wenn man die Daten selbst aus dem Datenbanksystem exportieren und die aktuaisierten Daten wieder hineinimportieren kann.

Excel oder andere Tabellenprogramme, wie OpenOffice Calc
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Hier wird nicht nur ermöglicht es, Objektdaten(felder) zusammenhängend darzustellen, sondern auch andere hilfreiche Vorgänge, zur Analyse und Bereinigung von Daten durchzuführen.
Mögliche Arbeitsvorgänge:

  • Suchen
  • Suchen und Ersetzen
  • Doppelte Datensätze anzeigen lassen
  • Doppelte Datensätze entfernen lassen
  • Filtern nach bestimmten Suchkriterien
Openrefine
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Der Verbund SODa schreibt:
„OpenRefine ist ein leistungsstarkes Open-Source-Tool zur Datenbereinigung und -transformation, das im GLAM-Bereich (Galleries, Libraries, Archives, Museums) und in Universitätssammlungen wertvolle Dienste leistet. Gerade hier, wo heterogene und historisch gewachsene Datensätze oft inkonsistente Metadaten aufweisen, hilft OpenRefine.

Das Tool kann:

  • praktisch alle Text-Dateiformate und Datenstrukturen wie CSV, XML, JSON importieren
  • einen schnellen Überblick über Dateien mit zehntausenden Zeilen schaffen
  • Bereinigungs- und Sortieraufgaben durchführen, etwa vor dem Import von Daten in ein neues Dokumentationssystem
  • durch Zugriff auf Webseiten und Schnittstellen diese Daten verarbeiten (z. B. für einen Abgleich mit der GND, Wikidata, OpenStreetMap usw.)
  • wiederholbare, komplexe Bearbeitungsschritte mit Hilfe der eigenen Skriptsprache GREL durchführen, die ganze Spalten oder die ganze Tabelle betreffen
  • bei der Transformation in andere Datenformate (Export) unterstützen

Ob zur Vorbereitung digitaler Sammlungen, für Systemmigrationen oder zur besseren Integration in Forschungsinfrastrukturen – OpenRefine erleichtert die Arbeit mit Metadaten erheblich und trägt dazu bei, Sammlungen besser zu erschließen und nachhaltig nutzbar zu machen. “
[1]

Links zur Arbeit mit Openrefine:


Datenbereinigungsprogramme
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Bei der Suche im Internet stößt man, wenn man eine benutzerfreundlichere Alternative zu Openrefine sucht, auf kommerzielle Datenbereinigungsprogramme, die sich über eine Schnittstelle mit einem Programm verbinden können oder auch über csv Excel-Dateien bespielt werden können.

Microsoft Access
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text fehlt

2.4. Programme zur Verwaltung von Sammlungen und Objekten für den deutschsprachigen Raum

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Für die digitale Verwaltung von Sammlungen hält der Markt bereits spezifische und gängige Optionen bereit:

Nicht- oder halb-Kommerzielle Systeme

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  • Vino
    für nichstaatliche Museen in Bayern, kostenfrei
  • Museum-Digital
    kann sowohl als mittel der Online-Publikation als auch Inventarisierungswerkzeug dienen, kostenfrei, Kosten können bei Schulungen und Anpassungen ggf. anfallen

Kommerzielle Systeme

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  • HiDa von startext
    • umfassendes Sammlungs- und Museumsmanagementsystem
    • Lizenzkosten sind beim Anbieter zu erfragen




          • easydb - programmfabrik
          • TMS - Gallery Systems
          • APS - Stegmann Systems
        • Alternativen:
          • Collective Access (Open Source)
          • Spezialdatenbanken, z.B. für naturwissenschaftliche Sammlungen (Specify, Diversity Workbench)

2.5. Für ein neues System

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    1. Vor Ausschreibung / Beschaffung
      • Was braucht man? -> Lastenheft/Pflichtenheft
      • Was für Standards gibt es / Was für Standards braucht das Haus?
      • Abteilungen am Haus beteiligen/befragen?, auch die IT-Abteilung des Hauses
      • Marktforschung
      • ggf. von Museumsverband beraten lassen
      • Kontaktaufnahme Anbieter? -> Demo-Versionen anfordern, Anbieter einladen
      • Kontaktaufnahme mit Museen, die das System bereits einsetzen
      • verschiedene Softwareanbieter vergleichen:
        • Arbeitet das Datenbanksystem nach (internationalen) Standards?
        • Wo liegen die Daten? (Webbasiert / Lokal)
        • Ist die Datensicherheit gewährleistet?
        • Ist ein Zugriff von außerhalb (bei verschiedenen Standorten) möglich?
        • Ist die Software betriebssystemunabhängig? (bspw. als Browseranwendung)
        • Ist das Layout übersichtlich? Können Felder selbst an eigene Bedürfnisse angepasst werden?
        • Lassen sich geänderte oder gelöschte Datensätze wiederherstellen?
        • Können Massen-/Gruppenänderungen durchgeführt werden?
        • Ist die Recherche gut? Kann man Suche speichern?
        • Welche Möglichkeiten der Ausgabe von Reports gibt es (in Word, Excel, PDF…)?
      • Preiseinschätzung
      • Zeitlicher Horizont (Ausschreibungsdauer, Datenmigration, Datenbereinigung, Einführung System, Nacharbeiten, Schulungen)
    2. Beschaffung / Ausschreibung
      • Welche Art der Beschaffung?
        • Ausschreibung
          • Deutschlandweit
          • EU
        • Ohne Ausschreibung
    3. Vor Migration / Einführung
      • Was muss getan werden?
      • Was kann vor Migration getan werden?
        • Bereinigung der Daten?
        • Aufräumen der Ablagen/Ordner?
      • Konfiguration / kundenspezifische Anpassung der Anwendung
    4. Migration
      • was kann man als Institution selber leisten, was muss man einkaufen?
    5. Nach Migration
      • Datenbereinigung
      • Schulungen
      • Rechtevergabe
      • Es braucht Zeit?
      • Ansprechpartner

2.6. Schnittstellen

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    1. Normdatenübernahme und Vernetzung
    2. kontrolliertes Vokabular
      1. intern
        • wenn internes Vokabular Verwendung findet, dann nach Möglichkeit trotzdem direkt auf vorhandene externe Vokabulare/Normdaten mappen
      2. externe Quellen
        • ggf. Auflistung von nutzbarem Vokabular?

2.7. Migration von Daten in neue (ggf zentrale) Umgebung

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    1. Datenformate
    2. APIs
  1. ↑ SODa: Verbundprojekt zum Aubau eines Datenkompetenzzentrums für wissenschaftliche Universitätssammmlungen:https://sammlungen.io/blog/openrefine-deine-digitale-datenpolitur
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