Wie BERD@NFDI Forschungsdaten besser nutzbar macht
Von KI-Trainings bis zu Knowledge Graphs: Neue Angebote und Infrastrukturen unterstützen Forschende – auch an der UW/H – dabei, komplexe Daten effizienter zu analysieren, zu verknüpfen und langfristig nutzbar zu machen.
Worum es in diesem Beitrag geht:
- wie BERD@NFDI Forschende in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften unterstützt,
- welche neuen Weiterbildungsangebote rund um KI und Forschungsdaten entstehen und
- wie neue Dateninfrastrukturen helfen, komplexe Forschungsdaten besser nutzbar zu machen.
Forschungsdaten in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften werden immer umfangreicher und komplexer. Studien, Unternehmensdaten, Texte, Umfragen oder digitale Plattformdaten müssen gespeichert, dokumentiert, analysiert und langfristig nutzbar gemacht werden.
Genau hier setzt das NFDI-Konsortium BERD@NFDI an. Ziel ist es, Forschende mit passenden Werkzeugen, Schulungsangeboten und technischen Infrastrukturen zu unterstützen – damit Forschungsdaten sicher, nachvollziehbar und effizient genutzt werden können.
Dafür baut BERD@NFDI seine Community- und Weiterbildungsangebote 2026 weiter aus – sowohl technisch als auch inhaltlich.
Neue Weiterbildungsangebote zu KI und Datenkompetenzen
Mit der erweiterten BERD Academy und zusätzlichen Trainingsmodulen wie ASSURED entstehen neue Möglichkeiten zur Weiterbildung in Bereichen wie:
- Data Science,
- Datenethik,
- rechtliche Fragen im Umgang mit Daten und
- Methoden der Künstlichen Intelligenz.
Dazu gehört auch das sogenannte Reinforcement Learning – ein Bereich der KI, bei dem Systeme lernen, durch Erfahrungen bessere Entscheidungen zu treffen.
Reinforcement Learning verständlich erklärt
Wie lernen Maschinen eigentlich, Entscheidungen zu treffen? Genau darum geht es beim Reinforcement Learning.
Dabei „lernt“ ein System schrittweise durch Rückmeldungen aus seiner Umgebung: Gute Entscheidungen werden belohnt, ungünstige Entscheidungen verworfen. So verbessert sich das Verhalten mit der Zeit selbstständig.
Solche Verfahren werden zunehmend auch in Wirtschaft und Sozialwissenschaften eingesetzt – etwa für Prognosen, adaptive Experimente oder automatisierte Entscheidungsprozesse.
Neue Infrastruktur für komplexe Forschungsdaten
Neben Weiterbildungsangeboten arbeitet BERD@NFDI auch an technischen Lösungen für Forschungsdaten.
Denn viele Daten liegen nicht sauber strukturiert vor, sondern verteilt in Dokumenten, Tabellen, Texten oder verschiedenen Datenbanken. Dadurch wird Forschung oft aufwendig und unübersichtlich.
Neue Dateninfrastrukturen sollen helfen, solche Informationen besser zu verknüpfen und nutzbar zu machen.
Knowledge Graphs: Zusammenhänge statt isolierter Daten
Eine wichtige Rolle spielen dabei sogenannte Knowledge Graphs.
Sie funktionieren wie intelligente Wissensnetzwerke: Informationen werden nicht nur gespeichert, sondern miteinander verbunden. Dadurch lassen sich Zusammenhänge schneller erkennen und Daten aus unterschiedlichen Quellen gemeinsam analysieren.
Das erleichtert zum Beispiel:
- die Suche nach relevanten Informationen,
- die Verknüpfung verschiedener Datensätze und
- automatisierte Analysen großer Datenmengen.
So entstehen aus einzelnen Datenpunkten vernetzbare und maschinenlesbare Wissensstrukturen.
Zur Knowledge-Graph-Infrastruktur von BERD@NFDI
Beispiel: Der Aktienführer (AKF) Knowledge Graph ist frei zugänglich und offen nutzbar. Er enthält strukturierte (Meta-)Daten zu den deutschen börsennotierten Unternehmen aus dem Hoppenstedt‑Aktienführer für den Zeitraum von 1956 bis 2018. Die Metadaten umfassen offizielle Unternehmensnamen mit ihren jeweiligen Gültigkeitszeiträumen, Unternehmenskennungen wie ISIN und WKN sowie die zugehörigen Aktienführer‑IDs.
Kontakt zum Forschungsdatenmanagement
Annette Strauch-Davey , M. A.
Wissenschaftliche Beauftragte mit Lehraufgaben
Fakultät für Gesundheit | Forschungsdatenmanagement
Alfred-Herrhausen-Straße 50
58455 Witten