Zum Hauptinhalt springen

Interoperabel

Die Daten müssen mit anderen Datensätzen integriert und/oder verglichen werden, und die Computer müssen in der Lage sein, die Informationen zu interpretieren und auszutauschen. Im Idealfall sind sie mit Standardanwendungen kompatibel und können so in (automatisierte) Verarbeitungs- und Analyseabläufe integriert werden. Interoperabilität dient oft als Voraussetzung für Wiederverwendbarkeit, da sie die Kompatibilität zwischen verschiedenen Systemen gewährleistet.

I1. (Meta-)Daten eine formale, zugängliche, gemeinsame und allgemein anwendbare Sprache zur Wissensdarstellung verwenden​

Maschinen müssen verstehen können, wie sie Informationen austauschen und interpretieren können. Ähnlich wie beim Menschen hilft eine einheitliche und standardisierte Sprache bei diesem Verständnis. In der Chemie ist ein typisches Beispiel für einen solchen Standard für den Informationsaustausch die crystallographic information (CIF). Diese Norm hält sich auch an die in I2 beschriebenen Aspekte, die für eine bestimmte Analysemethode sicherstellen, dass die Daten und die zugehörigen Metadaten, die z. B. typischerweise Messdaten enthalten, einem vorgeschriebenen Format folgen. Dadurch wird sichergestellt, dass sowohl Menschen als auch Maschinen die Informationen erhalten, die zur Interpretation der Daten erforderlich sind.

Insbesondere bei den Metadaten hängt die effektive und effiziente maschinelle Lesbarkeit stark davon ab, dass Mehrdeutigkeiten reduziert werden. Metadaten liefern den Kontext zu den Datensätzen. Maschinen müssen jedoch in der Lage sein, diesen Kontext zu interpretieren. Daher sollten die von den Repositorien gewählten strukturierten Schemata universell angewandte Ontologien und kontrollierte Vokabulare enthalten, um Beziehungen zu definieren und Mehrdeutigkeit zu vermeiden. Zum Beispiel sollten chemiespezifische Repositorien so konzipiert sein, dass sie Ontologien wie die Chemical Methods Ontology (CHMO) oder die Chemical Information Ontology (CHEMINF) nutzen, um die bereitgestellten (Meta-)Daten genau zu beschreiben. Solche Ontologien sollten auf weit verbreiteten Datenmodellen beruhen, z. B. dem Resource Description Framework (RDF).

I2. (Meta-)Daten verwenden Vokabulare, die den FAIR-Grundsätzen entsprechen​

Die verwendeten Vokabulare oder Ontologien sollten gut dokumentiert und über eine PID auflösbar sein. So ist beispielsweise das oben erwähnte CHMO auf Github öffentlich zugänglich.

I3. (Meta-)Daten enthalten qualifizierte Verweise auf andere (Meta-)Daten​

Verwandte Datensätze sollten auf zuverlässige Weise verknüpft werden, vorzugsweise über ihre PIDs. Dazu gehören alle früheren Versionen, Datensätze, die für die vollständige Nutzung und das Verständnis des aktuellen Datensatzes erforderlich sind, oder Datensätze, auf denen der Datensatz aufbaut. Diese Beziehung sollte auch auf sinnvolle Weise beschrieben werden. Datensatz X eine Vorgängerversion von Datensatz Y ist, sollte er als solcher beschrieben werden und nicht einfach als verwandter oder zugehöriger Datensatz bezeichnet werden. Repositorien sollten eine Methode vorsehen, um in ihren Metadaten auf andere Datensätze Bezug zu nehmen.