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TIBPünktlich zur derzeit in Hannover stattfindenden 18. ACM International Conference on <a href="https://openbiblio.social/tags/WebSearch" class="mention hashtag" rel="tag">#WebSearch</a> and <a href="https://openbiblio.social/tags/DataMining" class="mention hashtag" rel="tag">#DataMining</a> (<a href="https://openbiblio.social/tags/WSDM2025" class="mention hashtag" rel="tag">#WSDM2025</a>) erklärt Prof. Dr. Maria-Esther Vidal, Leiterin der <a href="https://mastodon.social/@TIB_SDM" class="u-url mention">@TIB_SDM</a>, im <a href="https://openbiblio.social/tags/TIBBlog" class="mention hashtag" rel="tag">#TIBBlog</a>, was den <a href="https://openbiblio.social/tags/LeibnizDataManager" class="mention hashtag" rel="tag">#LeibnizDataManager</a> einzigartig macht und warum Forschende ihn nutzen sollten: <a href="https://blog.tib.eu/2025/03/10/leibniz-data-manager-ldm-wie-sich-forschungsdaten-effektiv-managen-lassen" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no">https://blog.tib.eu/2025/03/10/leibniz-data-manager-ldm-wie-sich-forschungsdaten-effektiv-managen-lassen</a><a href="https://openbiblio.social/tags/Forschungsdaten" class="mention hashtag" rel="tag">#Forschungsdaten</a> <a href="https://openbiblio.social/tags/Forschungsdatenmanagement" class="mention hashtag" rel="tag">#Forschungsdatenmanagement</a> <a href="https://openbiblio.social/tags/WSDM" class="mention hashtag" rel="tag">#WSDM</a>

Maria-Esther VidalLeibniz Data Manager (LDM): Wie sich Forschungsdaten effektiv managen lassen read this article in EnglishWissenschaftliche Entdeckungen basieren auf gut strukturierten, leicht zugänglichen und wiederverwendbaren Forschungsdaten. Forschende stehen jedoch häufig vor Herausforderungen wie nicht miteinander verbundenen Datensätzen, inkonsistenten Metadaten und zeitaufwändiger Datenaufbereitung.Der <a href="https://service.tib.eu/ldmservice/" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">Leibniz Data Manager</a> (LDM) bietet eine leistungsstarke, FAIR-konforme Plattform für das Forschungsdatenmanagement. Durch die Nutzung von Wissensgraphen (Knowledge Graphs, KGs) strukturiert und verknüpft der LDM Forschungsdaten, sodass sie auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar (FAIR) sind. Zudem integriert er KI-gestützte Methoden zur Anreicherung von Metadaten und zur Wissenserschließung, wodurch der Wert von Forschungsdaten gesteigert und deren Nutzung erleichtert wird.Warum sollten Forschende den LDM nutzen?Angesichts des steigenden Bedarfs an maschinenlesbaren, interoperablen und strukturierten Forschungsdaten bietet der LDM eine leistungsstarke Lösung für Forschende, Datenmanager:innen und Institutionen. Ob es um die Exploration von Datensätzen, die Anreicherung von Metadaten oder die Verknüpfung von Wissen über verschiedene Disziplinen hinweg geht – der LDM macht das Forschungsdatenmanagement intelligenter und effizienter.Was macht den LDM einzigartig?LDM ermöglicht es Forschern, über rein statische Repositories hinauszugehen, und zwar durch:<ul><li>Strukturierung von Forschungsdaten mit Wissensgraphen: Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken stellen Wissensgraphen Daten und deren Bedeutungszusammenhänge als Knoten und Verbindungen dar. Dies ermöglicht intelligentere und flexiblere Such- und Explorationsmöglichkeiten.</li><li>Integration der FAIR Data Principles: Der LDM gewährleistet, dass Datensätze standardisierte Metadatenmodelle nutzen, wodurch sie leichter auffindbar, verknüpfbar und interdisziplinär wiederverwendbar sind.</li><li>Unterstützung von KI-gestützter Metadatenanreicherung</li></ul>Mithilfe von Entity-Linking-Techniken verbindet der LDM Datensätze automatisch mit externen Wissensquellen wie Wikidata oder dem Open Research Knowledge Graph (ORKG). Dadurch verbessert sich die Vollständigkeit und Auffindbarkeit der Daten erheblich.Hauptmerkmale des LDM<ul><li>FAIR-konformes Metadatenmanagement: Durch die Anwendung strukturierter Vokabulare wie DCAT und DataCite stellt der LDM sicher, dass Datensätze mit klar definierten Metadaten versehen sind.</li><li>Federated Search Across Knowledge Graphs: Forschende können Datensätze über verschiedene Quellen wie ORKG und Wikidata hinweg durchsuchen und verknüpfen.</li><li>Entity Linking & Metadatenanreicherung: Der LDM erkennt automatisch relevante Begriffe und Konzepte, wodurch Metadaten erweitert und Datensätze besser beschrieben werden.</li><li>Vergleich und Visualisierung von Datensätzen: Unterschiede zwischen Datensätzen werden hervorgehoben, sodass Forschende Zusammenhänge zwischen verschiedenen Quellen analysieren können.</li><li>Live Code Execution: Dank der Integration von Jupyter Notebooks können Daten direkt innerhalb der Plattform analysiert und verarbeitet werden.</li><li>Open Source und skalierbare Bereitstellung: Der LDM ist als Open-Source-Lösung verfügbar und kann flexibel per Docker-Container implementiert werden.</li><li>Anpassbare Instanzen: Forschungseinrichtungen und Projekte können den LDM individuell an ihre spezifischen Arbeitsabläufe und Anforderungen anpassen.</li></ul>LDM ist öffentlich zugänglich unter <a href="https://service.tib.eu/ldmservice/" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">Leibniz Data Manager</a> Das LDM-TeamEntwickler und Forscher: Mauricio Brunet, Enrique Iglesias, Dr. Ariam Rivas, Philipp D. Rohde, Dr. Ahmad Sakor, Samer Sakor Projektverantwortliche: Dr. Angelina Kraft, Prof. Dr. Maria-Esther Vidal LDM-Instanzen und Bereitstellung: Susanne Arndt, Mathias Begoin Medien und Grafiken: Gabriela Ydler <a rel="nofollow noopener noreferrer" class="hashtag u-tag u-category" href="https://blog.tib.eu/tag/forschung-und-entwicklung/" target="_blank">#ForschungUndEntwicklung</a> <a rel="nofollow noopener noreferrer" class="hashtag u-tag u-category" href="https://blog.tib.eu/tag/data-science/" target="_blank">#DataScience</a> <a rel="nofollow noopener noreferrer" class="hashtag u-tag u-category" href="https://blog.tib.eu/tag/forschungsdatenmanagement/" target="_blank">#Forschungsdatenmanagement</a> <a rel="nofollow noopener noreferrer" class="hashtag u-tag u-category" href="https://blog.tib.eu/tag/forschungsdaten/" target="_blank">#Forschungsdaten</a> <a rel="nofollow noopener noreferrer" class="hashtag u-tag u-category" href="https://blog.tib.eu/tag/leibniz-data-manager/" target="_blank">#LeibnizDataManager</a>

Maria-Esther VidalLeibniz Data Manager (LDM): How to manage Research Data effectively diesen Beitrag auf Deutsch lesenScientific discoveries rely on well-organized, accessible, and reusable research data. However, researchers often struggle with disconnected datasets, inconsistent metadata, and time-consuming data exploration.The <a href="https://service.tib.eu/ldmservice/" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">Leibniz Data Manager</a> (LDM) helps solve these challenges by providing a FAIR-compliant research data management platform. LDM structures and connects research datasets using Knowledge Graphs (KGs), ensuring that data is Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable (FAIR). Additionally, it integrates AI-assisted techniques to improve metadata enrichment and knowledge discovery, making research data more valuable and easier to work with.Why Use LDM? With the increasing demand for machine-readable, interoperable, and structured research data, LDM provides a powerful solution for researchers, data managers, and institutions. Whether it’s exploring datasets, enriching metadata, or linking knowledge across disciplines, LDM makes research data management smarter and more efficient.What Makes LDM Unique?LDM enables researchers to go beyond static repositories by:<ul><li>Structuring research data with Knowledge Graphs (KGs) – Unlike traditional databases, KGs represent data and its meaning as nodes and their connections, allowing for more intelligent and flexible ways to search and explore datasets.</li><li>Integrating FAIR Data Principles – LDM ensures that datasets follow standard metadata models, making them easier to find, link, and reuse across disciplines.</li><li>Supporting AI-Assisted Metadata Enrichment – LDM incorporates entity linking techniques that automatically connect datasets to external knowledge sources such as Wikidata and the Open Research Knowledge Graph (ORKG), improving data completeness and discoverability.</li></ul>Key Features of LDM<ul><li>FAIR-Compliant Metadata Management – LDM applies structured vocabularies like DCAT and DataCite to ensure datasets have well-defined metadata.</li><li>Federated Search Across Knowledge Graphs – LDM allows researchers to explore and connect datasets across multiple sources, such as ORKG and Wikidata.</li><li>Entity Linking & Metadata Expansion – By recognizing key terms and concepts, LDM automatically enriches metadata, improving dataset descriptions.</li><li>Dataset Comparison & Visualization – Researchers can compare datasets, highlight differences, and analyze how data relates across multiple sources and repositories.</li><li>Live Code Execution – LDM integrates Jupyter Notebooks, enabling researchers to analyze and manipulate data directly within the platform.</li><li>Open-Source & Scalable Deployment – LDM can be deployed as an open-source solution via Docker containers, ensuring flexibility and scalability for research institutions.</li><li>Customizable Instances – Institutions and projects can deploy tailored versions of LDM to match their specific workflows and data management needs.</li></ul>LDM is publicly available at <a href="https://service.tib.eu/ldmservice/" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">LDM Service</a>. The LDM TeamDevelopers & Research Scientists: Mauricio Brunet, Enrique Iglesias, Dr. Ariam Rivas, Philipp D. Rohde, Dr. Ahmad Sakor, Samer Sakor Project Investigators: Dr. Angelina Kraft, Prof. Dr. Maria-Esther Vidal LDM Instances & Deployment: Susanne Arndt, Mathias Begoin Media & Graphics: Gabriela Ydler <a rel="nofollow noopener noreferrer" class="hashtag u-tag u-category" href="https://blog.tib.eu/tag/research-and-development/" target="_blank">#ResearchAndDevelopment</a> <a rel="nofollow noopener noreferrer" class="hashtag u-tag u-category" href="https://blog.tib.eu/tag/research-data/" target="_blank">#ResearchData</a> <a rel="nofollow noopener noreferrer" class="hashtag u-tag u-category" href="https://blog.tib.eu/tag/research-data-repository/" target="_blank">#ResearchDataRepository</a> <a rel="nofollow noopener noreferrer" class="hashtag u-tag u-category" href="https://blog.tib.eu/tag/leibnizdatamanager/" target="_blank">#LeibnizDataManager</a> <a rel="nofollow noopener noreferrer" class="hashtag u-tag u-category" href="https://blog.tib.eu/tag/ldm/" target="_blank">#LDM</a>

TIB<a href="https://openbiblio.social/tags/TIBopenness" class="mention hashtag" rel="tag">#TIBopenness</a> | Die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (<a href="https://openbiblio.social/tags/NFDI" class="mention hashtag" rel="tag">#NFDI</a>) fördert die Zugänglichkeit & Nutzung von <a href="https://openbiblio.social/tags/Forschungsdaten" class="mention hashtag" rel="tag">#Forschungsdaten</a>. Die <a href="https://openbiblio.social/tags/TIB" class="mention hashtag" rel="tag">#TIB</a> ist an 10 <a href="https://openbiblio.social/@NFDI@nfdi.social" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no">https://openbiblio.social/@NFDI@nfdi.social</a> -Konsortien beteiligt. Im <a href="https://openbiblio.social/tags/NFDI4Energy" class="mention hashtag" rel="tag">#NFDI4Energy</a> bieten wir mit einer Instanz vom <a href="https://openbiblio.social/tags/LeibnizDataManager" class="mention hashtag" rel="tag">#LeibnizDataManager</a> einen Service zur Erfassung, Referenzierung & Speicherung digitaler Forschungsobjekte. Der <a href="https://openbiblio.social/tags/OpenSource" class="mention hashtag" rel="tag">#OpenSource</a> Dienst nutzt Wissensgraphen & ist im <a href="https://mastodon.social/@orkg" class="u-url mention">@orkg</a> integriert, um digitale Objekte & Publikationen zu durchsuchen & zu referenzieren.<a href="https://openbiblio.social/tags/OpenData" class="mention hashtag" rel="tag">#OpenData</a>

Open Research Knowledge GraphThe <a href="https://mastodon.social/tags/covercrop" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#covercrop</a> legacy: 🦋 New <a href="https://mastodon.social/tags/reborn" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#reborn</a> paper by Gentsch et al. explores long-term effects of cover crops on <a href="https://mastodon.social/tags/soils" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#soils</a>. Explore & reuse: <a href="https://mastodon.social/tags/ORKG" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ORKG</a> paper at <a href="https://doi.org/10.48366/R664252" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://doi.org/10.48366/R664252</a> & <a href="https://mastodon.social/tags/LeibnizDataManager" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#LeibnizDataManager</a> data at <a href="https://doi.org/10.57702/yztrbsd4" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://doi.org/10.57702/yztrbsd4</a> Full article: <a href="https://doi.org/10.5194/soil-10-139-2024" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://doi.org/10.5194/soil-10-139-2024</a>Thank you Copernicus.org for showcasing how interlinking from a journal article to the corresponding <a href="https://mastodon.social/tags/ORKG" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ORKG</a> paper enhances <a href="https://mastodon.social/tags/datadiscovery" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#datadiscovery</a>! <a href="https://soil.copernicus.org/articles/10/139/2024/soil-10-139-2024-assets.html" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://soil.copernicus.org/articles/10/139/2024/soil-10-139-2024-assets.html</a> Now all researchers have easy access to the underlying data 🙌 <a href="https://mastodon.social/tags/FAIRdata" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#FAIRdata</a>

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