8. Juli 2026

Forschungsdaten strukturieren: Typische Probleme in Projekten und wie man sie löst

Wenn die Forschung funktioniert, entstehen oft neue Datenprobleme

Die meisten Datenprobleme entstehen nicht durch schlechte Planung. Im Gegenteil: Projekte laufen erfolgreich, es kommen neue Daten hinzu, weitere Personen arbeiten mit den Datensätzen und die Forschungsfragen entwickeln sich weiter. Was zu Beginn mit einer Tabelle und wenigen Dateien noch überschaubar war, wächst mit der Zeit zu einer komplexen Datenlandschaft heran.

Irgendwann wird nicht mehr die Datenerhebung, sondern der Umgang mit den bereits vorhandenen Daten zum Engpass.

Problem: Niemand weiß mehr, welche Tabelle die richtige ist

Am Anfang gibt es eine Excel-Tabelle. Später kommt eine zweite hinzu. Messgeräte liefern CSV-Dateien, neue Parameter werden ergänzt und verschiedene Personen speichern Daten auf unterschiedliche Weise. Das ist völlig normal.

Nach einiger Zeit existieren jedoch mehrere Versionen derselben Informationen. Daten liegen verteilt in verschiedenen Tabellen und Ordnern. Die eigentliche Herausforderung besteht dann nicht mehr darin, neue Daten zu erzeugen, sondern die vorhandenen Daten wiederzufinden.

Lösung: Erst verstehen, dann strukturieren

Bevor neue Werkzeuge oder Strukturen eingeführt werden, verschaffe ich mir einen Überblick über die vorhandenen Daten: Welche Informationen kommen mehrfach vor? Welche Tabellen gehören zusammen? Welche Strukturen haben sich im Laufe des Projekts entwickelt?

Oft zeigt sich dabei, dass viele Probleme bereits verschwinden, sobald die vorhandenen Daten und ihre Zusammenhänge sichtbar werden.

Problem: Die Daten sind da – aber Zusammenhänge fehlen

In der ersten Tabelle stehen Probeninformationen, in der zweiten Messwerte und in der dritten zusätzliche Kontextdaten.

Jede Tabelle für sich ergibt Sinn. Sobald jedoch Daten gemeinsam ausgewertet werden sollen, beginnt die Suche:
Welche Messung gehört zu welcher Probe? Welche Daten stammen aus derselben Messkampagne? Welche Informationen wurden später ergänzt?

In vielen Projekten sind die Informationen vorhanden – sie lassen sich nur nicht mehr ohne Weiteres zusammenführen.

Lösung: Aus Einzeldaten einen zusammenhängenden Datenbestand machen

Mein Ziel ist es, nachvollziehbar zu machen, welche Informationen zusammengehören und wie die einzelnen Datensätze miteinander verbunden sind. Wenn feststeht, welche Informationen zusammengehören, können die Daten gezielt verknüpft und gemeinsam analysiert werden. Erst dann sind belastbare Auswertungen und weiterführende Analysen möglich.

Problem: Viel Arbeit steckt in den Daten – aber sie ist nicht dokumentiert

Fast jeder Datensatz wird im Laufe eines Projekts verändert.
Werte werden korrigiert, Einheiten vereinheitlicht, Ausreißer überprüft und zusätzliche Variablen ergänzt. Das gehört zur wissenschaftlichen Arbeit einfach dazu.
Nach einigen Monaten erinnert sich jedoch oft niemand mehr daran, welche Änderungen aus welchem Grund vorgenommen wurden.

Das kann zum Problem werden, wenn die Daten publiziert, archiviert oder an neue Projektmitglieder oder Reviewer übergeben werden sollen.

Lösung: Verarbeitungsschritte nachvollziehbar machen

Datenqualität entsteht nicht nur durch Korrekturen, sondern auch durch Dokumentation. Deshalb dokumentiere ich die Datenbereinigung, Qualitätskontrollen und wichtige Entscheidungen so, dass die Verarbeitungsschritte auch zu einem späteren Zeitpunkt noch nachvollziehbar sind. Dadurch werden die Daten nicht nur nutzbar, sondern auch verständlich.

Fazit

Die meisten Datenprobleme entstehen nicht, weil Forschende Fehler machen, sondern weil Forschungsprojekte dynamisch sind.

Die Datenmenge wächst, die Fragestellungen verändern sich und die anfangs ausreichenden Strukturen stoßen irgendwann an ihre Grenzen.

Genau an diesem Punkt unterstütze ich Projekte: Ich helfe dabei, vorhandene Daten zu verstehen, gewachsene Strukturen zu ordnen und eine Grundlage zu schaffen, auf der Daten wieder gezielt analysiert, dokumentiert und weiterverwendet werden können.

Dabei hilft mir oft eine Eigenschaft, die zunächst wie ein Nachteil wirkt. Zu Beginn kenne ich die Daten nicht. Deshalb stelle ich Fragen, suche nach Zusammenhängen und versuche zu verstehen, wie die Daten entstanden sind. Mein Anspruch ist es, die Daten so weit zu durchdringen, dass ihre Struktur und Logik nachvollziehbar werden.

Wenn ich als Außenstehende die Daten verstehe, werden sie auch für Kolleginnen und Kollegen, Reviewer und das zukünftige Ich der Forschenden verständlich sein.

Ein konkretes Praxisbeispiel zur Strukturierung großer Forschungsdatensätze finden Sie auf der Seite Projekte.