In order to compare or analyze poems data sets, they need to be put into a structure. There are various ways to do this: a series of bullet points under a heading, a list or a table can be written in any notebook, they are easily accessible. It is the systematic nature of the documentation that turns unstructured data into structured data records.
Um Gedichte Datensätze vergleichen oder analysieren zu können, müssen sie in eine Struktur gebracht werden. Dazu gibt es verschiedene Möglichkeiten: eine Reihe von Stichpunkten unter einer Überschrift, eine Liste oder eine Tabelle kann man in jedes Notizbuch schreiben, sie sind intuitiv zugänglich. Die Systematik der Dokumentation macht aus unstrukturierten Daten strukturierte Datensätze.
This question can hardly be answered in one sentence. In English, we speak of “data literacy”, i.e. the ability to read and write data.
Diese Frage ist in einem Satz kaum zu beantworten. Auf Englisch spricht man von „Data Literacy“, also der Fähigkeit, Daten lesen und schreiben zu können. Ermöglicht es uns das Alphabet, erst Buchstaben, dann Wörter, und schließlich Texte lesen und schreiben zu können, so können wir mit Datenkompetenz Daten erheben, managen, bewerten, analysieren und auf ihrer Basis Entscheidungen treffen. Und was ist mit „Daten“ gemeint?
Wenn mich jemand fragt, was ich eigentlich gerade beruflich mache, antworte ich: Hauptsächlich erstelle ich eLearning-Materialien für ein Datenkompetenzzentrum . An dieser Stelle bekommt mein Gegenüber dann glasige Augen und versucht, möglichst schnell das Gesprächsthema zu wechseln.
When someone asks me what I currently do for a living, I answer: I mainly create eLearning materials for a data competence center. At this point, my counterpart’s eyes glaze over and they try to change the subject of the conversation as quickly as possible. My tasks are not that difficult to understand – but there is also a wealth of technical terminology that puts many people off.
Am 20. November 2024 fand die zweite Veranstaltung der Reihe „Quo Vadis Open Science in Berlin und Brandenburg 2024/25“ mit dem Titel „Objektbezogenes Open Access – Open Access für Objekte“ statt. Unter der Moderation von Sophie Kobialka vom Datenkompetenzzentrum WiNoDa waren die Herausforderungen und blinden Flecken im Zusammenhang mit Open Access (OA) für Objekte und andere nicht-textuelle Inhalte Thema.
On November 20, 2024, the second event in the “Quo Vadis Open Science in Berlin and Brandenburg 2024/25” series took place, titled “Object-Based Open Access – Open Access for Objects.” Moderated by Sophie Kobialka from the Data Competence Center WiNoDa, the workshop aimed to explore the challenges and blind spots related to Open Access (OA) for objects and other non-textual content.
Es geht los – das Datenkompetenzzentrum WiNoDa ist nun online! An der Entwicklung des WiNoDa Knowledge Lab sind Personen aus verschiedenen Institutionen und mit unterschiedlichsten Hintergründen beteiligt. Wir haben die Projektbeteiligten gefragt, welche Vorstellungen und Erwartungen sie persönlich an das Projekt haben.
It’s here – the WiNoDa data competence center is now online! The development of the WiNoDa Knowledge Lab involves individuals from various institutions with diverse backgrounds. We asked the project participants about their personal expectations and visions for the project.