NFDI4CITY - Fraunhofer · 2020. 10. 2. · Vorlage Datenstrategie Rechts- & IT-Konzept für...

© Fraunhofer IAO, IAT Universität Stuttgart 1

Konsortium/Interdisziplinäre Arbeitsgruppe

Für die Angewandte StadtforschungJohannes Sautter, Fraunhofer IAO

9. Juli, 9.20 Uhr2. NFDI-Konferenz

NFDI4CITYSYSTEM STADT

VERWALTUNG

BAUWERKE

UMWELTMOBILITÄT

SOZIALES

POLITIK

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© NFDI4City 2020, Öffentlich

Seite 2 von 36 NFDI4CITY

AGENDA

Angewandte Stadtforschung

Konzeption Datenmanagement

Sektoren und Datenarten

Offen Fragen an die NFDI

Angebote an die NFDI

Fazit



ANGEWANDTE STADTFORSCHUNG



Forschungsgebiet der Angewandten Stadtforschung

Open Data auch Thema für den öffentlichen Sektor1

Stadt als ganzheitliches System

Sektoren der Disziplin beeinflussen sich gegenseitig

Scientific Community2

Tradierter Wissenskorpus

Gemeinsamer Forschungsgegenstand

Bandbreite an Methoden und Publikationsorganen 3

Nutzung von Grundlagenforschung – Prinzip der angewandten Forschung

SYSTEM STADT

VERWALTUNG

BAUWERKE

UMWELTMOBILITÄT

SOZIALES

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IND

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TRIE

MENSCH

1) European Comission (2003). Directive 2003/98/ec of the european parliament and of the council of 17 november2003 on the re-use of public sector information. https://eur-lex.europa.eu/legalcontent/en/TXT/?uri=CELEX:32003L00982) https://cupum2019.aconf.org/ 3) https://conference.corp.at/



Partner

FoKUS – Kompetenzzentrum für Forschungsdaten

Konzeptpartner Sektorpartner

Verwaltung

Umwelt

Soziales

Mobilität

Bauwerke

ZIRIUS – Zentrum für Interdisziplinäre Risiko- und Innovationsforschung

NA NA

NA NA

NA NA

NA NA

NA NA



KONZEPTION DATENMANAGEMENT



Design-Optimierungsproblem der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI)

Probleme ohne die NFDI:

Projekt-Stakeholder-Interessen werden gewahrt

Gesamtinteresse der Organisation/der Gesellschaft/der Forschung wird nicht gewahrt

Interesse von Meta-/Angewandten Disziplinen nicht gewahrt

Kosten

Informationsqualität

Gesamt-kosten

Kosten schlechter Informationsqualität

Kosten des Informations-

qualitäts-managements

Eppler, Martin J.; Helfert, Markus (2004): A Framework for the Classification of Data Quality Costs and an Analysis of Their Progression. 9th International Conference on Information Quality. Cambridge, MA: Massachusetts Institute of Technology.



NFDI4City als Interdisziplinäre Initiative auf Basis von Disziplin-Konsortien Geringer Forschungsdatenmanagement (FDM)-Aufwand bei Forschenden durch Standards und Data Governance

Vision

Dienstleistungen bei Forschungs-organisationen

Spezialisierte Datenkuration nach Regelwerken der NFDI-Konsortien

NFDI-Konsortien einigen sich auf Regeln und bieten Services

NFDI4CITY

Forschungsorganisation(Universität, Institut etc.)

Fachdisziplin/Fachgesellschaft [NFDI4X]

Forschende/r

Forschungsprojekt

Evtl. teils eigener Sektor

Datenmanagement-Aufwand Ist Datenmanagement-Aufwand Soll

Angewandte Disziplin (bspw. NFDI4City)

Entlastung der Projektleitenden und Forschenden

Dienstleistungen, Data Governance und Koordination

Dienstleistungen

Sektoren mit Standards von anderen Konsortien



Ziele Datenmanagement und geplante Services

Forschungsdaten-Governance Strategie bei Forschungsorganisations-/Institutsleitungen (»mehr als Policy«: Roadmap, Sektoren & Domänen, Bezug NFDI, Data Ownership)

Homogene Datenbestände innerhalb der Sektoren

Sektorübergreifende Standards zu Metadaten, Dateien und Prozessen

Abstimmung der Sektor-Standards mit betreffenden, disziplinspezifischen Fachcommunities und NFDI-Konsortien

Niederschwellige ergonomische Angebote und Arbeitshilfen für Forschende auf Basis von Data Governance und technischen Lösungen

Steigerung der Interaktion zwischen Wissenschaft und Gesellschaft (Citizen Science)

Anbindung von Praxisorganisationen/Auftraggebern: Städte, Unternehmen, etc.

NFDI4CITY

Services innerhalb von NFDI4City:

Zielgruppe Fachexperten:

Template & Leitfaden für neue Domänen

Usability-Experten-Inspektionen und -Tests von FDM-Services

Leitfaden Ordnerstruktur

Zielgruppe Organisationen:

Vorlage Datenstrategie

Rechts- & IT-Konzept für Institute/Organisatioen die Kurationinterner Daten

Zielgruppe Forschende/DatenkuratorInnen:

Metadaten-Excelsheet

Leitfaden Datenkuration & Ordnerstruktur



NASensor-

Mobilitäts-geodaten

Rollen und Konzepte NFDI4City

NFDI4CITY

Verwaltung

SYSTEM STADT

BAUWERKE

UMWELTMOBILITÄT

SOZIALES

POLITIK

IND

US

TR

IE

Soziales Umwelt MobilitätBauwerke

Qualit.Leitfaden-gespräche

Quant. (Online-) Befrag-ungen

Bauwerks-geodaten

Sektor

Domäne

NA NA NA NA…

NA NA NA NA…

NA NA NA NA…

NA NA NA NA…

NA NA NA NA…

NA NA NA NA

Data Curators/Fachinformations-mangerInnen

Data Steward

Forschende mit Domänenexpertise

Data Owner(Führungskraft)

NA

Verteilung der Domänen und deren Rollen auf die Forschungs-

organisationen

(Data Responsibles für alle Domänen pro Forschungsorganisation)



Sektorübergreifende Datenstruktur – Vision der Semantischen Interoperabilität

Bibliographische Metadaten (Fraunhofer FORDATIS (dspace) + HEFE-Erweiterung, DaRUS + EngMeta der Uni Stuttgart (dataverse), Standards DataCity/DublinCore)

Dateien (proprietäre Formate + Langzeitformate )

Arbeitshilfen und Regelwerke:

Generell: Metadaten, Klassen von Dateien, Prozess

Domänenspezifisch: von der Forschungs-methodik/Datenart abhängige Datenstrukturen (bspw. Dateien pro Phase des Forschungsprozesses)

FDM auch für (»heiße & kalte«) interne DatenStandardbasiertes Zugriffskonzept, Standardvorgehen für Transfer von Dateien zwischen Sensibilitätsstufen:

Offen

Unsensibel

Sensibel

Hochsensibel

Fraunhofer Datenraum

ÖffentlichBspw. Mapping zur exist. Informations-Klassifikation des Fraunhofer IAO

Intern

Verschlusssache

Offene Frage: Trennung von Ort/Institution der Datenhaltung und Regeln für die Datenstruktur pro Domäne/Sektor? (technisch möglich?)(Datenhoheit ist wichtig für die Forschungsorganisationen)

BibliographischeMetadaten

Dateien, Arten:− Rohdaten− Bereinigte Daten− Aggregierte Daten − Inhaltsbeschreibende Metadaten

Datensatz

…

…

…

… Vereinigungsmenge aller Forschungsdaten (Möglichkeit zur intelligenten Analyse im »System Stadt«)

Fraunhofer FORDATIS

Universität Stuttgart

ifeu … …



Definition von Datenproduktenals Zwischenergebnisse eines digitalen »Forschungsprozesses der Zukunft«1

(Ausschnitt eines Prozessentwurfes in BPMN2)

Erfassung der genehmigten Projektanträge/Angebote

Interne Plattform für alle mit geplanten Datenerhebungsaktivitäten

Aspekt des Wissensmanagements

Prüfung von »heißen Forschungsdaten« (Metadaten und Dateien) durch DatenkuratorInnen (FIMs3) & Regelwerke mit 5 Qualitätsstufen:

1. Planung

2. Forschungsdesign

3. Datenerhebung

4. Archivierung

5. Veröffentlichung

Vorarbeiten

Kurationsworkflow DaRUS

Kurationsworkflow FORDATIS

BMBF-Projekt HEFE

Forschungs-design

2Business Process Modeling Notation 3FachinformationsmanagerInnen

+ Kollaboratio

n mit Datenkurato

-rinnen

Forschungsprozess

der Zukunft

Projekt-antrag

Suche

DaRUS Kurationsworkflow

1 Data Governance für Forschungsdaten der angewandten Stadtforschung, Vortrag gehalten auf dem DINI/nestor-Workshop "Strukturen entwickeln: Organisation und Governance für lokale FDM-Services"; Universität Siegen, 04. April 2019 http://publica.fraunhofer.de/documents/N-552105.html



Heterogene Forschungsdaten im Stadtkontext: Governance für Analyse- Planungs- und Echtzeitdaten – HEFE

VORARBEIT: DATA GOVERNANCE FÜR FORSCHUNGSDATENMethoden- und Datenstandards im Forschungsprozess für Forschungsorganisationen

BMBF-Projekt HEFE01.05.2017 – 31.05.2019Fraunhofer IAO, IRB

s.fhg.de/datenexzellenz-forschunghttps://irb.fraunhofer.de/de/research-services/projekt-hefe.html

http://s.fhg.de/datenexzellenz-forschung

https://irb.fraunhofer.de/de/research-services/projekt-hefe.html



Data Governancefür ForschungsdatenÜberblick Datenexzellenzorganisation

Vision: Voll ausgebaute Data GovernanceFunktion

innerhalb von Forschungsorganisation (DatenkuratorInnenbspw. bei Bibliotheken)

In der Disziplin

14 Bausteine in 4 Gestaltungsbereichen

Sautter, J., Wuchner, A., Anniés; Jeannette: Unveröffentlichtes Manuskript „Data Governance für Forschungsdaten“, Fraunhofer IAO, IRB 2020sowie J. Sautter, S. Riess, L. Loch, D. Kopperger, R. Litauer, M. Stanisic-Petrovic, C. Schelling:

Unveröffentlichtes Manuskript Data Governance (2020). KPMG; Fraunhofer IAO..

Strategie

Systeme

Lebenszyklusprozesse

Data Governance

Data Management

Data Governance Strategie

Aufbau-organisa-

tion

Anwendungssysteme

Systemarchitektur

Datenlogistik

§ Regelwerk und Glossar

Prozess- und Datenqualitäts-Monitoring

Führungssystem

Prozess- und Datenqualitätskennzahlen

Prozess SystemGestaltungsbereich

Org

anis

atio

n

Datenmodell

lokal

global

IT-Rollen

Anforderungsmanagement

global

lokal

§ Compliance & Zugriff

Systeme externerVertragspartner



extern

Modell

Bausteine

Schnittstellen zu anderen Funktionen (IT, Compliance)

Forschungspolitischer Rahmen

Compliance



Domäne 1 Domäne 2 Domäne 3 Domäne 4

Strategie

DataGovernance

DataManagement

Aufbauorganisation – Pilot-Projektorganisation an IAO/IAT

Fraunhofer IAO

Steuerungsgruppe/HEFE-Beirat

HEFE-Projektleiter+X

HEFE-Team+X

Domänen-Verantwortliche/Data Stewards

Bibliotheksmitarbeitende/DatenkuratorInnen

WissenschaftlerInnen(mit Domänen-Expertise)

Geschäfts-modelleCompliance

CDO/Forschungsbereichsleiter

HEFE Data GovernanceTeam

+ Chief Data

Officer, Data

Ownership

+zentrales Team,

Domänen-Verantw.

Daten-kurator-

Innen



Konzeptpartner: Fraunhofer Competence Center Research Services & Open Science

Services und Infrastruktur für alle Institute der Fraunhofer-Gesellschaft, angesiedelt am Fraunhofer IRB, Stuttgart

Wissenschaftsservices und Infrastrukturanbieter für 74 Fraunhofer-Institute und die Fraunhofer-Zentrale

Zentraler Publikationssupport: [email protected]

Fraunhofer-ForschungsdatenrepositoryFordatis inkl. dezentralem Datenkurationsworkflow

Fraunhofer-PublikationsrepositoriesPublica, ePrints

Fraunhofer-FIS Wissenschaftsindikatoren (intern)

Open-Science-Förderung und wissenschaftspolitische Begleitung

Ulrike KüstersLeitung

Andrea WuchnerForschungsdatenmanagement

https://fordatis.fraunhofer.de/

http://publica.fraunhofer.de/starweb/pub09/index.htm

http://publica.fraunhofer.de/starweb/ep09/index.htm

https://www.openaccess.fraunhofer.de/



Konzeptpartner: Fraunhofer IAO/IAT der Universität Stuttgart

Johannes Sautter

Ekaterina Dobrokhotova

Steffen BraunLeitung

Stadtsystemgestaltung

Willi WendtLeitungUrban Data & Resilience

s.fhg.de/forum-urbane-daten2020

s.fhg.de/datenexzellenz-forschung

s.fhg.de/mdm2015

Angewandte Stadtforschung und Data GovernanceAnalyse im »System Stadt«

Datenexzellenz durch Data Governance

Kommunale Datenmanagement- und Digitalstrategien

7.–8.10.2020

www.morgenstadt.de

http://www.morgenstadt.de/



Konzeptpartner: FoKUS – Kompetenzzentrum für Forschungsdatenmanagement (FDM) der Universität Stuttgart

Beratung, Services und Infrastruktur für Forschungsdatenmanagement: FoKUS

Metadaten als Schwerpunkt

Automatisierung ihrer Erhebung

Umgang mit Forschungssoftware (vor allem in der Zukunft)

Beschreiben, Teilen und Veröffentlichen von Forschungsdaten und Forschungssoftware: Datenrepositorium DaRUShttps://darus.uni-stuttgart.de

Beschreibung von Forschungsgegenstand und Forschungsprozess mit strukturierten Metadaten: Metadatenschema EngMeta

https://www.izus.uni-stuttgart.de/fokus

Dr. Dorothea IglezakisFoKUS-Sprecherin

FoKUS – Kompetenzzentrum für Forschungsdaten

Metadatenschema EngMeta (bisher für Ingenieurswissenschaften)

https://darus.uni-stuttgart.de/



Konzeptpartner: Fraunhofer FIT

Data Science & Künstliche IntelligenzZiel: Daten und Wissen ■ systematisch ■ flexibel ■ effektiv ■ effizientZiel: Daten und Wissen ■ verarbeiten ■ integrieren ■ organisieren ■ analysierenUmfassende Kompetenzen für FAIRes Forschungsdatenmanagement

Daten-Management

SemantischeTechnologien

Anforderungen

Intelligente Daten-Analyse

Process Mining

Prof. Dr. Christoph Quix

Dr. Christoph Lange

Prof. Dr. Wil van der Aalst

Prof. Dr. Christian Beecks

FAIRe Daten und Verteilte Analyse

Dr. Oya Beyan

Dr. Benjamin Heitmann

Datenschutz und -souveränität



SEKTOREN UND DATENARTEN



Sektor VerwaltungOffene Behördendaten

Schnittstelle zu mehreren Konsortien

Strategisches Datenmanagement und Datenplattformen

Dr. Sonja SchimmlerLeiterin der Forschungsgruppe “Digitalisierung der

Wissenschaft”, Fraunhofer FOKUS & Weizenbaum-Institut für die vernetzte Gesellschaft

europeandataportal.eu



Sektor Mobilität»ganzheitliche Verkehrs- und Mobilitätskonzepte« sowie »integrierte Energiekonzepte«

Schnittstelle zu NFDI4Mobiltech

BMBF-Projekt HEFE2017–2019Fraunhofer IAO, IRB

Leitfaden für Sensor-Mobilitätsgeodaten mit Zeitbezug

Marco Raul Soares AmorimDomänenleiter/Data Steward

Sensor-Mobilitätsgeodaten

Nora FanderlTeamleiterin

Mobility Ecosystems

Electrodermalactivity

Accelerometer

Heart rate

Temperature

Battery

Blood Volume Pulse

CAN-Bus-Parameter



Sektor BauwerkeVisualisierung und Parallel sowie Nachnutzung | Nachweisdatenbanken der Bauforschung

Building Information Management (BIM)Das Gebäude im Kontext der Digitalisierung unserer gebauten Umwelt

Gebaute Umgebung Lebenszyklusdenken Werkzeuge & Prozesse

BIM

3D-Stadt

IOT - AAL

Industrie 4.0CAFM

GIS

BIM

Schnittstelle zu NFDI4Ing

BMBF-Projekt HEFE01.05.2017 – 31.05.2019Fraunhofer IAO, IRB

Leitfaden zur Akquisition, Verwendung und Ablagevon Bauwerksdaten

Günter WenzelTeamleiter Building Culture Innovation &

Domänenleiter/Data Steward Bauwerksdaten

Nachweisdatenbank in Kooperation mit dem

Klaus ProbstTeamleiter Bauforschung



Sektor UmweltAnalyse städtischer Umweltwirkungen des Verkehrs

Schnittstelle zu NFDI4Earth

Datenerhebungen als Datengrundlage für Politik und Entscheidungsträger

Treibhausgasemissionen

Luftqualität (NO2, Feinstaub, ..)

Verkehrsmengen und -zusammensetzung in Städten

Umweltmessdaten und Belastungsmodellen (Luft, Lärm), insb. für die kleinräumige Umweltbelastung

Daten zur Beanspruchung und Versiegelung von Flächen und daraus folgenden Umweltbelastungen (z.B. Stadtklima, Regenwasserabfluss)

Udo LambrechtFachbereichsleiter Mobilität

Quelle: ifeu.de

Frank DünnebeilThemenfeldleiter Klimaschutz und

Luftreinhaltung



Sektor Soziales

Qualitative,empirischeMethoden

Quantitative,empirischeMethoden

BMBF-Projekt HEFE2017–2019Fraunhofer IAO, IRB

Schnittstelle zu KonsortSWD


Empirische Forschung im Spannungsfeld zwischen wissenschaftlich-technischen Innovationspotenzialen und der Notwendigkeit ihrer verantwortlichen Gestaltung

gesellschaftliche Natur- und Technikverhältnisse

Hintergründe und Routinen der Verkehrsmittelwahl

die Wahrnehmung des Feinstaubrisikos

die Nutzung von Grünräumen

Prof. Cordula KroppDirektorin des Zentrums

für interdisziplinäre Risiko- und

Innovationsforschung der Universität Stuttgart

(ZIRIUS)

Rudolf FischerDomänenleiter/Data Steward Qualit. Leitfadengespräche

Alexander Schletz

Christian Piele

Domänenleiter/Data Steward Quant (Online-) befragungen



OFFENE FRAGEN AN DIE NFDI



Offene Fragen an die NFDI – Vernetzungswunsch NFDI4City

Stadtforschung ist interdisziplinäres Forschungsfeld

Inwiefern kann sich das vorgeschlagene Konsortium für die Stadtforschung mit anderen Konsortien vernetzen?

In welchem Rahmen kann die systemische Gesamtperspektive der Stadtforschung betrachtet werden? (Konsortium vs. Interkonsort. Arbeitsgruppe)

Welche Möglichkeit(en) gibt es, um Querschnittsthemen zu positionieren?

Analytische Systemische Perspektive

Sektorübergreifende Standards für Forschungsprozess, Metadaten und Dateien

Vernetzung Konzeptebene: NFDI4Data Science NFDIxCS Direktorat

VernetzungSektorspezifisch(kursiv: 2020 gefördert):

BERD@NFDI + X NFDI4Mobiltech NFDI4Ing NFDI4Earth KonsortSWD



ANGEBOTE AN DIE NFDI



Angebote an die NFDI

Durch folgende Angebote kann ein Beitrag zur gesamten NFDI geleistet werden: Angewandte Stadtforschung als kultureller Vorreiter in Sachen Offenheit Standardisierung und Datenkuration im Forschungsprozess Data Governance, Prinzip des Lösens »so generell wie möglich« Usability-Tests von FDM-Services Konzeption Workflow-Metadaten-System entlang des

»Forschungsprozesses der Zukunft« Schulungen zu Organisationsstrukturen und Rollen sowie Arbeitshilfen



FAZIT



Fazit – NFDI4City ist eine Vernetzungsinitiative der für die Stadtforschung relevanten Disziplinen.

Aus Sicht der Forschenden muss FDM nützlich und einfach sein.

Aus Sicht der Angewandten (Stadt-) Forschung müssen Forschungsdaten diszi-plinübergreifend vernetzt FAIR1 vorliegen für komplexe Metaanalysen im »System Stadt«.

Datenqualität muss an der Quelle durch frühes Review sichergestellt werden.

NFDI4City adressiert dies durch:

Data Governance, Domänen, Arbeitshilfen, Usability-Tests

Text-Mining von Metadaten aus Angeboten/Anträgen

Semantische Interoper-abilität, Moderation, Design-Prinzip »so generell wie möglich lösen«

Fünf Phasen-Datenkurationim digitalen »Forschungs-prozess der Zukunft«

1 Findable Accessible Interoperable Reusable


Seite 32 von 36 NFDI4CITY© Tartila AdobeStock

VIELEN DANK! – FRAGEN?

NFDI4CITY

FoKUS –Kompetenzzentrum für Forschungsdaten


SYSTEM

STADT

VERWALTUNG

GEBÄUDE

UMWEL

SOZIALES

MENSCH

s.fhg.de/nfdi4city

http://s.fhg.de/nfdi4city



BACKUP



Glossar

DateienDie eigentlichen Daten werden in der Regel als Dateien verarbeitet und abgelegt. Einem Datensatz sind eine oder mehrere Dateien zugeordnet. Diese können nach folgenden Datenarten klassifiziert werden: Rohdaten Bereinigte Daten Aggregierte Daten (z.B. Variablenreport) Inhaltsbeschreibende Metadaten

(z.B. Interviewleitfaden, Anschreiben, Codebuch)

Außerdem haben Sie einen bestimmten Dateityp (bspw. CSV, PDF oder RTF).

DatensatzEin Datensatz ist eine Gruppe von inhaltlich zusammenhängenden Datenfeldern (bib. Metadaten) und Dateien, die im Rahmen eines Forschungsvorgehens entstanden sind. Im Rahmen eines Arbeitspaketes eines Forschungsprojektes können bspw. ein oder zwei Datensätze entstehen (bspw. Befragung IAO/IAT-Mitarbeiter zu Anforderungen an Forschungsdatenmanagement: Je ein Datensatz zu den Zielgruppen wiss. Mitarbeiter und Dienstleistungsteams).

intern



Glossar

DomäneLogische Gruppierung bestimmter Forschungsdaten, die mit einer bestimmten Methode erhoben wurden (z.B. Fragebögen) oder in einem bestimmten Datenformat gespeichert sind (bspw. Sensor-Geodaten mit Zeitbezug).

Metadaten Daten, die Informationen über andere Daten enthalten. Folgende Arten von Metadaten unterscheiden wir in HEFE:

Bibliographische Metadaten: Daten zum Zweck der Identifikation (bspw. Titel, Abstract/Zusammenfassung, Autor und Schlagwörter) sowie Methodische Texte, die auf Ebene des Datensatzes festgehalten werden. Informationen zu Entstehung, Erhebungszeitraum und Beschaffenheit der Daten.

Inhaltsbeschreibende Metadaten: Merkmale, Struktur und Versionierungstrukturierter Daten (bspw. Spalten einer Tabelle), die auf Ebene der Dateien entweder beschrieben werden (bspw. Dateityp, Rohdatum vs. Aufbereitete Daten) oder in Dateien enthalten sind.

intern



Metadaten

Volldaten

Rohdaten pro Sample

Sampling (Wenn Anzahl Samples >1)

Aggr. Ergebnisse

Methodische Instrumente

Hochsensibel

• Nr. vorhanden?• Keine Klarnamen

• Sample-Eigenschaften zur Nr.

• Ergebnisse von Auswertungen

Auswertung pro Sample • Nr. vorhanden?• Keine Klarnamen

Sensibel Unsensibel Offen

Vorgabe der übergreifenden Data Governance: Merkblatt FAIRe Daten & Checkliste DatenkurationKuration durch die Bibliothek | Datenablage Wissenschaftler | Basis für Domänen-Checklisten

• „Werkzeuge“ der empirischen Forschung

Siehe auch: http://publikationssupport.fraunhofer.de/index.php/Vorlagen_f%C3%BCr_alle_Dom%C3%A4nen (Fraunhofer-Intern)

Merkblatt FAIRe Daten

Sensibilitäts-stufen &

Transitions-prozesse

ChecklisteDatenkuratio

n

http://publikationssupport.fraunhofer.de/index.php/Vorlagen_f%C3%BCr_alle_Dom%C3%A4nen

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