Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler am KIT-Campus Alpin erheben und entwickeln eine Vielzahl von Forschungsdaten. Diese reichen von kontinuierlichen Beobachtungsdaten aus dem TERENO-PreAlpine Observatory oder dem Mobilen Beobachtungssystem MOSES über umfangreiche Klimamodelldaten bis hin zu zeitlich und räumlich hoch aufgelösten Fernerkundungsdaten. In diesem Kontext entwickelt und erarbeitet die KIT-Campus Alpin DatenInitiative Tools, Best-Practices und Richtlinien für ein modernes Forschungsmanagement, durch die eine nachhaltige und effiziente Nutzung dieser Daten während des gesamten Data Life Cycle ermöglicht wird. Die Schwerpunkte liegen dabei auf der Umsetzung der FAIR-Richtlinien sowie der Vernetzung mit übergeordneten nationalen und internationalen Dateninfrastrukturen. So stellt die DatenInitiative das Bindeglied zur AG Datenmanagement des Instituts für Meteorologie und Klimaforschung am KIT, zum DataHub des Helmholtz Forschungsbereichs Erde und Umwelt und zur Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) durch die NFDI4Earth-Initiative dar.

Darüber hinaus betreibt die DatenInitiative DataManagement as-a-service und berät die Forschenden am KIT-Campus Alpin bei der Entwicklung von Forschungssoftware, der Definition von Datenmanagementplänen (DMPs), der Publikation von Forschungsdaten sowie der Umsetzung von (Meta-)Datenstandards. Durch die aktive Beteiligung an Forschungsprojekten soll schließlich eine effiziente und bedarfsorientierte Nutzung der Forschungsdateninfrastruktur am KIT-Campus Alpin ermöglicht werden.

Neben dem Datenmanagement arbeitet die KIT-Campus Alpin DatenInitiative an der Etablierung neuer Werkzeuge und Lösungen aus dem Bereich Data Science, des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz im Kontext der atmosphärischen Umweltforschung. Durch die Nutzung neuester Software und Datentechnik liefern und unterstützen wir Lösungen zur Sicherung der Datenqualität, für eine reproduzierbare Wissenschaft und Datenhandhabung von der Aufzeichnung an unseren Feldstationen bis hin zur automatisierten Prozessierung von Vorhersagedaten der am Institut betriebenen Umwelt- und Klimamodelle. Weiterhin arbeiten wir an effizienteren Prozessen, Verbesserungen der Datenqualität und -transparenz durch die Vermittlung einer "guten wissenschaftlichen Praxis" - etwa durch die Nutzung von Programmiersprachen bei der Datenanalyse und Automatisierungen. Wir unterstützen unsere Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler bei der Datenexploration, der Entwicklung von Visualisierungen und Datenschnittstellen und fortschrittlichen Datenanalysen.

Ein weiterer Schwerpunkt unserer Arbeit ist der Einsatz und die Erforschung von datengetriebenen Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz durch Kooperationen mit Forschenden aller Abteilungen am KIT-Campus Alpin und externen Partnern. Die große Menge an Umweltdaten welche durch Feldmessungen, numerische Simulationen oder Fernerkundung erhoben werden bietet die Möglichkeit neuer Erkenntnisse durch die Verschneidung und Analyse mit diesen neuen Werkzeugen.