FAIR Data wird unter anderem von der GO FAIR-Initiative auf europäischer Ebene vorangetrieben, in der sich auch die ZBW engagiert. FAIRe Daten gehen einerseits über „offene Daten“ hinaus, da es nicht allein um die Nutzungsrechte, sondern auch um technische Anforderungen der Datenbereitstellung geht. Andererseits sind FAIRe Daten nicht unbedingt “offen”, sondern sie sind so offen wie möglich und so geschlossen wie notwendig.

Wenn Sie Ihr Datenmanagement nach den FAIR-Prinzipien gestalten, so bietet dies einige Vorteile für Ihre Forschung:

• Sie erhöhen den Impact Ihrer Forschung.
• Sie erhöhen die Sichtbarkeit Ihrer Forschung und sie wird häufiger zitiert.
• Sie verbessern die Reproduzierbarkeit und Reliabilität Ihrer Forschung.
• Sie tragen dazu bei, neue Kooperationen anzubahnen.
• Sie ermöglichen es, dass neue Forschungsfragen beantwortet werden können.

Die FAIR-Data-Prinzipien, auf die sich auch diverse Forschungsförderer beziehen, beschreiben grundlegende Aspekte, die Forschungsdaten erfüllen müssen und die von entsprechenden Forschungsdateninfrastrukturen unterstützt werden müssen:

• Findable: Daten und ihre Metadaten sind sowohl für Menschen als auch für Maschinen durch eine eindeutige und umfangreiche Beschreibung einfach zu finden.
• Accessible: Die Angaben zu Zugangsbedingungen von Forschungsobjekten sind sowohl für Menschen als auch für Maschinen eindeutig.
• Interoperable: Computer können Daten und ihre Metadaten automatisiert interpretieren. Dadurch wird der Austausch mit anderen Anwendungen gewährleistet.
• Reusable: Die Daten und Metadaten werden nach eindeutigen Standards dokumentiert, sodass sie für die weitere Forschung nachnutzbar sind.