Je nach Disziplin, in der man arbeitet, können Forschungsdaten sehr unterschiedlich sein. Forschungsdaten entstehen nach einer Grunddefinition durch wissenschaftliche Forschung, sind die Grundlage der Forschung und dokumentieren die Forschungsergebnisse.

Forschungsdaten finden sich also zum Beispiel in Umfragen, chemischen Modellen, Geoinformationen, Softwarecode, Rekonstruktionen von Gehirnzellen und Verhaltensexperimenten.

In einer weiten Arbeitsdefinition sind Forschungsdaten alle Informationsobjekte, die im Rahmen der Forschung verwendet oder erzeugt werden. Der Begriff „Forschungsdaten“ umfasst also auch andere Dinge, die wir im Rahmen unseres Forschungsprojekts generieren, wie Code zur Verarbeitung oder Analyse unserer Daten, Arbeitsabläufe und Werkzeuge, Ergebnisse oder Visualisierungen. Dies sind die sogenannten „non data objects“.

Bei all den verschiedenen Arten von Daten, die Forschende generieren: Sie müssen sich darum kümmern. Sie müssen Experimente und Erhebungen planen die Daten generieren, sie müssen die Daten irgendwo ablegen, sie müssen sicherstellen, dass möglicherweise ihre Kolleg*innen oder Kollaborationspartner*innen darauf zugreifen können, sie müssen sicherstellen, dass die Daten gesichert werden und, überlegen, was nach Projektende mit den Daten geschehen soll.

All das nennt man Forschungsdatenmanagement, kurz FDM. Wenn das Projekt und die Daten gut verwaltet sind, können Sie in Zukunft auch leichter relevante Informationen abrufen und  besser nachvollziehen was im Projekt eigentlich gemacht worden ist und machen dadurch das gesamte Projekt transparenter.

Die Perspektive von FDM geht aber dabei auch immer über das aktuelle Forschungsprojekt hinaus: wenn die Daten gut behandelt werden, aufbereitet und dokumentiert ist es vielleicht auch möglich, dass die Daten später noch einmal verwendet werden können, entweder durch die Autoren selbst oder andere Forscher.

Es ist also ein zentrales Ziel von FDM, dass Forschungsdaten nach Projektende verfügbar, d.h. nachnutzbar gemacht werden.