Datenmanagement in den Materialwissenschaften umfasst die systematische Erfassung, Strukturierung, Speicherung, Beschreibung, Sicherung, Auswertung und langfristige Bereitstellung aller datenbezogenen Informationen entlang des Lebenszyklus von Werkstoffen, Experimenten und Simulationen. Es bildet die Grundlage für Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Forschungs- und Produktdaten.

Zentrale Elemente sind ein konsistentes Forschungsdatenmanagement, spezialisierte Materialdatenmanagement-Systeme (z. B. für Werkstoffkennwerte, Mikrostruktur- und Prozessdaten) sowie ein robustes Metadatenmanagement. Letzteres umfasst standardisierte, maschinenlesbare Beschreibungen zu Probenherkunft, Prozessparametern, Messbedingungen, Unsicherheiten und Auswertealgorithmen und ist Voraussetzung für FAIR-Datenprinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).

Im industriellen Kontext spielen Produktionsdatenmanagement und Felddatenmanagement eine zentrale Rolle, etwa zur Verknüpfung von Prozesshistorien mit Gefüge- und Eigenschaftsdaten über die gesamte Prozesskette. Semantisches Datenmanagement nutzt Ontologien und kontrollierte Vokabulare, um Begriffe und Relationen (z. B. Legierung–Prozess–Gefüge–Eigenschaft) formal abzubilden und so automatisierte Analysen und KI-Anwendungen zu ermöglichen.

Ein effektives Datenmanagement erfordert klar definierte Workflows, Versionierung (inklusive Software- und Modellversionen), Zugriffs- und Rollenmodelle, Qualitätssicherung sowie die Integration heterogener Datenquellen (Experiment, Simulation, Berechnung, Monitoring). Nur so lassen sich datengetriebene Ansätze wie Materials Informatics, Modellkalibrierung und digitale Zwillinge belastbar realisieren.