Daten sind die zentrale Ressource der modernen Werkstoffforschung. Sie umfassen strukturierte und unstrukturierte Informationen aus Experiment, Simulation und Charakterisierung, z. B. Spannungs-Dehnungs-Kurven, Spektren, Mikrostrukturbilder oder DFT-Berechnungsergebnisse. Qualität, Kontext und Nachvollziehbarkeit dieser Daten bestimmen direkt die Zuverlässigkeit wissenschaftlicher Schlussfolgerungen und datengetriebener Methoden wie Machine Learning.

Ein systematisches Datenmanagement über den gesamten Lebenszyklus – von der Erfassung über Verarbeitung und Analyse bis zur Archivierung – ist essenziell. Dazu gehören standardisierte Metadaten, formale Beschreibung von Versuchsbedingungen, Datenversionierung sowie die lückenlose Datenherkunft (Provenance), um Ergebnisse reproduzierbar zu machen.

Die FAIR-Datenprinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) bilden dabei den Referenzrahmen: Daten müssen auffindbar, zugänglich, syntaktisch und semantisch interoperabel sowie mit klaren Lizenzen und reichhaltigen Metadaten wiederverwendbar sein. Datenintegration und Dateninteroperabilität zielen darauf ab, heterogene Quellen – z. B. Laborgeräte, Simulationstools und Literaturdatenbanken – konsistent zu verknüpfen.

Datenanreicherung umfasst die Ergänzung roher Messdaten um domänenspezifische Informationen, abgeleitete Größen oder semantische Annotationen. Verknüpfte Daten (Linked Data) und ontologiebasierte Beschreibungen ermöglichen dabei maschinenlesbare Zusammenhänge zwischen Werkstoff, Prozess, Mikrostruktur und Eigenschaft.

Leistungsfähige Datenplattformen bündeln diese Funktionen und bilden die Grundlage für skalierbare, datengetriebene Methoden, z. B. für inverse Werkstoffauslegung, Unsicherheitsquantifizierung oder autonome Labore. Streng kuratierte, FAIR-konforme Datenbestände entwickeln sich damit zu einem strategischen Asset der Werkstoffwissenschaft.