In den Materialwissenschaften bezeichnet der Begriff Format primär die strukturierte Repräsentation von Daten in Dateien oder Datenströmen. Ein Datenformat legt Syntax, Datentypen, Metadatenstruktur und oftmals auch Konventionen für Einheiten und Referenzsysteme fest. Für reproduzierbare Forschung, Langzeitarchivierung und automatisierte Auswertung sind wohldefinierte, maschinenlesbare Formate essentiell.

Es wird zwischen textbasierten und binären Formaten unterschieden. Textbasierte Formate wie das JSON-Format (JavaScript Object Notation) bieten menschenlesbare Strukturen auf Basis von Schlüssel–Wert-Paaren, Listen und verschachtelten Objekten. JSON eignet sich für Metadaten, experimentelle Parameter und den Austausch über Web-APIs, ist jedoch bei großen numerischen Arrays speicherineffizient.

Binäre Formate wie das HDF5-Dateiformat (Hierarchical Data Format, Version 5) sind für große, multidimensionale Datensätze optimiert, wie sie z.B. in Tomographie, Streuexperimenten oder Finite-Elemente-Simulationen auftreten. HDF5 unterstützt hierarchische Gruppierung, Kompression, Teilzugriff auf Daten (chunking) sowie umfangreiche Metadaten. Es ist damit ein De-facto-Standard für umfangreiche Forschungsdaten in der Werkstofftechnik.

Die Wahl des Formats beeinflusst Datenintegrität, Interoperabilität mit Simulations- und Auswertewerkzeugen sowie die Möglichkeit, FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) umzusetzen. Zunehmend verbreitet sind hybride Ansätze, bei denen z.B. numerische Felder in HDF5 und beschreibende Metadaten in JSON gehalten werden, verknüpft über standardisierte Schemata.