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Die Heterogenität der Daten- und Dateiformate, der Größe und Menge der Daten, die Vielzahl der unterschiedlichen intendierten Anwendungsfälle eines DMS, die Verschiedenheit der disziplinspezifischen Anforderungen machen es unmöglich, eine übergreifende Architektur zu beschrieben. Neue Technologien wie z. B. NoSQL-Datenbanken erweitern die möglichen Komponenten einer DMS-Architektur. Insofern werden Mischformen zunehmend an Bedeutung gewinnen, in denen unterschiedliche technische Lösungen für die verschiedenen Datentypen und Anforderungen kombiniert und zu einem System zusammengefasst werden – hoffentlich transparent für Wissenschaftler, der seine Daten möglichst einfach verwalten, archivieren, publizieren und mit Mitarbeitern und Kollegen austauschen möchte.
Umfangreiche Vorarbeiten der vergangenen Jahre haben dazu geführt, dass uns eine ganze Reihe von Werkzeugen für die Langzeiterhaltung von Forschungsdaten zur Verfügung steht. Diese Werkzeuge sind jedoch noch unzureichend in die wissenschaftlichen Arbeitsabläufe integriert, die daraus entstehenden Medienbrüche verursachen immer noch einen Mehraufwand, der selten geleistet wird. In einzelnen Fachgebieten gibt es jedoch bereits vorbildliche Lösungen, die sich auch auf andere Fachgebiete übertragen lassen. Um das Ziel einer nachhaltigen digitalen Langzeitarchivierung von Forschungsdaten zu erreichen, muss eine Strategie verfolgt werden, die Langzeitarchivierung von Daten zu einem anerkannten Beitrag zur wissenschaftlichen Kultur macht und in den institutionellen Arbeitsabläufen verankert. Diese organisatorische Strategie muss gleichzeitig von einer technischen Strategie unterstützt werden, die den Akteuren für die digitale Langzeitarchivierung von wissenschaftlichen Forschungsdaten geeignete Werkzeuge in die Hand gibt. Wissenschaft und Wissenschaftsorganisationen haben dies erkannt, so dass in den nächsten Jahren mit erheblichen Fortschritten gerechnet werden darf.