In der modernen Forschung werden mit Hilfe von Hochdurchsatztechnologien und schnelleren Analyseverfahren große Mengen an wissenschaftlichen Daten erzeugt. In den grundlegenden Pflanzenwissenschaften umfasst dies beispielsweise die Phänotypisierung sowie Omics-Daten (z. B. Genomik, Transkriptomik, Metabolomik, Proteomik). Die großen und komplexen Datensätze machen es schwierig, Zusammenhänge oder Muster zu erkennen und die Ergebnisse zu interpretieren. Die Grundlage für alle Schritte der Datenanalyse und -interpretation ist eine umfassende (Meta-)Datenannotation sowie ein professionelles Datenmanagement nach den FAIR-Grundsätzen.

Unser Team, bestehend aus Datenmanagern, Softwareentwicklern und Fachexperten, hat sich zum Ziel gesetzt, das Forschungsdatenmanagement (RDM) für die Nutzer zu verbessern. Zu diesem Zweck hosten wir mehrere Datenbanken zur Datenerfassung. Darüber hinaus sind wir für deren Harmonisierung sowie für die Integration in nationale und internationale Projekte verantwortlich. Außerdem sind wir an der Entwicklung von Software-Tools und Ontologien beteiligt, die eine standardisierte Verwaltung und Annotation von Daten ermöglichen.