Die Methoden und Metriken zur Quantifizierung von Forschungsdatenqualität weisen eine erhebliche disziplinäre Diversität und kontextuelle Spezifika auf. Auch die zugrunde liegenden Ansätze zur Messung und Steigerung der Datenqualität in Bezug auf die jeweiligen Datenwerte differieren nicht nur in ihrer methodischen Ausgestaltung, sondern auch hinsichtlich der relevanten Paradigmen, Messverfahren und evaluativen Maßstäbe der jeweiligen Forschungsbereiche (vgl., Király, Peter / Brase, Jan: 4.3 Qualitätsmanagement, in: Putnings, Markus / Neuroth, Heike / Neumann, Janna: Praxishandbuch Forschungsdatenmanagement, Berlin/Boston 2021, S. 361). Vor diesem Hintergrund erscheint die Etablierung eines disziplinenübergreifenden, einheitlichen Verfahrens zur Sicherung von Datenqualität weder praktikabel noch wünschenswert.
Ebenso vielfältig ist die Landschaft an technischen Werkzeugen zur Messung, Analyse und Korrektur von Datenwerten, da die verfügbaren Werkzeuge meist eng auf bestimmte Qualitätskriterien, Datentypen und -formate zugeschnitten sind und folglich auf die spezifischen Anwendungskontexte angepasst werden müssen (Beispiele: OpenRefine, Validierung von XML-Daten mittels Schemadatei, von RDF-Daten mit SHACL). Zur Bewältigung dieser disziplinären und instrumentellen Vielfalt bieten die seit 2016 etablierten FAIR-Prinzipien einen konzeptionellen Rahmen, der die Verankerung eines generischen Qualitätsmanagements erlaubt, ohne eine rigide Vereinheitlichung der konkreten Umsetzungspraktiken zu verlangen.
Die FAIR-Prinzipien („Findable, Accessible, Interoperable, Reusable“) benennen als international anerkannte Leitlinie prägnante Grundsätze für ein gutes Management und die Nachnutzbarkeit wissenschaftlicher Daten. Sie sind Bestandteil sowohl der DFG-Praxisregeln „Digitalisierung“ in der jüngsten Fassung von 2022 (Publikation: 2023) als auch der DFG-Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis in der Fassung von 2025 (vgl. dazu Kapitel 3). Die FAIR-Prinzipien umfassen 15 allgemein gefasste Leitsätze, um Forschungsdaten besser auffindbar, zugänglich, interoperabel und nachnutzbar zu machen, d. h. sie zielen primär auf die Verwaltbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Forschungsdaten ab und fokussieren damit eher auf kontextuelle und organisatorische Qualitätsmerkmale, wie z. B. Metadatenstruktur, Auffind- und Zugriffsmechanismen, Durchsuchbarkeit und Austauschfähigkeit, als auf die eigentlichen intrinsischen Qualitätsmerkmale. Sie setzen jedoch korrekte, valide Daten voraus, wie auch umgekehrt Mängel in der Einhaltung der FAIR-Prinzipien sich negativ auf den Bereich der intrinsischen Merkmale auswirken. FAIRness und intrinsische Qualität sind demnach eng miteinander verbunden und bauen aufeinander auf, auch wenn jeweils unterschiedliche Aspekte des Datenmanagements angesprochen sind.