Der Umgang mit Forschungsdaten ist inzwischen ein wichtiger Bestandteil geisteswissenschaftlicher Forschungsprojekte (nicht nur in Digital Humanities (DH) Projekten). Diese können in zahlreichen Formen und Formaten - von einfachen Tabellendokumenten, Protokollen bis hin zu komplexen Datensets und Visualisierungen - vorliegen. Die Daten unterliegen während der Forschung häufig Veränderungsprozessen: Sie müssen aufwendig bereinigt, transformiert, kombiniert, angereichert und/oder korrigiert werden. Dieses ‘Preprocessing’ der Daten stellt sich oft als explorativer, dynamischer und iterativer Prozess dar, der beispielsweise immer wieder unterschiedliche Algorithmen oder Mappings einsetzt. Diese Bearbeitungsschritte erzeugen damit jeweils neue Versionen eines Datenobjekts.