Durch eine Gegenüberstellung soll auf dem Poster anhand der verschiedenen Stadien des Data Life Cycle veranschaulicht werden, wie sich Arbeitsprozesse und -schritte durch die Einführung von Opaque verändert haben. Prägnante Beispiele für diese Gegenüberstellung sind Datensammlung und Datenanalyse. Mit Hilfe der Webanwendung können Forscher*innen eigene Quellen und Texte einem OCR-Prozess unterziehen und die Ergebnisse zeitnah selbstständig hinsichtlich der Güte der Texterkennung evaluieren. Diese Automatisierung der Prozesse in Verbindung mit der intuitiven Bedienoberfläche tragen zu einer erhöhten Autonomie der Forschenden bei. Gleichzeitig macht die Echtzeitverfolgung der Jobstatus die Prozessabläufe transparent und nachvollziehbar. Gespräche, die vorher technischer und organisatorischer Natur waren, können nun gezielter für inhaltliche Diskussionen und Planung der Forschung genutzt werden.