Ein weiterer Aspekt der Arbeit von DataNord ist die Unterstützung von Forschenden im Bereich des FDM. Im aktuellen Diskurs über FDM wird häufig auf die Besonderheiten geisteswissenschaftlicher Forschung verwiesen. Allzu oft scheinen die Richtlinien der Open Science Initiativen und die FAIR-Prinzipien mit den Forschungsdaten nicht so recht zusammenzupassen. Beispielsweise ist es mit einem erheblichen Mehraufwand verbunden, die Wiederverwendbarkeit qualitativer sensibler Daten sicherzustellen. Es könnte jedoch argumentiert werden, dass der Eindruck der Besonderheit der Forschungsdaten entsteht, da die Open Science Initiativen und deren Normsetzung für FAIRe wissenschaftliche Praxis ursprünglich nicht aus den datenferneren Disziplinen entstanden sind. Die FAIR-Prinzipien entwickelten sich aus den Life Sciences, einer eher quantitativ arbeitenden Disziplin, um Maschinenlesbarkeit und Wiederverwendbarkeit der Forschungsdaten sicherzustellen (Wilkinson et al., 2016). Braukmann et al. (2023, 5 und 20) stellen fest, dass qualitative Daten in diesen Entwicklungen häufig vernachlässigt werden. Die FAIR-Prinzipien wurden ursprünglich entwickelt, um den Umgang mit quantitativen Daten zu optimieren, was zu einer unzureichenden Berücksichtigung der spezifischen Anforderungen qualitativer und hermeneutischer Forschungsansätze führte. Dieser Fragestellung wurde in einigen Publikationen bereits begegnet (z. B. Lemaire und Minn, 2017; Rizzolli et al., 2024; Kalius, 2023). Im iDKZ DataNord werden Forschende aus den geisteswissenschaftlichen Disziplinen vor diesem Hintergrund in der praktischen Umsetzung von FDM-Strategien und den FAIR-Prinzipien unterstützt.