Die Provenance-Erfassung von Daten ist in verschiedenen (meist naturwissenschaftlichen und sozialwissenschaftlichen) Disziplinen bereits etabliert und Teil des Forschungsprozesses (vgl. Freire et al. 2008, Oliveira et al. 2018). Für die Nutzung im Kontext geisteswissenschaftlicher Forschung zeigt sich jedoch, dass die bereits bestehenden Lösungen oft überkomplex sind, da sie primär die Reproduzierbarkeit der Daten sicherstellen sollen (vgl. Pasquier, T. et al. 2017). Im Fall der Digital Humanities steht jedoch das Datenobjekt oft im Vordergrund: “Recording provenance information in the digital humanities [...] has to concentrate on the systematic recording of input and output data within the workflows” (Küster et al. 2011:321). Dabei ist es nicht zwingend notwendig den gesamten technischen Prozess (mit dem Ziel der Reproduktion) zu erfassen, sondern eine nachvollziehbare Erklärung der unterschiedlichen Iterationen des Datenobjekts zu liefern. In diesem Sinne betrachten wir Provenance in den DH in erster Linie als Dokumentationsaufgabe. Diese soll dabei eine Ergänzung zu oder einen ersten Schritt in Richtung komplexerer Workflow Management und Provenance Tracking Systeme darstellen.