Text Mining-Verfahren würden in GLAM-Datenbanken nicht nur aus dem Museumsbereich präzisiere Suchabfragen und gerade in bestehenden Erfassungen systematische Funde ermöglichen. Ansätze wie facettierte Suchmasken mit Linked Open Data, wie sie in Plattformen zur Datenpräsentation zunehmend realisiert werden,<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="9" target="ftn9" /> wären im Backend enorme Arbeitserleichterungen. Schon banale Automatisierungen wie Rechtschreibkorrektur und Vereinheitlichungen der Formalerschließung sind momentan in der Regel nicht vorgesehen. Sie kosten viel Zeit und Konzentration, sobald nicht simple Ersetzungen vorzunehmen sind. Gleichzeitig fehlt den Entwickler*innen der eingesetzten Datenbanken die zielgenaue Kollaboration mit entsprechender DH-Forschung zu konkreten Tools und Verfahren sowie der Testung von verschiedenen Funktionen für eine hohe Qualität der Ergebnisse, die vor der Übernahme in die Infrastruktur erfolgen muss. LOD wird zudem aktuell nur in Ausnahmen direkt in die Erfassungssysteme eingebunden – erst so könnte die Arbeit an Ontologien und konkreten Datensätzen gezielt verbunden werden. Dazu kommt die Notwendigkeit, die Erfassungen besser zu vernetzen; auch in Fällen, in denen dies erst nach der Veröffentlichung möglich oder notwendig wird. Hier sollte eine Öffnung für fortlaufende kollaborative Ergänzung und Korrektur von Daten in Verbindung mit der Erfassung von Paradaten (McIlvain 2013) geschaffen werden.