An dieser beispielhaften Gegenüberstellung verschiedener Datenmodellierungsansätze einen Unterschied zwischen Standardverfahren/Best Practice und Innovation auszuloten, der bereits eine implizite Wertung von Innovation als „fortschrittlich“ mitmeint, griffe sicherlich zu kurz - gleichwohl spannt sich durch die in der Literatur diskutierten Anwendungsfälle durchaus ein Spannungsfeld auf: Einerseits belastet der Einsatz spezialisierter Datenbankmanagementsysteme<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="5" target="ftn5" /> die Anforderungen an Offenheit und Langzeitverfügbarkeit von zu speichernden Forschungsdaten; auch die Neumodellierung von zu erhebenden Forschungsdaten schneidet im Sinne der FAIR-Prinzipien (Wilkinson / Dumontier / Aalbersberg, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">et al.</hi> 2016) zunächst von Anschlussmöglichkeiten ab, sind doch neuartige Datenmodelle, möglicherweise eben noch nicht „interoperable“ und „reusable“.