Hinzu treten die zahlreichen Herausforderungen des geisteswissenschaftlichen Datenmanagements im Unterschied zu natur- und sozialwissenschaftlichen Projekten. Geisteswissenschaftliche Daten bilden in vielen Anwendungsbereichen komplexe Textkorpora mit hochspezialisierten Formen der Transkription, Annotation und der Unterscheidung verschiedener Ebenen von Quellenbegriff, Lemmatisierung, Normalisierung, Standardisierung und Begriffserklärung. Ähnliche komplexe Formen der Erschließung gelten ebenso in eher auf Objekte und Gegenstände bezogene Geisteswissenschaften. Ansätze der einen Diziplin sind (bis heute) nicht ohne weiteres auf eine andere übertragbar bzw. nicht fachübergreifend bekannt. Gleichzeitig ist es Anliegen von Datenzentren übergreifende Standards bzw. Austauschformate zu definieren und zu etablieren, welche die Transparenz und Verschneidung von Daten überhaupt erst einmal ermöglichen.