Ein Modellierungsansatz erfasst die untersuchten Merkmale möglichst genau und standardisiert in einem anerkannten Schema; berücksichtigt Referenzimplementationen und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">best practice</hi>-Guidelines; bezieht fachspezifische Vokabularien und Normdaten mit ein; versieht die Daten bereits im Entstehungsprozess mit Metadaten für die Weiterverwendung. Viele dieser Punkte sind ebenfalls Grundpfeiler der FAIR-Datenprinzipien (Wilkinson et al. 2016). In der Projektarbeit begrenzen jedoch oft verfügbare Zeit- und Personalressourcen die Umsetzbarkeit aller Aspekte, was notgedrungen zu Kompromissen führt. Zusätzlich konkurriert das Bedürfnis, projektspezifische Merkmale zu berücksichtigen, mit dem Anspruch an Vergleichbarkeit und Standardisierung. Trotzdem ist gerade die Interoperabilität zentral für die Nachhaltigkeit der Forschungsdaten.