Patente, Revisionssicherheit, Nachvollziehbarkeit von Ergebnissen – Forschungsdaten haben eigene Charakteristika. Damit einher gehen bestimmte Aufgaben. So müssen 95% aller produzierten wissenschaftlichen Daten i.d.R. über zehn Jahre aufbewahrt werden. Weil zugleich die Anforderungen für den Primärspeicher immer weiter steigen, kommen hier gern zunehmend auch parallele Filesysteme auf All-Flash-Basis zum Einsatz. Allein schon aufgrund von finanziellen Aspekten ist es aber nicht klug, Daten auf solchen Speichersystemen über längere Zeiträume aufzubewahren. Dies sollte nur der Fall sein, solange sie intensiv genutzt werden (insbesondere lesend). Andere Daten, etwa aus Homeverzeichnissen, werden ebenso auf performante Speichersysteme geschrieben, können dort aber aus den gleichen Gründen nicht lange bleiben. Cold Data, die länger nicht mehr genutzt wurden, liegen sinnvollerweise auf günstigen Speichersystemen, beispielsweise auf Plattenspeichern mit starken Kapazitäten, Tape-Libraries oder Objektspeichern. In einer komplexen Forschungsdatenumgebung kann es also bis zu fünf Speicherebenen geben: Flash, schnelle und hochkapazitive HDD-Systeme, Tape und Objektspeicher. Denn je nach Zweck ist jede Speicherart auf ihre Weise sinnvoll.

Natürlich wollen Nutzer aber jederzeit in der Lage sein, schnell und transparent auf ihre Daten zuzugreifen – auch wenn deren letzte Verwendung schon Jahre zurückliegt. Idealerweise innerhalb eines Filesystems, das möglichst all diese Ebenen umfasst. Alternativ muss es eine andere smarte Lösung geben, welche Daten dorthin verschiebt, wo sie aktuell am günstigsten liegen. Das bedeutet: Daten müssen nicht nur gespeichert, sie müssen auch intelligent verwaltet werden. Genau das leistet ein systemisches Datenmanagement mit transparentem und schnellem Zugriff.