Moderne Datenverwaltungssysteme müssen heutzutage vielfältige Herausforderungen meistern: (1) die Daten sind deutlich heterogener (z.B. Raster-, Zeitreihen- und Punktwolkendaten) und werden in unterschiedlichsten Mengen und Geschwindigkeiten erzeugt, (2) Datenzugriffsmuster werden zunehmend interaktiver und vielgestaltiger (z.B. durch die Zunahme des Einsatzes von mobilen Endgeräten, der interaktiven Datenexploration oder der Zugriff auf Daten aus virtuellen Forschungsumgebungen heraus), und (3) Datenverwaltungssysteme müssen in unterschiedlichsten Ausführungsumgebungen lauffähig sein (z.B. Edge, Cloud, Embedded). Für diese vielfältigen Anforderungen sind heutige Datenverwaltungssysteme in der Gänze nicht ausgelegt.
Ausgehend von diesen Anforderungen sollen in der Forschungsgruppe Methoden und Technologien entwickelt werden, die es ermöglichen Daten unterschiedlichster Art in einem Datenverwaltungssystem zu speichern und dabei gleichzeitig effizient heterogene Datenzugriffsmethoden zur Verfügung zu stellen. Hierbei spielen insbesondere die Aspekte Performance, Skalierbarkeit (bezogen auf Datenmenge und verfügbare Hardwareressourcen) und Ressourceneffizienz eine essentielle Rolle. Insbesondere sollen bei der Forschung auch Trends, wie beispielsweise die Diversifizierung von Rechen- und Speicherhardware (z.B. NVMe SSDs, persistenter Speicher, Computational Storage) sowie unterschiedlichen Nutzungsszenarien, in der Gesamtarchitektur der Systeme berücksichtigt werden.