与文化和人文研究相关的资源主要存在于博物馆、档案馆、图书馆、大学和非大学研究机构的收藏中。 20 世纪 90 年代以来，随着数字人文的应用范围从语言学[1]拓展到文化科学与人文科学的整体视野，越来越多的资源数字化、分析与描述方法、应用和标准被创造出来。[2]目前，可通过公共网络获取的、与文化和人文研究相关的藏品数量正在稳步增加，这在很大程度上要归功于访问和描述标准的使用，并且为研究人员提供了访问多种异构资源的潜在途径。
旨在根据研究项目的个性化需求逐案收集和合并研究数据。数字收藏是集中记录的，但为了避免信息丢失，它们不是协调的，而是以模式级别的关系形式关联，这使得可以在广泛的跨学科以及特定主题的应用环境中使用动态联合数据库。[3]总体目标是让广泛的用户能够获取专家存储的关于藏品和数据及其关系的知识。
2. 应用背景
传统的集成方法通常遵循基于中心模式的物理协调数据集的模式。[4]分布式、异构的半结构化数据被转换成一个通用模式，并以集成形式提供，以便于进一步处理。该方法的核心任务是实施适合必要粒度的集成方案。然而，对于数字人文作为一个整体的应用领域，其表现形式是特定的、跨学科的和跨领域的信息需求，所有学科和观点的整合要么导致了难以管理的复杂模式，要么——当使用简单模型（如数字人文框架）时——导致缺乏清晰度。 B. 都柏林核心（DCES）——导致大量学科特定信息的丢失。
对于DARIAH-DE中实现的联邦架构的概念 ，下面介绍了两个用例，它们的不同要求说明了这种集中式集成方法的局限性。
2.1 通用搜索
通过通用搜索，DARIAH-DE 旨在创建一个综合搜索选项，将广度优先和深 白俄罗斯电报数据 度优先搜索的属性结合起来，以便动态调整搜索 - 例如B. 关于可能的刻面。[5]在紧密关联的数据源中进行全面搜索允许 - 使用 DARIAH-DE Crosswalk Registry 中定义的关联和转换规则 - 对所考虑的数据进行详细分析（深度优先搜索）。随着所包含的集合数量的增长，由于缺乏现有的连接，观察和分面的粒度可能会降低，并采用广度优先搜索的形式。通用搜索的动态功能需要根据与特定查询相关的集合及其之间的关联临时集成选定的集合，以便利用可用的数据粒度。