A elaboração de um Plano de Gestão de Dados (PGD) tornou-se essencial com o crescente enfoque na pesquisa orientada por dados no âmbito da Ciência Aberta. Atualmente, as principais agências de fomento do mundo exigem que os PGDs alinhados aos princípios FAIR para a concessão de financiamento. Diante da complexidade da gestão dos conjuntos de dados e das dificuldades dos pesquisadores em elaborar seus Planos, surgiram dúvidas sobre a qualidade dos PGDs. Isso levou à indagação central deste estudo: as ferramentas de PGDs e seus respectivos templates estão preparados para promover a qualidade dos PGDs? Para responder a essa questão, foi conduzido um estudo exploratório baseado na literatura de oito artigos da área, com o objetivo de identificar práticas que possam melhorar a qualidade dos PGDs. A análise revelou seis procedimentos e práticas de aprimoramento: o primeiro está relacionado aos recursos humanos e treinamento; os dois seguintes enfatizam a necessidade de maior participação das agências de financiamento e a definição de políticas. Os três últimos abordam soluções tecnológicas destinadas a aumentar a eficiência e a qualidade dos PGDs. Entre as soluções propostas, destacam-se a adoção de ferramentas para avaliação automática dos PGDs, a criação de métricas para medir a conformidade com os princípios FAIR e o desenvolvimento de ferramentas de PGD acionáveis por máquinas. Conclui-se que a integração desses procedimentos e práticas é fundamental para superar os desafios atuais e melhorar a gestão de dados na pesquisa científica.