Es besteht dringender Bedarf, die Infrastruktur für die Nachnutzung wissenschaftlicher Daten zu verbessern. Verschiedene Stakeholder aus Hochschulen, Industrieunternehmen, Forschungsförderern und wissenschaftlichen Verlagen haben sich zusammengeschlossen, um gemeinsam einen präzise gefassten Satz von messbaren Prinzipien zu formulieren und zu unterstützen. Diese Prinzipien, die wir als FAIR-Data-Prinzipien bezeichnen, sollen als Leitlinie für die Verbesserung der Nachnutzbarkeit von Datenbeständen dienen. Im Unterschied zu Peer-Initiativen, deren Fokus auf menschlichen Wissenschaftler*innen liegt, richten die FAIR-Prinzipien ein besonderes Augenmerk darauf, Maschinen das automatische Auffinden und die Verwendung von Daten zu erleichtern und somit eine Wiederverwendung durch Menschen zu unterstützen. Dieser Kommentar stellt die erste offizielle Veröffentlichung der FAIR-Prinzipen dar. Er beinhaltet die ihnen zu Grunde liegenden Überlegungen und beispielhaft einige exemplarische Implementierungen innerhalb der Community. Die vorliegende deutsche Übersetzung des Dokuments entstand im Rahmen des Verbundprojektes EcoDM mit der Förderung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 16DWWQP.