Pro vědu, která je postavená na obrovské produkci dat, je největší výzvou, jak zajistit, aby lidé a stroje mohli zkoumat, přistupovat, analyzovat vzniklá data, jejich algoritmy a procesy. Principy FAIR poskytují sadu instrukcí, jak otevřenost dat zajistit.

Data mají být:

Findable (vyhledatelnost)

F1. (meta)data jsou globálně unikátní persistentní.
F2. data jsou popsána dostatečnými metadaty.
F3. (meta)data jsou registrována a nebo indexována ve vyhledávacích zdrojích.
F4. metadata specifikují identifikátor.

Accessible (dostupnost)

A1 (meta)data jsou dostupná pomocí jejich identifikátorů při použití standardních komunikačních protokolů.
A1.1 protokol je otevřený, zdarma, univerzálně použitelný.
A1.2 protokol dovoluje autentizaci a autorizaci, kde je to nezbytné.
A2 metadata jsou dostupná, i když samotná data nejsou již k dispozici.

Interoperable (interoperabilita)

I1. (meta)data používají formální, dostupný, sdílený, široce aplikovatelný jazyk k reprezentaci znalostí.
I2. (meta)data používají vokabuláře, které podporují FAIR principy.
I3. (meta)data zahrnují reference na další (meta)data.

Re-usable (opětovné použití)

R1. meta(data) mají množství správných a relevantních atributů.
R1.1. (meta)data jsou zveřejňována pod jasnou a dostupnou uživatelskou licencí.
R1.2. (meta)data jsou spojena se svým původem.
R1.3. (meta)data dodržují převládající standardy svého oboru, vědní komunity.

Data Citation Principles zahrnují důvody, funkce a prvky citování. Tyto principy zohledňují dvojí potřebu vytváření citací, které jsou čitelné jak pro stroje, tak lidi.

Principy mají doporučující charakter, bez ambice určovat jejich implementaci pro všechny různorodé případy.

1. Importance (důležitost)

Data mají být považovana za legitimní, citovatelný výstup výzkumu na stejné úrovni, jako jsou vytvářeny jiné záznamy vědeckých výsledků, např. publikace.

2. Credit and Attribution (autorství)

Citování dat má umožnit přiřadit autorství všem tvůrcům dat. 

3. Evidence (doložitelnost)

Ve vědecké literatuře, kde jakákoli tvrzení stojí na datech, by měla být tato data citována.

4. Unique Identification (unikátní identifikace)

Citace dat by měla obsahovat standardní metodu, kterou daná vědecká komunita používá pro persistentní, globálně jednoznačnou strojovou identifikaci.

5. Access (přístup)

Citace dat by měla umožnit přístup k datům, přidruženým metadatům, dokumentaci, kódu a jiným materiálům jak pro člověka, tak pro strojové čtení.

6. Persistence (trvalost)

Unikátní identifikátory, metadata popisující data, by měly být persistentní (trvalé podoby), měly by persistentní i po zániku dat, která popisují.

7. Specificity and Verifiability (specifičnost a verifikace)

Citace dat by měla umožnit identifikaci, přístupnost, verifikaci specifických dat, která podporují určité tvrzení. Citace nebo metadata by měly obsahovat informace o původu, verzi dat v době jejich citování.

8. Interoperability and Flexibility (interoperabilita a flexibilita)

Metody citování dat by měly být dostatečně flexibilní tak, aby pokryly potřeby vědních disciplín, zároveň by měly splnit požadavky na interoperabilitu dat mezi vědními obory.