Eine großangelegte und erfolgreiche Digitalisierung im Weinbau benötigt eine reichhaltige und akkurate Datenakquise, eine effiziente, verlässliche Datenhaltung, sowie verlässliche Vorhersagemodelle und Analyseverfahren. Im Projekt DigiVine entstehen Daten und Anforderungen an die Datenverarbeitung in erster Linie aus den oben beschriebenen Anwendungsfällen sowie aus den Bedürfnissen der beteiligten Betriebe. In Anwendungsfall 10 laufen die gesammelten Daten zusammen. Darüber hinaus dient die zu implementierende Server- und Software-Infrastruktur auch als zentrale Anlaufstelle für Abfragen und detaillierte Analysen, beispielsweise unter Verwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI).

Neben Datenschutzkonformität und der Gewährleistung von Datenzugriffskontrollmechanismen, beschäftigt sich ein weiterer Aspekt mit dem sicheren und standardisierten Daten- und Informationsaustausch zwischen Sensoren, Geräten, Maschinen und Diensten. Diese Heterogenität spiegelt sich auch in Datenquantität und -qualität wider: so können Messungen der Umgebungstemperatur minütlich erfolgen, die Erkennung von Stockgesundheitswerten lediglich täglich oder wöchentlich. Positionsbasierte bzw. räumliche Beobachtungen können sehr genau (z.B. stockgenau) oder nur sehr grob (z.B. pro Parzelle oder Weinberg) sein. Eine Herausforderung, neben der reinen Speicherung und Bereitstellung der Daten, besteht daher in der gesamtheitlichen Auswertung über alle Arten von Daten hinweg.