A necessidade de elaborar um Plano de Gestão de Dados (PGD) tornou-se evidente com a prevalência da pesquisa orientada por dados e com a exigência de pesquisas alinhadas aos princípios da Ciência Aberta. Atualmente, as principais agências de fomento do mundo exigem um PGD alinhado aos princípios FAIR para financiamento da pesquisa. 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 satisfazer as necessidades dos pesquisadores na elaboração dos seus PGDs com alta qualidade? Um estudo exploratório baseado na literatura foi realizado para identificar habilidades que visam melhorar a qualidade dos PGDs. A análise revelou quatro estratégias de aprimoramento: a primeira focada na dimensão dos recursos humanos, as três seguintes apresentam abordagens tecnológicas destinadas a aumentar a eficiência e qualidade dos PGDs. Entre as soluções propostas, destacam-se: a criação de métricas capazes de avaliar automaticamente o grau de aderência dos dados aos princípios FAIR; o desenvolvimento de ferramentas de PGD acionáveis por máquinas, e a adoção de ferramentas para a avaliação automática desses planos. Conclui-se que a integração dessas estratégias é crucial para superar os desafios atuais e melhorar a gestão de dados na pesquisa científica.