Na ciência contemporânea, a gestão de dados vem sendo uma prática cada vez mais requerida pelas Instituições de Ensino Superior (IES), Institutos de Pesquisa e agências de fomento. Pesquisadores utilizam distintas metodologias e instrumentos de pesquisas para a exploração dos dados com vistas às novas descobertas e inovações, diante do contexto do Big Data (Mayer-Schönberger; Cukier, 2013), do dilúvio de dados (data deluge) (Borgman, 2012) e da e-Science (Gray, 2007; Voss et al., 2010,), a gestão de dados tem se configurado como uma parte primordial no cenário científico e esta necessita de instrumentos que sejam capazes de atuar durante todas as fases da investigação, desde a coleta até a etapa de reutilização e compartilhamento  dos dados.

Este tipo de atividade agrega as estratégias que compreende uma investigação como estruturação, coleta, organização, tratamento e métodos e ferramentas computacionais apropriadas e que atuem quanto às questões de compartilhamento, curadoria, preservação e proteção dos dados de pesquisa (White; Tedds, 2011; Cox; Pinfield, 2013). Considerando a diversidade de formatos dos dados que são gerados e tratados de maneiras distintas, os Princípios FAIR (encontráveis, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis) constituem como um conjunto de procedimentos que podem auxiliar ao pesquisador em toda a administração e organização dos dados e direcionar para uma gestão organizada da investigação (Wilkinson et al., 2016; Rodriguez-Iglesias et al, 2016), cujos benefícios dos dados FAIR conduzem aos níveis de: aceleração, descoberta e aumento da replicabilidade da ciência (Hodson et al, 2018). Em complementaridade, os Princípios CARE para Governança de Povos Indígenas (benefício coletivo, responsabilidade, autoridade para controlar e ética),constituídos em 2018, visam assistir aos povos indígenas em toda a gestão de dados, compartilhamento, metadados, uso e reuso dos dados de pesquisa. Contudo, Carrol et al (2020) faz uma ressalva de que tais princípios se estendem e podem integrar outros grupos e comunidades na sociedade contemporânea. Assim, com base nessa discussão, elencamos as contribuições dos dois princípios tendo em vista a convergência entre ambos, a saber: a) Emergência para gerenciar os dados de pesquisa durante toda as etapas da investigação; b) Uso de ferramentas computacionais para gerenciar os dados (FAIR) e evidência nas pessoas e no propósito das pesquisas e ênfase nos dados dos povos indígenas (CARE); c) Acolhimento e segurança referentes aos interesses, cultura, valores e direitos; d) Preservação, curadoria, compartilhamento, metadados, uso e reuso dos dados de pesquisa; e) Adoção dos parâmetros éticos em todo ciclo de vida dos dados. Nesta direção, os princípios CARE e FAIR esforçam-se no constructo para a pavimentação de bases fundamentais que assegurem a confiança, responsabilidade, preservação e ética no gerenciamento do conjunto de dados de pesquisa. Desta maneira e ao explorar a convergência dos princípios CARE e FAIR nas investigações, estes podem ser agentes facilitadores junto ao pesquisador, e assim, garantir que tais preceitos sejam introduzidos durante a investigação e seu ciclo de vida dos dados.