Gängige Methoden zum Datenlogging von Maschinen reichen vom manuellen Ablesen von Anzeigen bis hin zur automatisierten Speicherung von Daten. Bei der digitalen Verarbeitung und Speicherung werden häufig CSV, JSON oder SQL Dateien verwendet.
CSV-Dateien ermöglichen das einfache Einlesen in Tabellenkalkulationen wie z.B. Excel weshalb sie eine große Verbreitung und Beliebtheit besitzen. Fehlen Messerte oder werden falsch geloggt, kann es die gesamte Formatierung der Spalten durcheinanderbringen. Deshalb kann die Fehleranfälligkeit hoch sein und Datenintegrität schlecht.
JSON-Dateien haben eine festgelegte Formatierung, die zwar für den Menschen lesbar sind, aber oft nur maschinell verarbeitet werden können. Vorteil gegenüber CSV ist jedoch, dass bei fehlerhaften Datenlogging die Struktur erhalten bleibt. Allerdings können Abstürze während des Schreibens der Datei das Datenlogging unbrauchbar machen.
Relationale Datenbanken wie SQL in Form von z.B. SQLite ermöglicht das Steuern von Lese- und Schreibzugriffen, was es weniger anfällig für Abstürze macht. Datentransaktionen werden komplett durchgeführt oder bei einem Fehler abgebrochen, sodass die einzelnen Datensätze immer vollständig sind. Dies ist damit eine hohe Form der Datenintegrität. Die Auswertung kann aufwendiger sein als bei JSON, da oft spezielle Viewer verwendet werden müssen oder einzelne Abfragen erstellt werden. Allerdings lassen sich Filterfunktionen hier sehr präzise mit Abfragen verarbeiten.
In der Praxis kann ein paralleles Loggen von CSV und z.B. SQL oder JSON sinnvoll sein, um das Beste aus beiden Welten abzudecken.