Die Website von Sesam gibt keine Auskunft darüber, wer sich um die Datenbank kümmert, in der das Material landet, das Sesam sammelt. Eigentlich erstaunlich, wenn man bedenkt, wie zentral dieses Element ist für den Ablauf von Sesam. Es ist wohl kaum übertrieben anzunehmen, dass die Sesam-Datenbank Dreh- und Angelpunkt des ganzen Unterfangens ist. Angesichts der Menge und Diversität der anfallenden Informationen, ist das Design, die Robustheit und die Sicherheit der Datenablage vielleicht gar "matchentscheidend". Fast das Einzige aber, was über den Umgang mit den Daten zu erfahren ist, ist dies:

Wo werden die erhobenen Informationen gespeichert?
Alle Informationen werden auf einem streng gesicherten Datenserver gespeichert. Die Auswertungen erfolgen anonymisiert, es werden keine personenbezogenen Daten an Dritte weitergegeben. Die Bestimmungen des eidgenössischen Datenschutzes werden jederzeit eingehalten.

Darum als Ergänzung: Das Datenbankdesign entsteht an der Uni Zürich am Institut für Informatik, einem Teil der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät, und liegt dort in den Händen von Projektleiter Boris Glavic. Er hat 2005 sein Diplom in Computerwissenschaften erhalten von der Technischen Hochschule Aachen und hat bisher 2 Aufsätze publiziert. Beide befassen sich mit Fragen des Datamining in der Hydrologie. Glavics Betreuer ist Prof. Klaus R. Dittrich. Das Projekt dahinter hat seine eigene Homepage. Dort steht unter anderem:

The sesam study will generate a large amount of data like questionnaires, biological analysis, genetic data, multimedia content and sequence data. The aim of sesam-db is to design and implement a database with appropriate client software to manage these different types of data and related metadata. Besides the storage and management of data, sesam-db will be used to support the sesam project workflow. Because most of the collected data include personal information about subjects, the sesam project has high requirements on the security of the managed data.
From the computer scientist`s point of view, the sesam project offers the opportunity to apply a variety of database techniques and concepts to a real-world application and extend our understanding of how to manage these complex data analysis requirements. Concepts and techniques of interest include workflow management, data lineage / versioning, quality management, data security management and management of multimedia and sequence data. Possible future research directions of the project include data mining for plausibility checks and information extraction, automated generalisation, aggregation and restriction of data exports and generation of plausibility constraints out of questionnaire specifications.