In industriellen Datenökosystemen arbeiten mehrere Unternehmen zusammen in einem System, weil sie ein Ziel erreichen wollen, dass sie alleine nicht erreichen können – zum Beispiel den Einstieg in die Kreislaufwirtschaft oder die Nachverfolgbarkeit von Bauteilen und deren Einsatz im Lebenszyklus eines Produkts. Damit das gelingen kann, müssen die Unternehmen Produkt- und Organisationsdaten austauschen. Letztere sind Gegenstand dieser Folge. Die Organisationsdaten gilt es zu identifizieren und zu authentifizieren, um dann im dritten Schritt bestimmte Dateneingaben und -abfragen zu erlauben. Ein solches Identitätsmanagement ist beispielsweise Gegenstand von Gaia-X. Solche Datenverifizierungen sind auch ein wichtiger Aspekt der Cybersecurity und des Datenqualitätsmanagements. Beide Aspekte – Identitätsmanagement und Datenqualitätsmanagement – müssen in der Forschung und Entwicklung zu einem Trusted Organizational Data Model zusammengebracht werden, um eine integrierte Sicht auf die Mitglieder eines Ökosystems zu erhalten. Organisationsstammdaten braucht in einem Ökosystem jeder. Sie haben also ein hohes Skalierungspotenzial. Daher ist es wichtig, Dienste zu entwickeln, die es erleichtern, derartige Informationen in Datenökosystemen besser zu bewirtschaften. Gar nicht öde, sondern wirtschaftlich hoch relevant.