Organisationsbasisdaten: Was könnte öder sein – oder wichtiger?! | Data Researchers #29

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.