Im Zeitalter der digitalen Transformation rückt die strukturierte Erfassung und semantische Verknüpfung von Materialcharakterisierungsdaten immer stärker in den Fokus, um eine effiziente Nutzung über Disziplin- und Projektgrenzen hinweg zu gewährleisten. Dabei bilden etablierte Datenstandards und semantische Technologien sowie Ontologien die Grundlage für eine nach FAIR-Kriterien aufgebaute Dateninfrastruktur, die sowohl maschinenlesbare als auch nachvollziehbare Wissensrepräsentationen ermöglicht. In dieser Präsentation sollen Prinzipien interoperabler Datenarchitekturen erläutert werden, wobei auf die Bedeutung normkonformer Modelle und semantischer Konzeptualisierungen eingegangen wird. Dabei wird der steigende Bedarf an verlässlichen, reproduzierbaren und wiederverwendbaren Daten im Bereich der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik adressiert, der insbesondere die Materialcharakterisierung und Werkstoffprüfung vor neue Herausforderungen stellt. Hinsichtlich der angestrebten Möglichkeiten zum erleichterten Datenaustausch kommen einheitlichen Datenformaten und -beschreibungen eine besondere Bedeutung zu. Anhand ausgewählter Publikationen und Demonstratoren wird aufgezeigt, wie Ontologien als verbindende Zwischenschicht unterschiedliche Material- und Verfahrensdomänen konsistent abbilden und zusammenführen können. Ein praktischer Anwendungsfall verdeutlicht die RDF-basierte Repräsentation von Zugversuchsdaten und deren Einbettung in ein Triple-Store-Datenbank-Umfeld. Hierbei fließen Erfahrungen aus der Entwicklung und Anwendung der PMD Core Ontology (PMDco) sowie normenkonformer Ontologien (z.B. Tensile Test Ontology, TTO) ein, welche im Rahmen des Projektes Plattform MaterialDigital (PMD, materialdigital.de) erstellt und betrachtet wurden. Darüber hinaus werden weitere methodische Ansätze und Entwicklungen aus diesem Projekt illustriert.