Daten nutzbar machen

Öffentliche Daten müssen hochwertig, sicher und für Forschung, Innovation und KI nutzbar sein.

Das Bundesministerium für Digitalisierung und Staatsmodernisierung (BMDS) sammelt im Rahmen einer Online-Konsultation Rückmeldungen für einen weiterentwickelten Open-Data-Rahmen. Der VCI hat sich daran beteiligt. Ziel muss sein, öffentlich verfügbare Daten besser für Forschung, Innovation, KI-Anwendungen und datenbasierte Wertschöpfung nutzbar zu machen.

Dieses Potenzial bleibt bislang vielfach ungenutzt. Gründe dafür sind insbesondere unzureichende Datenqualität, fehlende Standardisierung und eingeschränkte Maschinenlesbarkeit. Der Erfolg von Open Data sollte deshalb nicht primär an der Zahl veröffentlichter Datensätze gemessen werden, sondern an deren tatsächlicher Nachnutzung und ihrem Beitrag zu Forschung, Innovation und wirtschaftlicher Wertschöpfung.

Kompetenzbildung, Datenqualität und Nutzbarkeit stärken

Insbesondere im Umfeld von Forschung und Lehre bietet eine konsequente Vermittlung und Umsetzung dieser Ansätze die Chance, Kompetenzen im Umgang mit offenen, standardisierten und maschinenlesbaren Daten frühzeitig zu verankern. Dadurch entsteht eine neue Generation von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, die entsprechende Arbeitsweisen und Standards später in Academia und Industrie weitertragen.

Priorität sollte die Verbesserung der Qualität, Aktualität, Standardisierung und Interoperabilität bestehender und zukünftiger Datenbestände haben. Ein großer Bestand schlecht gepflegter oder kaum nutzbarer Datensätze schafft nur begrenzten Mehrwert.

Open Data sollte konsequent nach den Grundsätzen „digital, standardisiert und maschinenlesbar“ sowie „so offen wie möglich, so sicher wie nötig“ bereitgestellt werden. Zusätzliche Bürokratie- und Veröffentlichungspflichten sollten vermieden werden. Besondere Aufmerksamkeit verdienen gemeinsame Standards und die Interoperabilität zwischen nationalen und europäischen Datenräumen.

Transparenz fördern, Schutzinteressen wahren

Offene Verwaltungsdaten schaffen Transparenz und fördern Innovation. Gleichzeitig dürfen durch Open Data keine Sicherheitsrisiken entstehen oder Rückschlüsse auf kritische Infrastrukturen, Produktionskapazitäten, sensible Forschungsaktivitäten oder sicherheitsrelevante Einrichtungen ermöglicht werden.

Erforderlich sind daher klare Risikobewertungen, Schutzmechanismen und Abgrenzungskriterien, die Transparenzinteressen mit Sicherheits- und Datenschutzanforderungen sowie den berechtigten Schutzinteressen von Unternehmen in Einklang bringen.

Nachnutzung und Wertschöpfung fördern

Der überarbeitete Open-Data-Rahmen sollte stärker auf die tatsächliche Nachnutzung von Daten ausgerichtet werden. Entscheidend ist nicht die Veröffentlichung von Daten allein, sondern deren wertschöpfende Integration in KI-Anwendungen, Forschungsprojekte und datenbasierte Dienstleistungen oder Geschäftsmodelle.

Wichtig ist, die relevanten Akteure entlang der Wertschöpfungsketten und -netzwerke einzubeziehen. Dazu gehören Unternehmen, Start-ups sowie Forschungs- und Bildungseinrichtungen. Des Weiteren ist die Verknüpfung von branchen- und sektorübergreifenden Datenräumen anzustreben. Unterstützend wirken offene Standards, Schnittstellen, Schulungsangebote und einfach nutzbare Zugänge.