Dr. Ingo Fiedler, Blockchain Research Lab © Wolfgang Borrs

 

Von Dr. Ingo Fiedler.

Die deutsche Wirtschaft hat den Wettbewerb um die Plattformökonomie größtenteils verschlafen. Statt zu versuchen, das Feld in Nischenbereichen „von hinten aufzumischen“, sollte der Fokus auf die nächste Evolutionsstufe gerichtet werden: Berlin ist eine der wichtigsten Städte für Distributed-Ledger-Technologien und bekannt als die Blockchain-Hauptstadt Europas. Wir gehen mit einer breiten Kompetenz in den Wettbewerb um die aufkommenden dezentralen Technologien. Hier besteht großes Potenzial für die deutsche Wirtschaft, eine Vorreiterrolle einzunehmen.

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Prof. Dr. Stefan Jähnichen, FZI Forschungszentrum Informatik © Wolfgang Borrs

 

Von Prof. Dr. Stefan Jähnichen.

Wenn wir über Plattformen sprechen, reden wir vereinfacht gesagt über die digitale Version des früheren Großhandels. Eine Plattform führt Märkte, Kunden und Anbieter zusammen mit dem Ziel, die zwischengelagerten Prozesse zu optimieren. Diesen Schritt, den klassischen Großhandel auf eine Plattform zu heben, hätten auch deutsche Unternehmen in der Vergangenheit gehen können. Da aber der B2C-Bereich größtenteils an die internationale Konkurrenz gefallen ist, muss sich die deutsche Industrie jetzt stärker auf den B2B-Bereich konzentrieren. Dort können wir uns noch eine gute Position im internationalen Wettbewerb erarbeiten. Neben zentral organisierten Plattformen sollten wir dabei überlegen, wie dezentrale, Blockchain-ähnliche Technologien helfen können, erfolgreicher zu sein als andere.

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Von Dr. Holmer Hemsen, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH.

Das Potenzial und die Möglichkeiten des innovativen Einsatzes von Open Data hängen stark von der Qualität ab, mit der diese Daten bereitgestellt werden. Die Bedeutung der Qualität von Open Data verstärkt sich sogar noch bei Kombination von verschiedenen Datenquellen (Open Data mit Open Data oder Open Data mit anderen Datenquellen). Durch die Kombination verschiedener Datensätze können Fehler in einem solchen Maße verschleiert werden, dass sie im resultierenden Datensatz nicht mehr entdeckt werden können. Dies kann unabsehbare Konsequenzen haben, insbesondere dann, wenn auf Basis dieser Daten Aussagen oder Entscheidungen getroffen werden. Die Sicherstellung der Qualität von Open Data ist somit essentiell, um einen sinnvollen und verantwortungsvollen Einsatz zu ermöglichen.

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Bei Open Data ist Transparenz bei der Verwendung der Daten höchstes Gebot © julief514 – Fotolia.com

 

Von Patrick Baron, HRpepper GmbH & Co. KGaA.

Kontrollverlust, neue Geschäftsmodelle, Transparenz, Schutzbedürfnis, Recht zur Weiterverarbeitung, Privatsphäre, Partizipation, Kosten-Nutzen-Verhältnis … All dies sind Begriffe, die bei der gesellschaftlichen Diskussion um Chancen und Risiken von Open Data aufgeworfen werden. Daraus lassen sich schnell die kontroversen Positionen der Diskussionspartner ableiten. Schutzbedürfnis versus Chance? Bewahren oder Verändern? Ein deutlich mehrheitliches Votum ist derzeit nicht erkennbar.

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Von Thomas Elteste, Deutsche Bahn AG.

Im Zeitalter von Industrie 4.0 und der Wissensgesellschaft sind die freie Verfügbarkeit von Daten und die Möglichkeit zu deren Analyse von entscheidender Bedeutung. Dabei geht es nicht allein um die Verfügbarkeit von Daten als Open Data an sich, sondern auch um die Methoden, Tools, Plattformen und Communitys für eine intelligente Verbreitung, Auswertung und Nutzung der Daten (Smart Data). Generell ist Open Data geeignet, der Gefahr von Datenmonopolen entgegenzutreten. Open Data kann Zugangshürden für neue Marktteilnehmer senken und neue innovative Produkte ermöglichen. Open Data erleichtert Wissenschaft und Forschung einschließlich eines möglichen späteren Transfers in die praktische Anwendung und in marktfähige Produkte. Open Data vereinfacht den Zugang aller Beteiligten zu Daten, senkt Transaktionskosten und ermöglicht finanziell nicht oder nur gering untersetzte Nutzungen. Letztlich verheißt Open Data Öffentlichkeit, Transparenz und Qualität der Daten und ihrer Nutzung, ohne aber proprietäre Daten und Geschäftsmodelle auszuschließen. Neben Innovation und Wettbewerbsfähigkeit der Wirtschaft fördert Open Data die gesellschaftliche Diskussion und Teilhabe aller Bürger.

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Von Gabriele Hildmann, KAIROS GmbH.

Die Vorteile einer Open-Data-Strategie im öffentlichen Bereich sind hinreichend belegt12 und bei Berücksichtigung der datenschutzrechtlichen Anforderungen lassen sich Nachteile kaum erkennen.

Gründe für Open Corporate Data

Im privatwirtschaftlichen Bereich gestaltet sich das Thema der Entwicklung einer Open-Corporate-Data-Strategie durchaus schwieriger. Hier ergeben sich Konstellationen, in denen der gesamtwirtschaftliche Nutzen, der sich aus den Vorteilen für die Gemeinschaft ergibt, durchaus im Gegensatz zum individuellen Nutzen des einzelnen Unternehmens steht.

  1. Vgl. Bundesministerium des Innern (Hrsg.): Open Data Government Deutschland, Berlin Juni 2012.
  2.  Vgl. Konrad-Adenauer-Stiftung (Hrsg.): Open Data – The Benefits, St. Augustin 2016.
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Verfahren zur Wertermittlung von Datensätzen helfen, das Potenzial von Open Data sichtbar zu machen © Nonwarit – Fotolia.com

 

Von Maximilian Schreieck, Christoph Pflügler, Dr. Manuel Wiesche und Prof. Dr. Helmut Krcmar, Technische Universität München.

Welches Potenzial hat Open Data für Deutschland?

Während Open Data auf der einen Seite viele gesellschaftliche Veränderungen wie beispielsweise die Erhöhung der Transparenz oder eine verstärkte Kollaboration begünstigen kann, bergen frei zugängliche Daten auf der anderen Seite auch ein großes volkswirtschaftliches Potenzial.

Eine durch die Konrad-Adenauer-Stiftung in Auftrag gegebene Studie1 beziffert dieses Potenzial für Deutschland mit unterschiedlichen Schätzwerten, die stark vom weiteren Engagement seitens der deutschen Politik und wirtschaftlicher Entscheidungsträger abhängen. Eine konservative Schätzung geht von einem Potenzial in Höhe von 12,1 Milliarden Euro jährlich aus.

  1. Vgl. Marcus M. Dapp, Dian Balta, Walter Palmetshofer, Helmut Krcmar, Pencho Kuzev (Hrsg.): Open Data. The Benefits – Das volkswirtschaftliche Potential für Deutschland, https://www.kas.de/c/document_library/get_file?uuid=3fbb9ec5-096c-076e-1cc4-473cd84784df&groupId=252038.
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Open Data – eine Definition

(aus „Open Data in Deutschland“ der Fachgruppe Wirtschaftliche Potenziale & gesellschaftliche Akzeptanz)

Die Bezeichnung „Open Data“ steht für die Vision, dass Wissen im Interesse der Allgemeinheit für jeden zur freien Verfügung steht, ohne Einschränkung durch Urheberrechte, Patente oder andere Faktoren, die die Datennutzung begrenzen. Häufig bezieht sich „Open Data“ auf Datenbestände der öffentlichen Verwaltung, obwohl der keinen Bezug zur Art und zum Herausgeber der Daten hat. Hier sollte zur genaueren Abgrenzung der Daten öffentlicher Einrichtungen von anderen, ebenfalls dazugehörigen Datensätzen wie beispielsweise denen von Unternehmen aus der Privatwirtschaft, Hochschulen oder Non-Profit-Einrichtungen der Begriff „Open Government Data“ eingesetzt werden.

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Von Nicolas Zimmer, Technologiestiftung Berlin.

Die Digitalisierung ist in unserem Alltag angekommen. Nicht nur Telefone, sondern auch Autos, Haushaltsgeräte, sogar ganze Städte sind dabei, „smart“ zu werden. Das bedeutet auch, dass in den verschiedensten Lebensbereichen immer mehr Daten anfallen. Wasser- und Energieverbrauch, Verkehr, Umwelt und vieles mehr werden digital erfasst und geregelt. Viele der dabei entstehenden Daten sind von öffentlichem Interesse. Sie können zu mehr Transparenz, fundierteren Entscheidungen und einer höheren Lebensqualität beitragen.

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Dr. Andreas Goerdeler, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie © Wolfgang Borrs

 

Von Dr. Andreas Goerdeler.

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) ist aktuell in aller Munde, obwohl die Technologien und Ideen dazu schon seit circa dreißig Jahren existieren. Damals wurde das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) gegründet und die ersten Diskussionen über Expertensysteme damit angestoßen. Es entstanden Ideen zur intelligenten Auswertung von medizinischen Daten – der Arzt bzw. die Ärztin sollte den Computer als Hilfsmittel zur Diagnosestellung einsetzen. Gescheitert sind Ideen wie diese damals an der geringen Leistungsfähigkeit der Chips und Prozessoren, auch an den mangelnden Möglichkeiten, große Datenmengen zu verarbeiten und leistungsfähige Algorithmen zu erzeugen. Auch neuronale Netze waren nicht ausgeprägt genug entwickelt. Man wusste damals noch nicht, wie man am besten mit den Daten umgeht. Infolgedessen ebbte der Hype ab. Aber die Ideen und der Wille zur Weiterentwicklung und zur Forschung blieben.

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