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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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Dr. Alexander Tettenborn, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie © Wolfgang Borrs

 

Von Dr. Alexander Tettenborn.

Nach bald vier Jahren erfolgreicher Forschungs- und Entwicklungsarbeit endet in diesen Wochen unser Technologieprogramm „Smart Data – Innovationen aus Daten“. Zum Abschluss lohnt sich gleich in zweifacher Hinsicht ein Blick in die Vergangenheit.

Erinnern sollten wir uns zum einen gerade jetzt an THESEUS, das als großes Vorläuferprogramm mit einem Volumen von 200 Mio. Euro die Grundlagen für gute Forschungsarbeit bis heute gelegt hat und das als eine Art Urknall für Smart Data gelten kann. Als auf der damaligen Abschlusskonferenz wirklich beeindruckende Ergebnisse präsentiert wurden, stand die Frage im Raum, welchen konkreten Nutzen diese Ergebnisse letztlich haben werden. Jetzt, einige Jahre später, konnten in Smart Data die damals aufgebauten Kompetenzen in konkreten Anwendungen genutzt werden. Hier zeigt sich die herausragende Bedeutung der Kohärenz von Grundlagenarbeit über angewandte Forschung bis hin zur Marktreife für unsere Arbeit. Auch die enge Zusammenarbeit mit dem Bundesministerium für Bildung und Forschung liegt hierin begründet. Dass diese für alle Beteiligten großen Mehrwert schafft, konnte auch im Zusammenhang der Forschungsprogramme um Big Data erneut demonstriert werden.

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Prof. Dr. Wolf-Dieter Lukas, Bundesministerium für Bildung und Forschung © Wolfgang Borrs

 

Von Prof. Dr. Wolf-Dieter Lukas.

Oft werden politische Entscheidungsträger gefragt: „Wie regulieren wir zukünftig Big Data und Künstliche Intelligenz (KI)?“ Die Antwort ist simpel: Erst einmal gar nicht und hoffentlich nie. Technologien unterfallen generell und ganz allgemein keiner Regulierung per se, sondern ihre Anwendung wird im jeweiligen Kontext geregelt. Unser Ziel muss jedoch sein, Big Data und KI im Sinne unserer Werte zu gestalten. Mit Regulierung allein werden wir dieses Ziel nicht erreichen.

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Dr. Herbert Zeisel, Bundesministerium für Bildung und Forschung © Wolfgang Borrs

 

Von Dr. Herbert Zeisel.

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) erfährt momentan eine enorme Aufmerksamkeit. Es löst gerade in der Öffentlichkeit den Hype um das Thema Big Data ab. Beide Themen gehören jedoch eng zusammen und müssen gemeinsam gedacht werden. Wie beim Thema Big Data muss aber auch beim Thema KI differenziert werden. Auch beim großen Schlagwort KI ist es wichtig, die dazugehörigen Teiltechnologien wie zum Beispiel Big Data, selbstlernende Systeme oder Cyber-Security sowie deren verschiedene Anwendungsfelder zu betrachten. Nur durch eine solche Differenzierung kann man die verschiedenen Rahmenbedingungen und den unterschiedlichen Stand der Technik identifizieren und so entsprechend agieren. So haben wir in Deutschland eine gute Forschungsbasis und zahlreiche Unternehmen, die heute bereits KI nutzen beziehungsweise deren Geschäftsmodell auf KI basiert. Zum Beispiel das Thema Industrie 4.0: Hier sind wir weltweit führend, die Einführung von KI in die betriebliche Praxis ist bereits gestartet. Dabei wird es entscheidend sein, den deutschen Mittelstand bei der Nutzung zu unterstützen. Bei der Nutzung von Massendaten im Consumer-Bereich sind dagegen Firmen wie Google, Amazon, Baidu oder Alibaba Weltspitze. In diesem Bereich wird für uns die Frage nach der Verfügbarkeit von Daten, auch angesichts unserer Datenschutzgesetzgebung, zu einer zentralen Herausforderung – aber bei geschickter Nutzung vielleicht auch zu einer großen Chance.

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Prof. Dr. Jeanette Hofmann, Weizenbaum-Institut/Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung (WZB) © Wolfgang Borrs

 

Von Prof. Dr. Jeanette Hofmann.

In seinem Werk „Seeing Like a State” beschreibt der US Anthropologe und Politologe James Scott anhand historischer Beispiele, wie Staaten die Gesellschaft lesbar machten. Eines dieser Projekte war etwa die Besteuerung der deutschen Forstwirtschaft. Weil man keine Referenzwerte und Erfahrung hatte, begannen Statistikerinnen und Statistiker mit Erhebungen zum Bestand und der wirtschaftlichen Verwertung der Wälder. Ein weiteres Beispiel bildet Frankreich um das 17. Jahrhundert: Da von Region zu Region unterschiedliche Gewichtseinheiten verwendet wurden, führte der zentralistische Staat Standards ein, um seine Untertanen leichter besteuern zu können.

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Von Dr. Thilo Weichert, Netzwerk Datenschutzexpertise.

Meine Forschungs- und Publikationsarbeiten innerhalb des Smart-Data-Projekt-Kontextes – wie auch darüber hinausgehend – beschäftigen sich mit der Frage, welcher Regulierung konkrete Big-Data-Anwendungen bedürfen. Waren die ersten Jahre der rechtlichen Diskussion von Grundsatzfragen bestimmt, etwa die Rolle von Datensparsamkeit, Anonymisierung, Zweckbindung und Betroffeneneinwilligung bei Smart Data, so steht nun die Frage im Vordergrund, wie trotz des strukturellen Konfliktes zwischen Big Data und dem Grundrecht auf Datenschutz in konkreten Anwendungsfeldern Analytics umfassend genutzt werden kann, ohne dass dabei der digitale Grundrechtsschutz aufgegeben wird.

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„Big Data“ – ein viel diskutiertes Thema: In immer mehr Bereichen unseres Lebens werden Daten erhoben, gespeichert und verarbeitet. Im April 2018 trafen sich Expertinnen und Experten aus Politik, Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft auf den Big Data Days, einer gemeinsamen Veranstaltung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie und des Bundesministeriums für Bildung und Forschung. Diskutiert wurden hier aktuelle Forschungsfragen sowie ethische und rechtliche Herausforderungen, denen sich unsere Gesellschaft im Big Data Kontext gegenübersieht. Auf Basis dieses Austauschs entstand im Nachgang der Debattenband „Big Data, Smart Data – next?“. Natürlich spielt auch hier das hochaktuelle und vielfältig diskutierte Thema des Datenschutzes eine große Rolle, dem sich der Debattenband aus unterschiedlichen Perspektiven nähert.

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Prof. Dr. Beatrix Weber, Hochschule Hof © Wolfgang Borrs

 

Von Prof. Dr. Beatrix Weber.

Datenschutz und Datensicherheit sind immer wieder zentrale Herausforderungen für Unternehmen – daran hat sich in den vergangenen Jahren nichts geändert. Verändert hat sich allerdings unsere Ausgangsposition, wenn wir über Datenschutz und Datensicherheit sprechen. Mit Inkrafttreten der Europäischen Datenschutz-Grundverordnung hat sich die mediale Aufmerksamkeit und der Wissensstand zum Datenschutz, auch in der Industrie, enorm erweitert. Verschiedene Leitfäden, insbesondere der Landesdatenschutzbeauftragten, des Bitkom und anderer Verbände, helfen hierbei.

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