BMWi Smart Data Bessere Anreizstrukturen für die Preisgabe von Daten

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Vertreter der Begleitforschung sowie Mitglieder des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi), des Bitkom-Verbandes und des Bundesverbands der IT-Anwender VOICE haben in Berlin bei der Podiumsdiskussion „Smart-Data-Dialog“ das Positionspapier „Smart Data Geschäftsmodelle“ vorgestellt und diskutiert.

Smart Data braucht bessere Anreizstrukturen für die Preisgabe von Daten
Smart Data braucht bessere Anreizstrukturen für die Preisgabe von Daten
(BMWi)

Schwerpunkte der Diskussion waren die Entwicklung neuer Technologien und Smart-Data-Geschäftsmodelle sowie der Zugang zu Daten der öffentlichen Hand. Zu diesem Anlass hatte die Begleitforschung des Smart-Data-Technologieprogramms des BMWi erste Erkenntnisse und Handlungsfelder aus der Arbeit der Fachgruppe „Wirtschaftliche Potenziale und gesellschaftliche Akzeptanz“ identifiziert und den rund 100 Gästen aus Wirtschaft, Wissenschaft und Politik vorgestellt. Moderiert wurde der Smart-Data-Dialog in Berlin von Björn Stecher von der Initiative D21.

Das Positionspapier „Smart Data Geschäftsmodelle“ untersucht künftige Smart-Data-Geschäftsmodelle und beschäftigt sich mit der Frage nach geeigneten Anreizstrukturen, mit denen die Bereitschaft zur Preisgabe von Daten erhöht werden soll, um mit diesen einen wirtschaftlichen oder gesellschaftlichen Mehrwert zu generieren.

Das Positionspapier steht auf der Seite des Programms „Smart Data – Innovationen aus Daten“ zum freien Download zur Verfügung.

Welche Geschäftsmodelle werden sich durchsetzen?

Nach Ansicht von Prof. Dr. Ing. Peter Liggesmeyer, Präsident der gastgebenden Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), die ebenfalls Teil der Smart-Data-Begleitforschung ist, werden sich künftig vor allem jene Smart-Data-Geschäftsmodelle, -Produkte und -Services am Markt durchsetzen, die dem Kunden die Kontrolle über die Datenhoheit ermöglichten, sich also dem Prinzip der Data Usage Control verpflichten, um das Vertrauen zwischen Anbieter und Kunden zu stärken. Zudem müssten sich Innovationspotenziale von Smart-Data-Geschäftsmodellen, -Produkten und -Services kontinuierlich erweitern lassen können, was derzeit vorrangig auf Basis von Abonnement-Geschäftsmodellen funktioniere, bei denen Produkte wiederkehrend abgerechnet und zugestellt werden.

Die richtigen Anreizstrukturen

Eine zentrale Herausforderungen erfolgreicher Geschäftsmodelle sei dabei, so Prof. Dr. Christof Weinhardt, Leiter der Smart-Data-Begleitforschung und Direktor am FZI Forschungszentrum Informatik, die Verfügbarkeit und Auswahl von Daten, selbst wenn dies im Kontext von Big Data widersprüchlich erscheine, denn nur ein sehr kleiner Teil der Daten sei direkt nutzbar. Der Erfolg datengetriebener Geschäftsmodelle hänge deshalb maßgeblich von den richtigen Anreizstrukturen ab, die die Anwender – bei Einhaltung geeigneter Privacy-Forderungen – zur Freigabe bestimmter Daten motiviere und vom Nutzen des Datenzugriffs überzeuge.

Open-Government-Data-Politik

Ein weiterer zentraler Punkt des Positionspapiers ist die Forderung nach einer konsequenten Open-Government-Data-Politik in Deutschland, also einer Politik der freien Verfügbarkeit aller Daten aus Regierungs- und Verwaltungsinstitutionen. An diesem Punkt waren sich die Teilnehmer einig: An vielen Stellen sind Daten aus dem öffentlichen Sektor nur unzureichend verfügbar oder nur schwer bis gar nicht zugänglich.

So befänden sich nach Aussage von Ingo Schwarzer, Konsortialführer des Smart-Data-Projekts SD4M und Chief Technical Officer bei DB Systel, einem Tochterunternehmen der Deutsche Bahn AG, jenseits der Nutzung privatwirtschaftlicher Daten unzählige Datensätze in der Hand öffentlicher Institutionen. Diese Daten seien ein bedeutender Produktionsfaktor in Deutschland und sollten daher in strukturierter Form zur Verfügung gestellt und nutzbar gemacht werden. In Deutschland seien sie zumeist noch nicht zugänglich oder lägen lediglich unstrukturiert vor und sind daher kaum nutzbar. Gerade mit Blick auf die notwendigen Anreizstrukturen müssen öffentliche Institutionen diese Daten wegbereitend systematisch und strukturiert bereitstellen.

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