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Smart Data Konferenz Berlin

Am 24.04.2015 fand in den Räumen des Bundeswirtschaftsministeriums in Berlin die Smart Data Konferenz statt. Sie stand unter dem Motto: „Deutschland und Europa auf dem Weg zu einer digitalen Datenökonomie“. Tatsächlich entwickeln sich Daten zunehmend zu einem weiteren Produktionsfaktor, der neue Geschäftsmodelle begründet und altbekannte völlig neu definiert. Zudem haben Daten Besonderheiten, die sie von klassischen Gütern abgrenzen. Sie verbrauchen sich nicht, sondern können unbegrenzt geteilt, weitergegeben und wiedergenutzt werden. Das stellte Frau Zypris, zuständige parlamentarische Staatssekretärin im Bundeswirtschaftsministerium, in ihrer Eingangsrede fest. Bereits hier ging sie auf die Projekte SAKE, SmartRegio, ExCELL und KDI ein, die das besonders verdeutlichen.

Vertreter aus der Praxis …

… lieferten im Anschluss einige Einsichten in die Big und Smart Data-Aktivitäten verschiedener Branchen. In der Automobilindustrie, so Dr. Riedel (Audi AG), führt allein die Speicherung der Messdaten operativer Sensorik unweigerlich zu Massendaten, über deren Analyse sich bspw. Ursachen für Qualitätsschwankungen erkennen und Optimierungspotentiale identifizieren lassen. Bei Siemens wiederum werden darüber hinaus auch hochspezielle Plattformen aus Forschungsprojekten eingesetzt, um beispielsweise die Verfügbarkeit des Kernbeschleunigers CERN zu verbessern. Herr Dr. Storz lieferte zunächst einen anschaulichen Vergleich zum BIG in Big Data. Die Kapazität der größten weltweit geplanten Speichereinrichtung entspricht demnach der Informationsmenge einer Reihe von Aktenordnern, die tausendmal von der Erde bis zur Sonne reicht. Anschließend ging es um Big Data im Gesundheitssektor. Hier treffen große Potenziale und steigende Bedürfnisse auf die wohl größten Hemmnisse. Von Big respektive Smart Data verspricht man sich dort jedenfalls vieles – von Diagnoseverbesserung und Früherkennung über Optimierung bis hin zu völlig neuen individuellen Therapieansätzen. Auch sorgt die Demographie für wachsenden Effizenzdruck. Allerdings stellt die Regulierungsdichte solche Ansätze vor große Herausforderungen. Zu nennen sind hier insbesondere datenschutzrechtliche Vorgaben und die Medical Device Regulation (MDR). Lösungen dafür sind ein zentrales Thema im Projekt InnOPlan.

Paneldiskussion: Die Zukunft des Mittelstands ist datengetrieben

Smart Data 2015Der Titel der Diskussion wurde in der Debatte eher mit einem Fragezeichen versehen. Zu Anfang stellten die Vertreter der Projekte SAKE, SmartEnergyHub, iTESA und SmartRegio diese vor. SAKE behandelt die Auswertung von Maschinendaten, Smart Energy Hub ermöglicht Infrastruktureinrichtungen (Flughäfen, Häfen etc.) die Teilnahme am Energiemarkt. iTESA verwendet Live-Daten, um Risiken für Geschäftsreisende früh zu erkennen. Im Anschluss ging es um die Potentiale von Smart Data im Mittelstand. Mittelständler interessieren sich bereits für Big Data, soweit es die Auswertung eigener Daten zu eigenen Zwecken betrifft. Das ist nachvollziehbar, denn verwandte Trends wie Business Intelligence und Data Warehousing sind bereits etabliert. Big Data verspricht dabei mehr und bessere Ergebnisse. Anders sieht es hingegen dort aus, wo die Weitergabe von Daten notwendig ist, rechtliche Probleme auftreten oder das Erlösmodell neu ist. Insbesondere die mangelnde Bereitschaft zur Herausgabe eigener Daten wiegt schwer und betrifft nicht nur Unternehmen, sondern auch andere Institutionen. Open Data ist in Deutschland noch ein Randthema. Das hemmt die Entwicklung einer echten Datenökonomie, denn dazu braucht es die Erlaubnis und Bereitschaft, Daten an andere und für andere Zwecke bereit zu stellen…

Offene Datenquellen in mobilen Anwendungen

Darum ging es in der zweiten Vorstellungsrunde der Smart Data Projekte mit sd-kama und ExCELL. Ersteres beschäftigt sich mit Katastrophenschutz und wird von der Stadt Köln unterstützt. Daten stammen hier aus verschieden Quellen, zu denen neben Satellitenbilden, Wetterdaten und speziellen Sensoren auch Information von und über Menschen gehören. Hier ergibt sich eine neue Qualität, denn diese Daten sind potentiell rechtlich geschützt und auch nicht unmittelbar zugänglich. In ähnlicher Weise trifft dies auch auf ExCELL zu, dass sich mit der Optimierung von City-Logistik beschäftigt und dazu u.a. Daten der Crowd nutzt. Diese Projekte können nur dann erfolgreich sein, wenn Menschen und Firmen Daten zu diesem Zweck herausgeben. Hierfür ist Vertrauen nötig und kritische Fragen zum Thema Daten- und Geheimnisschutz müssen dringend beantwortet werden. Der Widerspruch zum Datenschutz ist dabei nicht etwa konkret und technisch, sondern grundlegend: Prinzipien wie Datensparsamkeit und Zweckbindung sind mit Big Data grundsätzlich nicht vereinbar.

Datenmanagement und -Analyse neu definiert

Das ist Kernthema der Projekte SD4M, KDI und SAHRA. Wenn die für ein Geschäftsmodell notwendigen Daten jenseits der Grenze eines Unternehmens liegen, können Daten nicht mehr traditionell gehalten und analysiert werden. Im Projekt SD4M geht es um Smart Data für die multimodale (verkehrsmittelübergreifende) Mobilität und Empfehlungen bei kurzfrisitigen Ereignissen. KDI versucht medizinische Information ganzheitlich zu analysieren. SAHRA beschäftigt sich mit der zielgerichteten Analyse von Krankengeschichte und Behandlungshistorie von Millionen von Kunden einer großen Krankenkasse. In allen Fällen müssen Daten flexibel analysierbar vorgehalten werden. Obendrein handelt es sich (teilweise) um personenbezogene Daten. Insofern spielt auch hier der Datenschutz eine besonders wichtige Rolle.

Data-Driven Innovation – European Opportunities and Challenges

Das Smart Data Programm ist eingebettet in eine europäische Strategie. Das wurde durch die Diskussion unterstrichen, an der neben Vertreter des BMWi und BMBF auch solche der Europäischen Kommission und mehrere nationaler und internationaler ICT-Verbände teilnahmen. In ihr ging es darum, den notwendigen rechtlichen und institutionellen Rahmen für eine Datenökonomie zu beschreiben. Dabei gelten Daten als vierte volkswirtschaftliche Ressource (neben Arbeit, Kapital und Boden). Eine Datenökonomie setzt voraus, dass Daten wie andere Ressourcen frei allokierbar sind. Sind Unternehmen und Institutionen bereit und berechtigt, Daten anderen Akteuren zur Verwertung weiterzugeben, entsteht ein gigantisches ökonomisches Potential, denn wie eingangs erwähnt gibt es bei Daten im Gegensatz zu anderen Ressourcen nicht nur ein ‚entweder-oder‘, sondern ein ‚auch‘. Dadurch können die Daten gewinnbringend eingesetzt werden. Die Voraussetzungen hierfür müssen auch auf europäischer Ebene geschaffen werden. Das wurde auch von Günther Oettinger, EU-Kommissar für Digitale Wirtschaft und Gesellschaft, so gesehen, der Daten in seinem Vortrag unter dem Titel „The currency of the Digital Single Market“ als neue Währung betrachtete.