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Discuto
SWOT-Analyse
Stärken, Schwächen, Möglichkeiten und Bedrohungen des österreichischen Datenökosystems
0 Tage noch (endet 10 Mär)
Beschreibung
Update: Workshop am 14.12.23
Wir laden Sie zu einem Stakeholder-Workshop ein, in dem wir die Erkenntnisse aus diesem ersten Schritt vorstellen und mit Ihnen diskutieren möchten. Darüber hinaus würden wir gerne gezielt zu einigen Themen tiefer in die Diskussion gehen (z.B. zu Datenräumen).
Der Workshop findet daher bereits am Donnerstag, den 14.12., zwischen 9 und 11 Uhr statt (aus Termingründen online auf Zoom). Die Zugangsinformationen sind wie folgt:
https://wu-ac-at.zoom.us/j/65771565296?pwd=RTJNaHUvNTd0dExxeHhXOUVkMlJZZz09
Meeting-ID: 657 7156 5296
Kenncode: 298348
Bis dann!
Wie kann man die Veränderungen im europäischen Datenökosystem am besten nutzen? Was sind die österreichischen Stärken, Schwächen, Möglichkeiten und Bedrohungen?
Wir analysieren gerade die Stärken und Schwächen des österreichischen Datenökosystems und hätten gerne Ihren Input dazu. Zum einen haben Sie die Möglichkeit hier Stärken, Schwächen, Bedrohungen und Möglichkeiten hochzuladen. Zum anderen können Sie bereits hochgeladene Beiträge bewerten und kommentieren und so Teil der Diskussion sein.
Wir führen in diesem Zeitraum mit unterschiedlichen Akteuren Gespräche - aus Zeitgründen leider nicht mit allen, die auf unserer Liste stehen - und laden die Einsichten daraus ebenfalls hoch, damit sie diskutiert werden können.
Wir freuen uns auf Ihre Beiträge bis zum 15.12.2023!
Weitere Informationen
LETZTE AKTIVITÄT
STATISTIKEN
AM MEISTEN DISKUTIERT
LETZTE KOMMENTARE
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Die Austrian Society for Artificial Intelligence (ASAI) schließt sich dieser Argumentation an. Neben dem Data Act ist auch der AI Act im Trilog, beide Themen sind aber miteinander verwoben und sollten auch entsprechend behandelt werde. Data Act und AI Act sollen mehr Sicherheit schaffen, das sollte aber nicht zu überbordender Bürokratie und nicht auf Kosten von Praktikabilität und Innovation gehen!
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Ja, da ist Österreich sicher nicht schlecht aufgestellt. Der Teufel liegt im Details, und der Datenaustausch zwischen den Silos kann aufgrund fehlender Standards eine Herausforderung werden. Die wahren Hürden sind aber soziale, institutionelle, weil die Herrschaft über Daten auch Macht bedeutet. Wir müssen von diesem Denken weg, dass Daten irgendeiner öffentlichen Stelle (einem Silo) "gehören".
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Diese Strategien sind relativ inhaltsleer, voll mit Schalgwörtern und lassen völlig offen, wie die angestrebten Ziele operationalisiert werden sollen. Konkrete Maßnahmen fehlen. Eine neue Datenstrategie muss messbare Ziele und operationalisierbare Maßnahmen enthalten, die auch budgetär unterlegt sind. Sonst bleibt es eine Luftnummer.
AKTIVSTE USER
Es besteht die Gefahr, dass sich eine eine ‚Wait and See‘-Mentalität etabliert, d.h. Stellen, die Daten zugänglich machen könnten, warten die Ausformulierung gesetzlicher Vorgaben ab (z.B. im Bereich Gesundheit, wo auf die Einrichtung des „European Health Dataspace“/EHDS gewartet wird). Aus diesem Grund wäre es angesagt, 'ins Tun zu kommen‘, etwa bei einem raschen Aufbau von Organisationsstrukturen/Definition von zuständigen Stellen.
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Die DGA-Umsetzung bietet ein Window of Opportunity, sektorenübergreifende Standards bezüglich der Verknüpfbarkeit von Daten festzulegen. Desweiteren sind Standards für Datenqualität und Maßnahmen für den Bereich der Qualitätssicherung zu definieren. Darüber hinaus sind gerade im sektorenübergreifenden Austausch Standards für die Beschreibung von Datensätzen (Metadaten) wichtig. Die FAIR-Prinzipien (Daten, die den Grundsätzen der Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit entsprechen) könnten als Richtschnur dienen.
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Wenn es gelingt, Rechtssicherheit aufzubauen (etwa bei der Definition von Zugriffsrechten auf Daten sowie die Bedingungen für Datennutzung und -weitergabe) kann das zum Aufbau von Vertrauen einen Beitrag leisten. Der Aufbau von Vertrauen ist eine Voraussetzung für einen Kulturwandel bei den registerhaltenden Stellen. Es kann auch angedacht werden, einen ‚Code of Practice‘ (z.B. in Anlehnung den Verhaltenskodex für Europäische Statistiken) aufzustellen.
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Die Diskussion dreht sich schwerpunktmäßig bislang um technische Aspekte. Es ist eine forcierte Öffentlichkeitsarbeit notwendig, im Rahmen derer positive Beispiele zur Akzeptanzerhöhung für die potenziell teilnehmenden Branchen hervorgehoben werden (vor allem positive use cases). Darüber hinaus muss die Förderung von Data Literacy und Digital Skills vorangetrieben werden.
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Es gibt bereits eine Reihe von positiven sektorübergreifenden Use Cases in Österreich. Beispiele umfassen etwa die Bereiche Verschneidung von Green/Ökologie- mit Mobilitätsdaten oder Wirtschafts- mit Gesundheitsdaten. Die positive Arbeit des AMDC wird in diesem Zusammenhang hervorgehoben.
Auf der anderen Seite hat z.B. die Corona-Pandemie für den Bereich Public Health aufgezeigt, dass es einer weitergehenden Zusammenführung von Datensätzen bedarf (ein Beispiel ist die Verschneidung von Logistik- und Gesundheitsdaten). Ein weiteres Beispiel für einen Use Case im Bereich Sozialökonomie sind Analysen aus kombinierte Bildungs-, Einkommens- und Unternehmensdaten.
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Die Nutzung der Daten ist mit Risiken verbunden, die aktiv gesammelt und analysiert werden sollen. Über die Einrichtung einer zentralen Anlaufstelle, die diese Aufgaben übernimmt und die Bürger:innen und auch Unternehmen bei der Geltendmachung von Schadenersatzansprüchen hilft, sollte nachgedacht werden.
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Eine wesentliche Aufgabe ist die Integration der vielen Player auf nationaler Ebene und in den Bundesländern in die zu schaffende Governance-Struktur. Dies kann nur im Dialog mit den Stakeholdern passieren. Der Spielraum für top-down Entscheidungen ist hier gering.
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In vielen Fällen ist der private Sektor schon deutlich weiter und versucht sich an Leitprojekten beispielsweise in der Energiewirtschaft. Die im Rahmen dieser Projekte entwickelten Business Modelle widersprechen nicht dem Gemeinwohl, führen aber zu neuen und verbesserten Produkten und Dienstleistungen.
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Der Staat sollte sich als Akteur und nicht als Geber sehen und die vorhandenen Spielräume nutzen. Naheliegenderweise muss man die Umsetzungsstrategien, basierend auf den gemachten Erfahrungen, laufend anpassen.
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Beim Zugang zu öffentlichen Daten geht es um die rasche Bereitstellung öffentlichen Datensätzen und nicht um die Ausarbeitung von detaillierten Preismodellen oder eine Überinterpretation des Datenschutzes. Grundsätzlich sollen die Daten kostenlos vergeben werden und lediglich die Bereitstellungskosten in Ansatz gebracht werden. Der Staat gewinnt durch innovative, wachsende Unternehmen und neue Dienstleistungen, ebenso die Bürger:innen. Vor allem die Unternehmen vor Ort sollten im Fokus stehen.
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Eine signifikante Bedrohung für das Datenökosystem ist die fehlende governance Struktur - soll heißen, die Verteilung der Aufgaben auf die jeweiligen Institutionen. Ohne Mandat und ohne Strategie kann sich niemand auf die anstehenden Aufgaben, auf die tatsächliche Umsetzung des DGAs konzentrieren. Es wäre hoch an der Zeit, eine koordinierende Stelle festzulegen, die diesen Prozess vorantreibt. Wesentliche Vorarbeiten sind gemacht, die Community diskutiert den DGA schon seit zwei Jahren und ist für die Umsetzung mehr als bereit.
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Um die Unternehmen zu unterstützen, die erfolgreich erste Schritte bei der Digitalisierung geschafft haben, ist eine Anschlussförderung für die Anwendung von Daten & KI vorzusehen. Das Förderprogramm unterstützt Unternehmen aller Wirtschaftszweige, die investieren, um mittels Datennutzung und KI ihre Prozesse zu verbessern oder ihr Geschäftsmodell zu verändern. Die Investitionen können sich beziehen auf die Digitalisierung
- von Produkten: z. B. Einsatz prädiktiver Wartungsanwendungen,
- in der Produktion: z.B Testen von Abläufen mittels Digital Twins
- in der Beschaffung: digitale Abbildung von Lieferketten
- von Diensten: z. B. Einführung datengestützter Dienste (z. B. durch Einsatz KI-gestützter Anwendungen),
- Einführung eines Digitalen Produktpasses
Das Förderungsprogramm für Daten & KI hat das Ziel, die Datenwirtschaft und den Einsatz von KI in Österreich bei den Unternehmen voranzubringen.
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Die Datenschätze mit den richtigen Instrumenten zu heben, ist für viele Betriebe eine erfolgsentscheidende Herausforderung.
Als Schnittstelle zwischen Unternehmen, Forschungseinrichtungen und ExpertInnen stehen die Zentren für Unternehmen als spezialisierte Anlaufstelle bei Herausforderungen zu Datennutzung und KI zu Verfügung. Es bietet u.a. Information zu Chancen und Mehrwert der Datennutzung, Best Practices, Use Cases und Tools zur Umsetzung von Datenprojekten sowie KI-Startpakete. KMU und größere Unternehmen (z.B. als Netzwerkpartner) profitieren von der Zusammenführung von Business-Fragestellungen mit Datenmodellen ebenso wie von der Vernetzung mit nationalen und internationalen Stakeholdern.
Die Daten-Innovationszentren sollen niederschwellige Unterstützung beim Arbeiten mit Daten & KI bieten. Als Muster kann „KI-Österreich“, eine Initaitive der Wirtschaftskammern Kärnten, Steiermark und Burgenland in Kooperation mit dem DIH SÜD dienen.
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Es besteht eine lange Tradition, das auch ohne große Strategien oder Commitments auf der politischen Ebene Initiativen wie das Elektronische Grundbuch, das elektronische Firmenbuch von unternehmerischen Mitarbeiter:innen und förderlichen Politikstrukturen initiiert und umgesetzt werden. Einzelne Datenbestände wurden früh und in einer guten, zeitbeständigen Weise digitalisiert und zur Verfügung gestellt. Dies reicht bis zum elektronischen Führerschein und Open-Data-Initiativen auf Bundes- und Stadtebene. Es ist wichtig zu betonen, dass trotz gelegentlicher Verzögerungen und politischer Taktiken wie bei der Transparenzdatenbank viele solcher Initiativen existieren. Das Austrian Micro Data Center (AMDC) stellt aus meiner Sicht ebenfalls einen echten Fortschritt dar. Auch wenn es noch einige Zeit dauern wird, bis alle Ministerien ihre Register öffnen und die Prozesse optimiert werden. Auf den obersten Ebenen fehlt zumeist der Wille zu einem größeren Change Prozess, zu einem Paradigmenwechsel bei der Organisation der Verwaltung und beim Regieren: Für diese Ebenen sind zu oft zu viele Konflikte in einem zu komplex gewordenen System zu erwarten.
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Mich interessiert weniger die Teilung von Daten zwischen öffentlich und privat, obwohl das zweifellos von großer Bedeutung ist – das betrachte ich eher als einen zweiten Schritt. Vielmehr interessiert mich, was vor diesem Schritt geschehen muss. Derzeit verteilen sich die Daten des öffentlichen Sektors auf hunderte Silos im gesamten Bundesgebiet. Die grundlegende Forderung ist, dass der Staat weiß, was er wissen sollte, dass die bestehenden Lücken halbwegs gefüllt werden und dass die vorhandenen Datenbestände eine gewisse interoperable Mindestqualität aufweisen. Der DGA zwingt uns aufzuräumen. Die Pandemie hat uns erinnert, dass wir wissen sollten, was wir wissen sollen.
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Im Wesentlichen ist es natürlich wahr, dass für kleinere Länder oder speziell für die osteuropäischen Nachbarn - Estland ist hier ein schönes Beispiel - es einfacher ist, Strukturen im digitalen Bereich zu schaffen. Dies geschieht leichter, wenn man quasi auf einer "grünen Wiese" und nicht auf einer jahrhundertealten Verwaltung aufsetzt. In diesem Zusammenhang hatten wir letzte Woche ein Gespräch mit einer Datenjuristin aus Kenia. Sie erzählte uns, dass mehrere afrikanische Staaten Digitalisierungsberater aus Estland eingestellt haben – Estland, mit nur 1,5 Millionen Einwohnern, fungiert als Berater für mehrere afrikanische Staaten. Es geht darum, digitale Governance von Grund auf aufzubauen, ohne den Ballast einer jahrhundertealten Verwaltung. Jetzt sind wir … auch ein kleineres Land.
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Mich beschäftigt besonders die Frage, wie die universitäre Forschung Zugang erhalten kann – nicht die Wissenschaft in Zusammenarbeit mit der Pharmaindustrie oder ähnlichen Akteuren, die zwar auch als Wissenschaft gelten, aber hier meine ich die Forschung im Kontext der Scientific Communities. Mir ist wichtig, den Datenzugang für die Wissenschaft offen und weitreichend zu gestalten, mit der Möglichkeit, nicht nur amtliche, sondern auch nichtamtliche Daten sicher zu kombinieren. In diesem Zusammenhang gibt es jedoch zahlreiche Hindernisse, über die man sich ausführlich ärgern könnte. Gerade aktuell gibt es ein großes Theater zur Frage, warum die wissenschaftliche Gemeinschaft so eingeschränkten Zugang zu Gesundheitsdaten erhalten soll.
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Die Politik ist zwar der Meinung, dass die Daten definitiv genutzt werden sollten, jedoch ohne Einmischung von Personen, die eine kritische Sichtweise auf die Angelegenheit haben könnten. Die grundlegende Änderung dieses Ansatzes ist ein großes Thema, und ob dies überhaupt möglich ist, bleibt fraglich. Letztendlich liegt es an der Politik zu entscheiden, welche Datensätze beispielsweise gemäß der Verordnung durch die Ministerien freigegeben werden sollen. Die Ministerien sind oft wenig kooperativ und erhalten häufig Schützenhilfe von jenen, die von Evaluierungen betroffen sind. Datenschützer und Aktivisten werden vorgeschoben, um diese Positionen zu untermauern.
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In der Politik - und das gilt nicht nur für Österreich - gibt es wenig Begeisterung für die nachträgliche Evaluation von politischen Maßnahmen, insbesondere wenn die Evaluation zeitnah erfolgt. Politiker und Spitzenbeamte sind ähnlich zurückhaltend, wenn es darum geht, sich quasi auf die Prüfbank zu legen und von Wissenschaftlern bewertet zu werden. Das ist verständlich. Deshalb will man auch den Zugang zu Daten erschweren, weil sonst offengelegt werden könnte, was beispielsweise bei Maßnahmen wie der Strompreisbremse oder vielen Corona-Hilfen funktioniert hat und was nicht. Gerade weil man weiß, dass einige Maßnahmen teuer waren und möglicherweise ineffektiv sind, zögert man, dies transparent zu machen. Als Volkswirt empfinde ich großes Unbehagen, wenn die Daten vorhanden sind, aber nicht genutzt werden können oder der Zugang für Wissenschaftler ausgeschlossen wird. In anderen Ländern wurden diese Auseinandersetzungen schon früher geführt und der Zugang zu Daten ist mittlerweile besser und selbstverständlich.
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Mein Eindruck ist, dass präventiv, sozusagen noch bevor eine Krise eintritt, die Datenverknüpfbarkeit gegeben sein muss, damit man in der Krise schnell und effektiv reagieren kann. Bei Corona war dies nicht der Fall. Man hätte wahrscheinlich schon ein halbes Jahr oder ein Jahr zuvor die Voraussetzungen schaffen müssen, was jedoch nicht möglich war.
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