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Datenstrategie für Österreich
0 days left (ends 05 May)
description
Update: Finale Version der Datenstrategie veröffentlicht und das Datenzugangsgesetz ist in Begutachtung
Die Datenstrategie finden Sie hier, das Datenzugangsgesetz kann über das RIS heruntergeladen werden.
Update: Stellungnahmen von WWTF, Statistik Austria, Internetoffensive Österreich...
Stellungnahmen zur Datenstrategie für Österreich stehen weiter unten unter dem Menüpunkt "Stellungnahmen" zum Download bereit.
Vielen Dank für Ihre Beiträge!
Wir freuen uns, dass so viele Vorschläge zur Weitentwicklung der Datenstrategie für Österreich eingelangt sind. Diese werden jetzt gesichtet und konsolidiert. Wir werden Sie über die weiteren Entwicklungen hier auf dieser Seite auf dem Laufenden halten.
Mit freundlichen Grüßen,
Bundeskanzleramt
Sektion VII – Digitalisierung und E-Government
Abteilung 1 – Digitale Strategien und Innovation
post.vii-1@fj.bka.gv.at
Gemeinsam das österreichische Datenökosystem entwickeln
In Zusammenarbeit mit anderen Bundesministerien, Expertinnen und Experten, sowie Stakeholdern wurde vom Bundesministerium für Finanzen (BMF) der Entwurf einer Datenstrategie für Österreich ausgearbeitet und wird hier zur Diskussion gestellt. Die österreichische Datenstrategie soll dabei helfen, das nationale Datenökosystem zu entwickeln und bildet den strategischen Rahmen für den Umgang und die Nutzung von Daten.
Bitte nutzen Sie die Gelegenheit und bewerten und kommentieren Sie den hier vorliegenden Entwurf der Zielsetzungen bis zum 05.05.2024. Die Beschreibung der Vision und Ziele finden Sie unten bei den "Weiteren Informationen".
Die Rückmeldungen werden bei der Überarbeitung nach Möglichkeit berücksichtigt und sollen damit die Datenstrategie zur Basis für die weiteren Handlungen in diesem Bereich machen.
Bei technischen Problemen auf der Plattform kontaktieren Sie bitte leo@cbased.com
Wir freuen uns auf Ihr Feedback!
Further info
LATEST ACTIVITY
LEVEL OF AGREEMENT
MOST DISCUSSED PARAGRAPHS
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P3 Für eine erfolgreiche Weiterentwicklung der
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P10 Datenkataloge dienen als zentrale Anlaufstel
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P25 Für die Erreichung einer effizienteren Daten
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P6 ● Verfügbarkeit und Nutzung gesicherte
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P13 Forschungsdatenmanagement ist in Österreich
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P11 Im Zuge der Umsetzung des Data Governance Ac
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P19 Die Erhöhung der Datenqualität ist entscheid
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P12 Die Bundesregierung schafft durch die Einric
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P56 Die Bundesregierung beabsichtigt die Einrich
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P72 Die Bundesregierung wird gemeinsam mit Akteu
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P4 Die Bundesregierung wird relevante Schlüssel
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P116 Im Forschungs- und Wissenschaftssektor beste
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P39 Die gemeinsame Datennutzung innerhalb der öf
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P58 Die Bundesregierung wird zur Stärkung des ös
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P31 Die Bundesregierung beabsichtigt Mindestanfo
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P57 Die Datenstrategie bildet die Grundlage künf
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P22 Durch organisatorische Maßnahmen sowie durch
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P60 Um eine rechtskonforme sekundäre Datennutzun
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P59 Grundsätzlich werden Daten, die im öffentlic
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P36 Jedes Ministerium ist aufgerufen, eine eigen
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P86 Die Bundesregierung wird die im Sinne der Eu
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P8 ● Förderung beim weiteren Aufbau von t
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P79 Österreich wird auf europäischer und auf int
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P120 Österreich möchte über die Schaffung gemeins
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P54 Die Bundesregierung strebt die Erarbeitung v
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P53 Die Risikoklassifizierung von Daten ist ein
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P42 Digitale Technologien können zur Bewältigung
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P132 Die Bundesregierung plant in Abstimmung mit
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P105 Um eine positive Datenkultur und einen proak
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P37 Die Bundesministerien sollen Datenstrategien
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P107 Die Bundesregierung wird die Einrichtung von
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P24 Die Entwicklung dieser Standards soll unter
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P27 Ein standardisierter Ansatz für Datenbeschre
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P18 Durch die Beachtung dieser allgemeinen strat
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P15 Für die Nutzbarmachung von Daten des öffentl
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P23 Die Grundlage für eine nachhaltige Stärkung
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P92 Offene Daten (Open Data) sind Daten, die der
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P84 Die Open-Data-Richtlinie und der Data Govern
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P9 ● Förderung von Datenverarbeitungsmeth
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P69 Die Bundesregierung setzt sich für die Stärk
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P91 Die österreichische Verwaltung soll sich als
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P110 Die öffentliche Verwaltung orientiert sich a
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P17 Die Bundesregierung möchte das FAIR-Data-Pri
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P7 ● Ausbau von Datenleitungskapazitäten
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P21 Um eine hohe Datenqualität zu erreichen, sol
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P96 Die Bundesregierung unterstützt die weiterge
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P28 Die Bundesregierung wird künftig der Entwick
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P135 Insbesondere ist die Etablierung von Ansprec
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P103 Österreich möchte durch einen eigenen strate
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P16 Das Konzept von FAIR Data soll durch Kommuni
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P38 Akteure der Wirtschaft, Forschung und Zivilg
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P66 In diesem Kontext kommt dem Konzept von Date
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P76 Die Bundesregierung schafft im Zuge der Umse
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P35 Im Lichte dieser allgemeinen Datenstrategie
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P88 Die Bundesregierung setzt sich für die verst
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P14 Die Bundesregierung strebt eine verbesserte
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P119 Unternehmen müssen dazu ermutigt werden, eig
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P113 Durch eine gesteigerte Partizipation und Tra
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P97 Offene Daten stärken die Demokratie, indem s
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P102 Die Bundesregierung wird mit der Einrichtun
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P111 Durch die Umsetzung dieser Vorhaben kann der
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P5 Insbesondere sind folgende strategisch relev
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P70 Im Rahmen der Europäischen Datenstrategie ha
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P131 Um der Nachfrage nach Fachkräften im Kontext
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P67 Ein entscheidender Aspekt des Konzepts von D
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P45 Die Bundesregierung möchte die Anwendung dat
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P47 Mit der digitalen Durchdringung so gut wie a
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P48 Die Bundesregierung ist bestrebt, Datenbestä
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P44 Datengestützte Lösungen ermöglichen zudem di
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P133 Neben entsprechenden fachlichen Qualifikatio
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P52 Zur Stärkung der Zusammenarbeit und der Wohl
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P26 Neben einer technischen Interoperabilität mu
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P128 Generell müssen Kompetenzen für einen souver
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P20 Der öffentliche Sektor wird zukünftig die Be
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P43 Die Bundesregierung wird Projekte zur dateng
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P40 Eine datenzentrische Architektur der Applika
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P127 Alle Bürgerinnen und Bürger sollen durch ein
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P134 Die öffentliche Verwaltung muss mit den Hera
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P64 Die Bundesregierung benennt eine zuständige
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P32 Das Metadaten-Modell DCAT-AP wurde als europ
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P46 Ein nachhaltiger Umgang mit Daten erfordert
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P112 Anhand von Erfolgsstorys im Zuge der Digital
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P118 Österreich wirkt aktiv am Prozess der Europe
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P130 Im Rahmen der digitalen Kompetenzoffensive w
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P129 Durch die Digitale Kompetenzoffensive für Ös
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P121 Zusätzlich sollen durch die Umsetzung der ös
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P122 Die Bundesregierung wird den Aufbau sicherer
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P123 Bürgerinnen und Bürger fühlen sich oft nicht
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P125 Die Bundesregierung möchte durch verständlic
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P126 Für eine erfolgreiche Behauptung Österreichs
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P61 Die Bundesregierung wird durch die Benennung
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P109 Der öffentliche Sektor erhebt und verarbeite
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P65 Eine intelligente wirtschaftliche Datennutzu
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P29 Metadaten sind unerlässlich für die Auffindb
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P30 Durch eine Harmonisierung von Daten- und Met
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P34 Die Bundesregierung plant das international
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P41 Die Bundesregierung wird die Anwendung des O
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P49 Verhaltenskodizes und Richtlinien stellen re
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P50 Um die korrekte Implementierung von Verhalte
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P51 Zur Sicherstellung der Einhaltung von Regeln
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P55 In der zuständigen Organisationseinheit für
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P62 Die im Zuge der Umsetzung des Data Governanc
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P73 Mit dem Datengesetz der EU (Data Act) wird d
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P104 Die Bundesregierung wird Überlegungen zur Au
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P77 Netzwerkeffekte in der Vergangenheit führten
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P80 Zur erfolgreichen und nachhaltigen Behauptun
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P81 Die Bundesregierung wird gemeinsam mit der ö
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P85 All diese Regelungen existieren auf der soli
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LATEST COMMENTS
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Für den kritischen Umgang ist es nötig, dass auch Kenntnisse über die Entstehungszusammenhänge von Daten gelehrt werden. Gerade welche Daten, in welcher Form wann und weshalb erhoben werden, kann, insbesondere auch in Hinblick auf KI-Anwendungen, einen gravierenden Unterschied machen. Diese Kenntnisse können künftiger Diskriminierung vorbeugen und helfen dabei zu entscheiden, wann es nötig ist, weitere Daten in welcher Form zu erheben und wann von weiteren Erhebungen abzusehen ist. Sowie wie mit bereits vorhandenen Daten umzugehen ist.
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Offene Daten sind dabei zu kurz gegriffen. Um die hier deklarierten Ziele der Transparenz zu erfüllen ist es nötig auch echte Transparenz zu schaffen. Dies bedeutet neben der bloßen Bereitstellung der Daten auch eine verständliche Aufarbeitung und aktive Kommunikation dieser Daten sowie echte Kontrollmöglichkeiten wie jene durch eine Transparenzbehörde.
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Überdies hinaus empfehlen wir, dass Österreich auch auf die Förderung dezentralisierter und föderierter Dienste hinarbeitet, um Netzwerkeffekten vorzubeugen. Als Beispiel kann hier die Förderung von Mastodon als dezentrale Alternative zu zentralisierten sozialen Netzwerken gesehen werden. Ähnliche Initiativen sind auch in anderen Bereichen (Online-Marktplätzen, Suchmaschinen, Softwarestores, Vermittlungsplattformen, Gig-Jobs-Plattformen, etc.) denkbar.
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Daten, die aufgrund der Privatsphäre geschützt sind, sollten grundsätzlich nur anonymisiert unter Vorgabe der Differential Privacy weitergegeben werden. Im Speziellen sollte nach einer ethischen Überprüfung der Verwendungsmotive und eines Datensicherheitsaudits auch abgewichen werden können, wenn dies für die Datenverwendung erforderlich ist (bspw. in der Forschung bei Regressionsdiskontinuitätsanalysen).
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Wer wird dieses Stakeholderforum aktiv betreuen und Stakeholder bei der Partizipation unterstützten sowie regelmäßig, deren Feedback einholen? Solche offenen Foren haben erfahrungsgemäß das Problem, dass ihre Aktivität oft schnell zum Erliegen kommt, wenn auf ihnen nicht zusätzlich konkreten Ziele und Projekte diskutiert werden.
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Hier wäre eine Konkretisierung für die Mindestanforderungen nötig. Etwa die der Aktualität, die Anforderungen aus dem Informationsfreiheitsgesetz (Verpflichtend: Identifikator, Erstellungsdatum, Titel, Beschreibung, Kategorie, Schlagworte, Link, datenverantwortliche und veröffentlichende Stelle, Lizenz und Sprache sowie Optional: weiterführende Links, Titel und Beschreibung in englischer Sprache oder in der Sprache einer Volksgruppe, Kontakt der datenverantwortlichen Stelle, Veröffentlichungszeitpunkt, Gültigkeitsende und Nutzungsbedingungen), wobei die darin als optional angegebenen Metadaten erheblich zur Metadatenqualität und Nützlichkeit beitragen. Über diese grundsätzlichen Informationen hinaus ist es für die Nützlichkeit von Metadaten erforderlich, auch Datenfeldbeschreibungen und Informationen zu Updatezyklen, zur Art der Datenerhebung, zu den Datenquellen sowie zum ursprünglichen Zweck der Daten bereitzustellen. Nur mit diesen Informationen wird eine Verwendung der Daten in einer umfassenden Datenökonomie stattfinden. (Siehe auch https://doi.org/10.1109/RCIS.2019.8877055 sowie https://www.igi-global.com/article/exploring-the-factors-influencing-the-adoption-of-open-government-data-by-private-organisations/121537)
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Die Einbeziehung relevanter Stakeholder ist zwar begrüßenswert, hierzu gibt es aber zwei Anmerkungen. Einerseits sollte vor dieser Einbeziehung noch der Prozess definiert werden, in dem diese Standards erstellt werden. Hier können etwa auch Hackathons mit Datennutzenden wertvolle Informationen für die Standarderstellung liefern. Auch die Einbindung der Stakeholder kann in verschiedenen Standardisierungsphasen erfolgen, von der Problemdefinition, über die Lösungssuche bis zur Implementation. Andererseits fehlt eine Definition, WER als relevanter Stakeholder gesehen wird! Die konkrete Ausgestaltung der Einbindung von Stakeholdern in diesen Standardisierungsprozess kann maßgeblich die spätere Verwendung und Verwendbarkeit der Daten beeinflussen (siehe auch https://doi.org/10.4018/ijpada.2015040105)
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Als weitere Grundlage für die Stärkung der Datenökonomie wäre der Barrierefreie Zugang zu Daten (Verwendbarkeit mit text2speech Technologie? Beschreibungen in Gebärdensprache?, etc.) sowie die Maschinenlesbarkeit von Daten zu nennen. Dies würde die Zugänglichkeit und Nutzbarkeit für zahlreiche relevanten Gruppen von potentiellen Datennutzer*innen erhöhen.
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Die Nutzbarmachung von Forschungsdaten ist ein bedeutendes Ziel. Diese sollte allerdings nicht zulasten des Datenschutzes gehen, denn oft geht es hier um sensible personenbezogene Daten, die von besonderem Interesse für die Forschung sind (bspw. Gesundheitsdaten). Daten sollten hier grundsätzlich nur anonymisiert unter Vorgabe der Differential Privacy weitergegeben werden. Im Speziellen sollte nach einer ethischen Überprüfung der Forschungsmotive und eines Datensicherheitsaudits auch abgewichen werden können, wenn dies aus methodischen Gründen erforderlich ist (bspw. bei Regressionsdiskontinuitätsanalysen)
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Wie hängt die Förderung der Schlüsseltechnologien mit dem Datenschutz und der Wahrung ethischer Grundprinzipien zusammen? Oder sind hier nur Schlüsseltechnoligen gemeint die den Datenschutz und der Wahrung ethischer Grundprinzipien stärken? Dann sollte hier "Schlüsseltechnologien zum Zwecken des Datenschutzes und der Wahrung ethischer Grundprinzipien" stehen. In diesem Falle ist aber zu kritisieren, dass Datenschutz und ethische Grundprinzipien soziale und keine technologischen Fragen sind.
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Die Formulierung "nachhaltig durchdachte Dateninfrastrukturen" ist nicht ausreichend definiert. Nach welchen Kriterien wird die Nachhaltigkeit beurteilt bzw. welches Nachhaltigkeitskonzept wird hierfür herangezogen? Bezieht er sich schlicht auf langfristige Speicherung, auf ökologische Auswirkungen, auf ökonomische Anforderungen oder auf die soziale Integration der Daten?
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@Michael: Ethische Grundsätze und einen Schutz menschlicher Werte bereits in der Datenstrategie zu berücksichtigen, ist die Basis für darauf aufbauende KI-Prozesse und Geschäftsmodelle. Ein ja, ich stimme zu, "ethisch" zu handeln, ist ein sehr abstrakter Begriff. Wir beschäftigen uns mit einem ISO Standard, der genau darauf ausgelegt ist: Die ISO24748 (federführend entwickelt an der WU Wien) für "Value-based Engineering" ist eine Methodik, die Unternehmen und öffentlichen Verwaltungen dabei unterstützt, KONKRETE Anforderungen an ihre Daten- und KI-Strategien zu entwickeln. Und: sie können diese Vorgangsweise offiziell zertifizieren lassen und sind somit bestens vorbereitet auf eine EU AI Act Compliance. Ein Referenzmodell aus der Praxis: datahub.Tirol
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Wenn man etwas "verbessern" will benötigt es einen Ausgangspunkt, sonst kann man Erfolg nicht quantifizieren. Daher: wie, konkret, ist denn die derzeitige Datenqualität? Es bedarf eines Benchmarking und Status quo, der anhand von Kriterien die die Datenqualität beschreiben wie zb Anzahl von fehlenden Daten (Vollständigkeit) in den diversen Variablen; Fehlerfreiheit; Eindeutigkeit, etc beschrieben werden kann.
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Falls dies nicht in vorangegangenen Sektionen klar dargestellt wird, so rege ich hier bei der ersten sich mir bietenden Gelegenheit an, den Begriff "Daten" so wie er hier verstanden werden soll zu definieren. Sind vorwiegend personenbezogene Daten gemeint (wovon ich ausgehe), so hat dies andere datenschutzrechtliche Bedeutung als zb Daten aus der Wirtschaftsinformatik etc. Wenn mit "Daten" alles gemeint ist, so sollte man in den weiteren Kapiteln genauer differenzieren was fuer welche Daten von Bedeutung ist
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Das Stichwort "digitale Souveränität" sollte in die Datenstrategie aufgenommen werden. Es kann nicht sein, dass man sich im Ergebnis komplett (beispielsweise) Microsoft verkauft und sich langfristig von einem einzelnen Unternehmen abhängig macht. Es sollte mehr auf Eigenentwicklung gesetzt werden, wobei es hier an entsprechenden Fachkräften mangelt. Das ist auch ein finanzielles Thema, bei dem einfach ein Commitment da sein muss. Das böse Erwachen in ein paar Jahren ist sonst gewiss.
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ASAI: Daten und KI Themen bedürfen einer kohärenten übergreifenden Betrachtungsweise. Generell stellt sich die Frage, inwieweit die Datenstrategie mit der bereits bestehenden KI Strategie des Bundes verzahnt ist. Zumindest das klare Ziel diese beiden Strategien synergetisch und gemeinsam baldigstmöglich mit konkreten abgestimmten Maßnahmen umzusetzen sollte in der Datenstrategie verankert sein, und baldigst möglich mit konkreten Fördermaßnahmen unterstützt werden.
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ASAI: Insbesondere Datenmonopolisierung als Gefahr ernst nehmen und wirksame Gegenmaßnahmen einleiten, etwa im Sinne der Vorschläge von Viktor Meyer Schönberger (siehe Buch „Das Digital“ bzw. Interview https://www.sfg.at/der-kuchen-wird-groesser-waere-das-nicht-das-beste-was-uns-passieren-kann/ ): demgemäß montäre Steuern alleine nicht reichen, sondern auch Daten freigegeben werden sollten. Datenaltruismus, ein fundamentaler Bestandteil des Data Governance Act ist jedoch noch wenig spezifiziert, hier gäbe es etliche Möglichkeiten die Zusammenarbeit zwischen Zivilgesellschaft, Wirtschaft, Wissenschaft und öffentlicher Hand zu stärken, indem man konkrete Datenräume aufbaut in denen altruistischer Datenaustausch stattfinden kann (konkrete Beispiele: Gesundheit, Klima-Emmissionen und Verkehr, ESG-reporting , etc.);
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Dafür ist die Auslegung von § 6 IFG wichtig. Die Entstehungsgeschichte des IFG ist stark vom Gedanken der Transparenz geprägt, was mE zu eng gefasst ist und so dem IFG selbst auch nicht zu entnehmen sind. Die Bundesregierung sollte darauf hinwirken, dass das IFG den Zugang zu Daten für sämtliche Zwecke öffnet, die den europäischen Werten entsprechen.
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ASAI: Wichtig ist für Österreich und die oft kleinteilige Wirtschaft das Ermöglichen und die Förderung des Teilens von Daten mit der Wissenschaft, auch zur gemeinsamen Entwicklung von KI-use cases und Modellen “made in Austria”, siehe dazu auch Details im "State of AI Report Austria 2023” der ASAI https://www.asai.ac.at/en/downloads-and-publications/?file=files/asai/dokumente/state-of-ai-report-austria-2023.pdf&cid=827 sowie die Forderungen im "Positionspapier zur österreichischen Artificial Intelligence Strategie AIM AT 2030” der Unika https://www.asai.ac.at/en/downloads-and-publications/?file=files/asai/dokumente/uniko-pos-ai-2019.pdf&cid=821
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Der Austausch geschützter Daten sollte mit den Vorgaben von wichtigen Einrichtungen nach dem neuen NISG geknüpft werden. Die Bevölkerung muss Vertrauen in die Nutzung geschützter Daten haben (können). Wenn es wieder zu Vorfällen wie beispielsweise der Leak der Meldedaten sämtliche Österreicher:innen durch die GIS kommt, muss es tatsächliche Konsequenzen geben. Aktuell ist der Ansatz, Sicherheitsvorfälle zu vertuschen und auszusitzen. Es sollte im Gegenteil möglichst viel kommuniziert werden, vor allem auch, welche konkreten Folgemaßnahmen im Zuge eines Vorfalls getroffen wurden.
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Für die sichere Nutzung geschützter Daten sollten Standards entwickelt werden. Sowohl technisch als auch juristisch. Es gibt etwa keine Standards für die Möglichkeiten nach dem FOG. Zum Beispiel könnte zentral eine Vorlage für § 2f Abs 2 Z 1 FOG herausgegeben werden. Es gibt zwar einen gesetzlichen Rahmen, aber die rechtssichere Umsetzung ist ein massiver Aufwand, für den spezialisierte Jurist:innen benötigt.
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Die Frage, wann Daten personenbezogen sind, ist selbst für Experten nicht immer sicher beantwortbar. Es benötigt ein Tool, das einen Risikowert ermittelt, sodass man eine objektive Orientierung hat. Ansonsten besteht die Gefahr, dass die Identifizierbarkeit natürlicher Personen entweder zu weit gesehen wird und Datenschutz im Ergebnis Informationsfreiheit ausbremst oder dass die Identifizierbarkeit natürlicher Personen komplett unterschätzt wird und diese im Ergebnis massiven Risiken ausgesetzt sind.
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1) Verbindlich formulieren, Österreich verletzt seit September 2023 den Data Governance Act (DGA), da noch keine zentrale Informationsstelle nach Art 8 DGA eingerichtet wurde. 2) Um P57 erweitern: Sämtliche Bundesministerien bestellen Open Data Beauftragte nach § 11 Abs 3 IWG 2022. Die Universitäten werden über die Leistungsvereinbarung dazu verpflichtet, Open Data Beauftragte zu bestellen. Auch auf Landesebene sollte es diese geben.
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Die Risikobewertung sollte nicht durch den Datenersteller selbst stattfinden, sondern durch zentrale Datenstellen in den Organisationen, die entsprechend ausgebildet sind, um Risiken erkennen und einordnen zu können (beispielsweise Datenschutzbeauftragte). Diese sollten in der langfristigen Perspektive das Risiko KI-gestützt bewerten. Dafür sollte ein entsprechendes Risikobewertungstool entwickelt werden, am besten durch das BMF selbst mit Hosting im BRZ.
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Es benötigt tatsächliches Verständnis bei Mitarbeitenden des öffentlichen Sektors, /warum/ FAIR wichtig ist. Das sollte zur Allgemeinbildung gehören und würde zu intrinsischer Motivation bei Mitarbeitenden führen. Ein erster Schritt könnte sein, dass die Bundesregierung die Benennung von Open Data Beauftragten nach § 11 Abs 3 IWG 2022 einfordert, die eigentlich hier und jetzt bereits verpflichtend vorhanden sein müssten. Startpunkt wäre die Bundesregierung selbst. Ich kann nicht einmal ergoogeln, wer die Open Data Beauftragten der Bundesministerien sind, obwohl diese nach § 11 Abs 3 IWG 2022 dazu verpflichtet sind, solche zu haben.
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Das ist schön, aber hier wird lediglich geltendes Recht der Richtlinie EU 2019/1024 und des Informationsweiterverwendungsgesetzes 2022 (IWG 2022) beschrieben. Dieses Recht wird aber nicht gelebt. An den Universitäten gibt es ein paar zahnlose policies und der Rest des öffentlichen Sektors hat wahrscheinlich noch nie von einem IWG 2022 gehört, obwohl das geltendes Recht ist. Wichtig wäre, dass die Missachtung dieses Grundsatzes tatsächliche Konsequenzen hat, so wie es Konsequenzen hat oder haben sollte, wenn die Verarbeitungsgrundsätze nach Art 5 Abs 1 DSGVO missachtet werden. Es braucht auch einen subjektiven, durchsetzbaren Rechtsanspruch auf die FAIR-Prinzipien.
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Die Herstellungsgeschichte des IFG enthält keinerlei Berücksichtigung der Europäischen Datenstrategie. Dem Gesetzeswortlaut nach ist es aber kein reines Transparenzgesetz, sondern soll ohne Zweckbindung den Zugang zu Informationen ermöglichen. Das sollte man nutzen und sich für eine weite Interpretation einsetzen, insbesondere im Rahmen der Interessensabwägung nach § 6 IFG. Dabei sollten Zwecke, die den europäischen Werten entsprechen - wie etwa Forschungszwecke - schwer ins Gewicht fallen. Bei der Erteilung von Information im Rahmen von Informationsbegehren fehlt aber die Möglichkeit, dass Auflagen erteilt werden können, wie mit der Information umzugehen ist. Somit ist "as open as possible, as closed as necessary" nicht in vollem Umfang durch das IFG umsetzbar. Es kennt nur "geheim" oder "offen" und nicht die vielen Schichten dazwischen. Das wäre aber notwendig, um ein werteorientiertes Informationsmanagement vollumfänglich umzusetzen.
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Diese Orientierung an den Rahmenbedingungen wäre mehr als wünschenswert - va auch als Vermittler zwischen diesen Instanzen und Datenpraktikern. Aus Ö sind hier sehr weite Wege zu gehen. Es sollte auch eine Zielsetzung sein, keine European Digital Infrastructure Consortia ohne ö Beteiligung sehen zu müssen.
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Die meisten aktuell verfügbaren OD Repositories kranken an mangelnder Konsistenz va auf Ebene der Datenformate und -strukturen. Sinnvolle OD müssen mit klaren Vorgaben erhoben werden, damit ihre Auswertung mit vertretbarem Aufwand möglich ist. Hier sind dringend weitere formale Qualitätskriterien notwendig.
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Zu jeder Datenstrategie soll die Einbindung von Open Source Projekten (Hard- u. Software, Content, etc.) gehören. Open Source ist jetzt schon mächtig und bietet auch künftig enormes Potenzial zur Findung von Lösungen, frei von Anbieterzwängen. Open Source Projekte ermöglichen große Partizipation, erleichtern den Zugang zum jeweiligen Thema, erleichtern die Ausbreitung und Verteilung vom Wissen, was sie auch für weitere Unterpunkte dieser Strategie relevant machen. Die Open Source Idee kann in der gesamten Strategie und Vision breiten Einsatz finden (insb. Datenkultur, Datenaltruismus, Open Science, etc.) und sollte mMn eine deutlich größere Rolle spielen.
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Die Cloud-Plattformen bieten den idealen Zugang zu KI-Services und Infrastruktur. Es wäre wünschenswert, wenn die Regierung die Fallbeispiele der Cloud-Anbieter evaluieren würde, um die sichere und KI-Lösungen unter Berücksichtigung aller gültigen und zu erwarteten Richtlinien zu empfehlen. In diesem Absatz der Strategie sollte auch die Schaffung Sandboxes nach bewährten Methoden und anhand von Fallbeispielen ermöglicht werden. Weiters könnte die KI-Nutzung in der Verwaltung dazu beitragen, KI in der Wirtschaft besser nutzbar zu machen.
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Zum Punkt "Ziele" Zielsetzungen Ziel 1: Die INTERNETOFFENSIVE ÖSTERREICH sieht es als notwendig an, dass die Anbieter von Cloud-Infrastruktur in einen Dialog mit der Verwaltung treten, um die Grundsätze einer sicheren Cloud-Nutzung zu evaluieren und als Best Practice Handlungsempfehlungen für die öffentliche Verwaltung bereitzustellen. Die INTERNETOFFENSIVE ÖSTERREICH kann und möchte hier gerne als Vertretung des österreichischen Digitalsektors ihren Beitrag leisten. Ziel 2: Es ist fraglich, inwieweit hier der Rückgriff auf Open-Source-Modelle ausreichend ist, um den komplexen Sicherheits- und Klassifizierungsanforderungen gerecht zu werden. Es sollte hier nicht von vornherein ausschließend vorgegangen werden.
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Kritische Infrastruktur kann dank Cloud-Nutzung durch Redundanzen sicherer gemacht werden und so in Krisensituationen eines Angriffs oder einer Naturkatastrophe erhalten bleiben. Auch der Digital Austria Act (4.5 Sicherheit der Bundesdaten) fordert die Bundesverwaltung auf, die „anvertrauten Daten sorgfältig zu behandeln, stets verfügbar zu halten und nach einem Katastrophenfall, Cyber-Angriff oder anderen außergewöhnlichen Ereignis, in möglichst kurzer Zeit vollständig wiederherzustellen“. Die beste Lösung, um diese Parameter zu garantieren, ist die Cloud-Nutzung. Auch die NIS2-Richtlinie sieht ähnliche Anforderungen vor. Dennoch weisen nicht alle Daten im selben Ausmaß hohe Kritikalität auf. Im Vordergrund sollte die Verfügbarkeit im Krisenfall stehen, insofern diese erforderlich und kommerziell vertretbar ist.
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Die INTERNETOFFENSIVE ÖSTERREICH begrüßt die Entwicklung von Datenstrategien in jedem Ressort, empfiehlt jedoch, diese möglichst konkret durch die Datenstrategie des Bundes zu vereinheitlichen und abzustimmen, um so einem hohen Aufwand in Erarbeitung und Implementierung vorzubeugen und Anbietern nicht mit einem hohen Mehraufwand zu belasten.
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Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie kann hier dazu genutzt werden, Datenauswertung zu erleichtern. Gleichwohl bleibt das vorliegende Papier überwiegend vage in der Haltung zur KI-Nutzung. Um ethische Vertretbarkeit, Gesetzlichkeit und effiziente Handlungsfähigkeit zu gewährleisten, wären konkrete Sicherheits- und Verfahrensanleitungen wünschenswert.
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"Im Forschungsbereich müssen Infrastrukturen von Forschungseinrichtungen (z.B: Universitäten) als Services betrieben werden, welche eine aktive Rolle bei der Transformation zu modernen Datenmanagement Praktiken unterstützen. Diese Services können, müssen aber nicht, als geteilte Services (Shared Services) zwischen Forschungseinrichtungen zur Verfügung gestellt und weiterentwickelt werden. Die Services müssen mit eigenen Betriebsmodellen und ausreichend budgetären Mitteln ausgestattet werden um einen langfristigen Betrieb zu ermöglichen."
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Was in der ganzen Strategie fehlt - und die Frage ist, ob das dieser Paragraph ist, wo man den Punkt machen soll - ist die Selbstverpflichtung der Staates, alle im Verfügungsbereich liegenden Register sowie weitere relevante Administrativdaten für die Forschung freizugeben und zwar über das AMDC, sodass eine Verlinkung der Daten möglich ist. In der jetzigen Legislaturperiode wurden gute Schritte gesetzt, aber es gibt noch viel zu tun. Eine Ministerien haben ihre Register freigegeben, andere weigern sich standhaft. Kohärente Politik sieht anders aus.
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Dies ist alles wünschenswert, aber es klingt ein wenig zu allgemein. Es geht ja nicht bloß darum, Feedback in der Verwaltung zu berücksichtigen. Es fehlt an einer grundsätzlichen Klärung, welches Ausmaß an Digitalisierung überhaupt angestrebt werden soll. Wo liegen die Grenzen und wie will Österreich mit Menschen umgehen, die keine Smartphones haben (wollen) oder bedienen können. Eine Datenstrategie könnte auch die Grenzen und nichtdigitalen Mindeststandards definieren wollen - oder einen Prozess und eine Debatte darüber starten. Man beachte nur die jüngste Kritik der Pensionistenverbände an allein digitalen Einreichmöglichkeiten für Förderungen.
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Es ist nicht klar, ob hier allgemeine (nicht IT) Ausbildungen gemeint sind oder andernfalls warum die vielen bestehenden IT-Ausbildungen in ganz Österreich nicht reichen. Nicht erwähnt wird, dass die Nachfrage nicht allein aus eigener Kraft möglich sein wird und Zuzug von Fachkräften wichtig bleiben wird.
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Dieser Absatz wirkt als wären die wirklich zahlreichen bestehenden Ausbildungsangebote in ganz Österreich auf allen möglichen Ebenen wenig bekannt. Einige Analysen verweisen darauf, dass es kein Angebots- sondern ein Nachfrgeproblem gibt, vor allem bei weiblichen Fachkräften. Es fehlt eine genauere Analyse, die auch Teil der Strategie sein könnte.
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In der Praxis ist es freilich so, dass sich öffentliche Hände nicht innovationsfreundlich oder vertrauenswürdig verhalten. ZB binden Gemeinden die Verwendung von Apps (zB Mobilität) daran, dass Bürger ihre persönlichen Daten zur Verfügung stellen und bieten keine anonymisierten Dienste (zB Tickets) an oder möchten Touristen gerne orten, um mehr über sie zu erfahren etc. Der Staat verhält sich in der Praxis oft wenig besser wie private Unternehmen, die möglichst viele Daten ernten wollen. Hier würde es beserer Vorbilder und Empfehlungen oder Richtlinien bedürfen. Nach wie vor teilen Gemeinden viele Daten nicht gerne, weil sie stärker evaluiert werden können - und sei es nur, wie oft die ihre Busse verspätet sind. Dieses Verhalten zu ändern bedarf gezielter Maßnahmen bevor von Bürgern Vertrauen gefordert werden kann.
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Gemeinsame Datenräume implizieren nicht unmittelbar gemeinsame Verwendung (Teilen) von Daten. Dieser Absatz bedarf einer Überarbeitung mit Industrievertretern, um realistische Ziele zu setzen und die Energie dort zu investieren, wo wirklich Synergien zu erwarten sind. Es gibt gute Gründe, weshalb Industrie keine Daten teilt von Betriebsgeheimnissen bis zu Einsichten in Fehler, Märkte etc.
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Ich finde es realistscher, einzelne, dafür gute und vielbeachtete Vorzeigebeispiele zu haben, und zwar für mehrere Ebenen der öffentlichen Verwaltung (Gemeinde, Länder, Bund). Die Strategie geht sehr wenig auf die Zusammenarbeit des Bundes, der Länder und Gemeinden ein, was doch vermutlich eine der Hauptherausforderungen aus praktischen und rechtlichen Gründen ist.
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Nach den obigen Ausführungen scheint mir eher das Vertrauen der öffentlichen Hände wichtig zu sein. Die Strategie springt zwischen der öffentlichen und privaten Seite recht munter hin und her. Vielleicht wäre eine bessere Unterscheidung der öffentlichen Daten, privater Daten von Unternehmen und Organisationen und von Personen zielführend.
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Betrachtet man die langwierige Diskussion um das Informationsfreiheitsgesetz und die Praxis der staatlichen Verweise auf "Datenschutz" liest sich dieser Teil der Strategie ein wenig wie Wunschdenken. Hier ist sicherlich wesentlich mehr an Überzeugungsarbeit und Vorleben guter Praxis, Prämierungen etc. nötig. Dies stellt einen Kulturwandel dar.
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Die Strategie scheint sich zu stark auf die bloße Bereitstellung von Daten (als Open Data) zu verlassen. In der Praxis hat sich gezeigt, dass die Verwendung der Daten vor allem durch Funktionalität, Benutzerfreundlichkeit, Good Practice etc. abhängt, d.h. mit den Funktionen die zur Verfügung gestellt werden. Dies bedarf aber einer ständigen Wartung, Evolution und Orientierung an den Interessen potenzieller User der Daten. Dies ist noch nicht ausreichend berücksichtigt.
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Die Strategie sollte stärker zwischen nicht-personenbezogenen und personenbezogenen Daten unterscheiden. Die Trennung dieser Datenarten würde in der Praxis vieles einfacher machen, da bei nicht-personenbezogenen Daten weniger Skepsis und weniger Probleme zu erwarten sind. Bei personenbezogenen Daten könnte ebenfalls eine weitere Unterscheidung sinnvoll sein, um besonders sensitive Daten (lt. GDPR) auszuklammern bzw. besonderer Prozeduren zu unterwerfen.
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Hier, wie auch an bei anderen Stellen, ist die Frage, wie die Datenstrategie mit anderen einschlägigen Strategien zusammenspielt. Österreich verfügt über eine Strategie für Cybersicherheit https://www.bundeskanzleramt.gv.at/themen/cybersicherheit/oesterreichische-strategie-fuer-cybersicherheit.html Welche Aspekte sind dort abgebildet? Muss die Cybersicherheitsstrategie novelliert werden? Ich kenne mich dazu zu wenig aus, aber es erweckt ein wenig den Eindruck, dass die rechte Hand nicht weiss, was die linke tut.
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Hier stecken eigentlich zwei Ziele drinnen, die man besser herausarbeiten sollte: (1) die Bewältigung der Klimakrise (Klimawandel ist wohl ein zu schwaches Wort) mittels Daten (haben wir die, welche brauchen wir?) und (2) Datenverarbeitungen / Digitalisierung selbst ressourcenschonender zu gestalten.
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Bei der Daten-Bereitstellung durch Unternehmen muss von vornherein klargestellt sein, dass deren Daten-Bereitstellung keinerlei Zwängen unterliegt bzw. auch keinerlei Nachteile entstehen, wenn Daten nicht als Open Data bereitgestellt werden. Dies ist besonders relevant vor dem Hintergrund, dass Unternehmensdaten allenfalls geistiges Eigentum und Geschäftsgeheimnisse enthalten können und überdies eine Bereitstellung von Daten in einer bestimmten Form mit (zusätzlichem) Aufwand für Unternehmen verbunden sein kann.
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Es wäre hier sinnvoll, eine Definition von "Datenkatalogen" zu ergänzen und ggf. ein Beispiel zu nennen. Außerdem fördern Datenkataloge durch ihre bloße Existenz nicht "Open Data, die Realisierung einer offenen Verwaltung und die Datenwirtschaft insgesamt", ich würde vorschlagen, diesen Satzteil zu löschen. Der Satz "Über Datenkataloge werden entscheidende Schnittstellen zwischen verschiedenen Datenarten und -quellen hergestellt" liest sich, als wäre mit Datenkatalog hier ein Data Space gemeint; braucht Klarstellung der Definitionen
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Wir sollten nicht nur (verantwortungsvolle) Nutzer sein. Wir sollten den ernsthaften Versuch unternehmen, bei der Schaffung und Gestaltung dieser Technologien mit dabei zu sein. Dafür brauchen wir aber auch Spitzenforschung und exzellente tertiäre Bildung. Dafür braucht es aber ein entsprechendes Budget.
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Ich würde weiter gehen: Wir brauchen eine Vision für die Datenstrategie, wo wir bei 2-3 Punkten Exzellenz im Vergleich zu den europäischen Partner erreichen. Wo wollen wir uns besonders hervortun und unsere Stärken ausspielen. Darüber hinaus stimme ich zu, dass die Strategie keinerlei messbare Ziele (und deshalb auch keine Budgets) enthält. Wenn aber niemand die Umsetzung der Datenstrategie beurteilen kann, warum brauchen dann wir überhaupt eine?
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Bei der Ausarbeitung von Verhaltenskodizes und Richtlinien zur Förderung der effizienten Datennutzung soll auf bereits etablierte Sicherheitsstandards wie den Kriterienkatalog BSI Cloud Computing Compliance Criteria Catalogue sowie auf die BSI IT-Grundschutz-Standards verwiesen bzw. diese berücksichtigt werden.
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Es ist gut, dass man sich der Lieferkettenproblematik widmet, aber dass in der Strategie weitgehend nur dieser Bereich konkreter vorkommt, lässt das ganze als etwas random erscheinen. Welche Themen gibt es noch, die unbedingt in der Datenstrategie drinnen stehen sollen? (Gesundheit wäre eines). Es sollte hier einen systematischeren Ansatz geben, welche Themen prioritär behandelt werden sollen.
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Da hier die Krisen angesprochen werden: in den rezenten Krisen haben wir aus auf Daten verlassen, die da waren. Das waren aber nicht immer die Daten, die man gebraucht hat, um der Krise zu begegnen. Es wäre daher wichtig, nicht nur von den vorhandenen Daten auszugehen, sondern gezielt zu schauen, welche Daten brauchen wir, um aktuelle Krisen (und solche die wir antizipieren), resilienter bewältigen zu können. Jeder, der es wissen wollte, wusste, dass wir eines Tages einer Pandemie gegenüberstehen werden. Man hat aber nichts getan um darauf vorbereitet zu sein. Die Folgen waren Blindflug und hohe Kosten (Covid Hilfen).
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Gutes Ziel, aber die Gefahr besteht, dass jedes Ministerium was eigenes produziert und damit andere Ziele dieser Strategie konterkariert. Die Ministerium sollten einer einheitlichen Datenstrategie folgen und diese auch möglichst einheitlich umsetzen. Sonderwege sind immer denkbar, bedürfen aber einer eigenen Rechtfertigung. Das Ziel hat einen geringen Verbindlichkeitsgrad. Wer übernimmt die übergehordnete Governance?
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Bitte keine eigenen Datenstrategien der einzelnen BMs, wo dann jeder macht was er will! Die Verwaltung und Ministerium müssen von außen als kohärent wahrgenommen werden und eine einheitliche Strategie verfolgen. Die Inkohärenz ist aktuell schon sehr hoch, man sollte künftig darauf schauen, dass man die Fäden wieder zusammenzieht.
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Es stimmt, dass Daten aus dem Forschungsbereich oft nicht gut auffindbar ist, wenn man keine Kenntnisse darüber hat. Ob eine bessere Verknüpfung mit data.gv.at eine bessere Auffindbarkeit (für relevante Zielgruppen) ermöglicht, sollte zunächst mal mit den Betroffenen diskutiert werden. Mir ist nicht bekannt, dass es da schon mal Gespräche gab.
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Das ist nicht ganz up to date. Die genannten Projekte laufen 2024 aus. Die Nachfolge (ARI&Snet) ist nicht genannt. Es wird dann auch so getan, als wäre das alles Top Down durch die Bundesregierung. Als beteiligter an diesen Projekten kann ich mit Sicherheit sagen, dass diese größtenteils Bottom-up initiiert wurden (mit finanzieller Unterstützung des BMBWF natürlich!).
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Bevor man sich mit Datenspende im Sinne einer Aufbau einer Infrastruktur beschäftigt (Kosten!) sollte man zunächst analysieren, was die Nachfrage danach sein wird. Wenn wir Millionen dafür ausgeben, dass am Ende ein paar Einzelpersonen Daten spenden, sollte man die Ressourcen woanders einsetzen. Für Altruismus ist das Land nicht besonders bekannt, weswegen man z.B. bei der Organspende auch die sog. Widerspruchlösung gemacht hat.
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Für den Forschungsbereich ist Pseudonymisierung essentiell. Daten lassen sich oft nur anonymisieren, wenn man sie aggregiert und sie damit für die Forschung unbrauchbar werden (da nicht verknüpfbar). Wir haben beim Zugang zu pseudonymisierten Daten hohe Standards hier (siehe AMDC). Mir ist bewusst, dass es Lösungen wie differential privacy gibt, aber bis das funktionieren sollte, braucht es die Möglichkeit der Nutzung pseudonymisierter Daten für die Forschung.
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Warum beantwortet man in AT jede politische Frage mit der Antwort "Förderung"? Wenn der Staat gute rechtliche Rahmenbedingungen schafft, Daten zur Verfügung stellt und Standards schafft, braucht man dann wirklich noch Förderungen im Dienstleitungsbereich? Das sollte man dann wirklich mal dem Markt überlassen, mit Ausnahme der Bereiche, wo Marktversagen zu erwarten und und die erbrachten Leistungen aber essentiell sind.
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Das ist sehr unkonkret. Welche Infrastrukturen werden wie gefördert? Da Datenschutz v.a. auf EU Ebene abgehandelt wird, wie wird Österreich da aktiv werden? (Was passt nicht an der DSGVO?). Ethische Grundprinzipien sind ein weiteres Feld. Je nach ethischer Theorie kann das so oder so ausschauen. Im Moment verbleibt das ganze auf der Ebene des virtue signalling.
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Im Zuge der DKO sollte eine Bewusstseinsbildung über den "nicht-bezifferbaren" Wert von Daten erfolgen, bzw. auch über Alternativkosten. Bsp: Der Nutzen von eRechnungs-Daten im Vergleich zu pdf- oder Papier-Formaten beträgt laut Studien 12 Mrd. EUR p.a. in Österreich. Für Viele ist das Nutzenpotenzial nicht greifbar, da die Alternativen nicht bekannt sind.
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Es sollte eine mittelfristige Vision und eine konkrete Zielsetzung (wie z.B. im Bereich Datennutzung zumindest EU-Durchschnitt zu erreichen) definiert werden. Dafür bracuht es Konkretisierung und Budgets. Viele der genannten Maßnahmen brauchen konkrete Zielsetzung, Umsetzungspläne und vor allem Budgets
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Dies ist eine wichtige Basis, die Verbreiterung der Digitalisierung im KMU-Segment (KMU.DIGITAL, DIHs, KI-Aktivitäten) muss (noch) mehr Fokus erhalten. Um die Chancen im Datenbereich nutzen zu können, brauchen vor allem KMU niederschwellige Unterstützung. Ein neues mehrstufiges Fördersystem für Daten & KI für Unternehmen soll dazu aufgesetzt werden. (wie in der österreichischen Roadmap für die Digital Targets 2030 ab 2025 avisiert)
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Die „Einrichtung einer koordinierenden Stelle für Daten“ und eines Stakeholder-Forums zum fortlaufenden Austausch mit relevanten Akteuren ist wichtiger Schritt. Aufgrund der Komplexität wäre es sinnvoll Arbeitsgruppen zu den diversen Themen einzurichten. Es sollten klare Verantwortlichkeiten und Budgets zur koordinieren Stelle geschaffen werden, aktuell sind die Zuständigkeiten sehr fragmentiert und tw unklar
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Das Wort "Pseudonymisierung" sollte in keiner Datenstrategie vorkommen, höchstens als abschreckendes Beispiel. Vor allem sollte es nicht im Zusammenhang mit Gesundheitsdaten erwähnt werden, wie jeder Datenschützer bestätigen wird. Es sollte andere moderne Methoden erwähnt werden, z.B. differenzielle Privatsphäre uvm.
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Ich schlage einen neuen Punkt "1.2.4" vor (leider kann ich den nur hier, bei P18) als Kommentar einfügen. 1.2.4 Websites öffentlicher Stellen verwenden als Standard eine CC-By-Lizenz. Auf österreichischen Behördenwebsites ist im Impressum in der Regel ein Copyright-Vermerk angebracht. Das Kapitel 1.2 adressiert insbesondere strukturierte Daten. In Zeiten der LLMs werden aber auch unstrukturierte Texte im Internet immer wichtiger. Websites öffentlicher Stellen sind eine wichtige Quelle für das Training von LLMs. Durch eine Angabe einer offenen Lizenz ist das Crawlen von Websites/Trainieren von Modellen daher auch rechtlich einwandfrei möglich. Wir müssen ja ein Interesse daran haben, dass LLMs mit Informationen von Behördenwebsites (bevorzugt) trainiert werden. Übrigens ist der Copyright-Vermerk vermutlich auch rechtlich zweifelhaft: Ein Beitrag auf einer Behördenwebsite müsste wohl wie ein "amtliches Werk" eingestuft werden und ist daher nicht dem Copyright zu unterwerfen. Meine Vermutung ist ja, dass man weniger das Copyright absichern möchte, als vielmehr das Nennen der Quelle wichtig ist. Genau das leistet eine CC-By-Lizenz, verhindert aber nicht die Weiternutzung der Inhalte. Einzige mir bekannte Ausnahme ist die Stadt Linz: https://www.linz.at/impressum.php
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Die Formulierung "Ebenso soll quelloffene Software (Open Source) bei der Weiterentwicklung digitaler Dateninfrastrukturen stärker berücksichtigt werden." gehört meiner Meinung nach nicht (nur) in das Kapitel 1.3.2 (Daten interoperabel gestalten), sondern sollte weiter oben angesiedelt werden. Würde vorschlagen, das in Kapitel 1.1. "Schlüsseltechnologien" einzuarbeiten.
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Ein von Experten moderiertes Wissens-Portal widerspricht höchst wahrscheinlich nicht den Prinzipien der Diversität und Dezentralität, wenn jedes Repositorium seine Souveränität behält und gemeinsame Schnittstellen definiert werden, die sich auf die Darstellung übergreifende Themen fokussieren, beispielsweise Energieverwaltung oder Müllproduktion o. ä. Dies könnte Bürgerinnen und Bürgern einen aufbereiteten Zugang zu den vorhandenen Repositorien verschaffen.
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"Datenbeauftragter" klingt etwas verstaubt. Ich stimme Frau Singer zu. Es ist vielmehr eine klar verständliche und übersichtliche Informationsarchitektur gefordert, die in verschiedenen Kampagnen ausgerollt wird. Dahingehende wird es mehrere Datenmanager benötigen um die passende Strategie für die verschiedenen Bedürfnisse und Anforderungen zu entwickeln.
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Ich empfehle den Einsatz der Standardisierung von Daten bzw. die Bereitstellung von strukturierten Daten zu fördern, um einerseits die Datenqualität zu verbessern; andererseits aber auch eine dezentrale Datenhaltung zu unterstützen sowie perspektivisch einen internationalen standardisierten Datenaustausch zu ermöglichen. Zusätzlich empfehle ich das Thema "Mindset & Kultur" als weiteren Hebel zur Verbesserung der Datenqualität aufzunehmen. Weg von "Man hat hier immer schon -xxx- eingetragen", hin zur mehr Transparenz!
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Der Data Governance Act sieht in Artikel 8 auch zentrale Informationsstellen vor, die als Anlaufstelle für diejenigen dienen, die die Weiterverwendung von solchen Daten beabsichtigen. Bei der Einrichtung neuer Strukturen sollten also auch die Weiterverwender berücksichtig werden um sie in Folge zu unterstützen und zu beraten.
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Dieser Paradigmenwechsel in der Nutzung öffentlicher Daten durch Dritte hat in den Jahren seit dem ersten Informationsweiterverwendungsgesetz nicht überall stattgefunden. Ein Aufruf an die Ministerien eine eigene Strategie zu formulieren lässt auch weiterhin sehr viel Interpretationsspielraum. Sinnvoller wäre die klare Verpflichtung zu einer stringenten Umsetzung der hier formulierten Prinzipien mit entsprechender Kostenabdeckung.
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Daten, die einen Personenbezug haben, sind nicht generell geschützte Daten. Die PSI und Open Data Richtlinie und das österreichische IWG sehen auch die Nutzung von personenbezogenen Daten als publich sector information vor, wenn diese Daten zugänglich sind (z.B. öffentliche Register) und eine Datenschutzfolgeabschätzung keine schwerwiegenden Folgen für die Betroffenen feststellt.
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Seit 6 Monaten läuft die Statistik Austria bereits durch die Lande und erzählt, dass es bereits fix ist diese Stelle zu werden. Dann kann man sie hier auch gleich erwähnen. Eine Stelle, die rein zentral fungieren will und das Prinzip der Datenökonomie (dezentralität!) ablehnt. so will sie zb. im AMDC alle Daten zentral hüten. Ein Widerspruch gegen die Europäischen Werte!
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Wir haben in unserer Umfeldstudie etliche weitere relevante Standards und Basistechnologien erwähnt https://doi.org/10.57938/bfe2e0ca-67cb-489d-aa7b-39ce369fd9b6 (v.a. Kapitel 3), Es wäre, auch wenn hier nur ein Überblick gegeben wird, eine Möglichkeit auf diese und ggf. auch weitere Studien und bereits in meheren Ländern verwentete Standards zu verweisen, um hier den Beispiel-Charakter zu unterstreichen. Neben etablierten Metadaten-Standards können auch z.B. X-Road (EE, FI) und die von der NFDI (DE) etablierten Standards Beispiele sein, die zur Umsetzung als Best Practice dienen können, wie man solche Standards erfolgreich etabliert.
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Um verständliche Aufklärung zu betreiben braucht es aus meiner Sicht eine breite, niederschwellige Kampagne über die Bedeutung und Relevanz von Daten, insbesonders im Hinblick auf KI, die bald in allen Geräten ubiquitär verbaut sein wird. Der Begriff von Daten ist viel zu abstrakt für die meisten Menschen - Daten SIND Vertrauen, Daten sind eine ausgestreckte Hand und ein Vertrauensvorschuß, mit dem es - insbesonders im Hinblick auf die Schäden, die Social Media bereits verursacht hat, nun besonders rücksichtsvoll und sensibel umzugehen gilt.
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ich verstehe den Punkt nicht. Ich kenne mind. 2 große Stakeholderforen in AT, die mehr oder weniger national agieren: Data Intelligence Offensive (DIO) und Gaia-X Austria Hub. Dazu kommen auch regionale Initiativen - denn das Datenökosystem entsteht nicht zentral in Wien sondern oft dezentral in gewissen Branchen oder Regionen wie zB bei uns in Tirol der datahub.tirol ich bin mir deshalb nicht sicher, was für ein Mehrwert ein "Stakeholderforum" für Datenprovider und Datenconsumer bieten kann, was nicht die anderen großen auch schon bieten könnten
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Datenkataloge sollten entsprechend kategorisiert und in leicht verständlicher Sprache zur schnellen Suche transparent dargestellt sowie digital als EIN übersichtliches Asset mit Subkategorien verfügbar gemacht werden. (Das Suchen und Unwissen über verfügbare Datensätze hindert die Kreation innovativer Ideen)
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Gaia-X ist das eine. Interessanter wäre zu erwähnen, dass es verschiedene Zugänge zu Föderationsdiensten gibt. Gaia-X https://www.gaia-x.at/, IDSA https://internationaldataspaces.org/ oder Business Data Alliance https://data-spaces-business-alliance.eu/. Alle vereint das Ziel Daten über Datenökosystem zu teilen und dass föderierend. Kurzum: Gaia-X ist einer von mehreren und hat kein Alleinstellungsmerkmal.
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Data Science ist ein Teilgebiet der Informatik/Wirtschaftsinformatik, ich fände es daher gut etwas spezifischer Beispiele zu nennen, worauf hier der tatsächliche Fokus gelegt werden soll. Mögliche, spezifischere Formulierungen der Überschrift: Fokus auf Innovation, Datengetriebene Wirtschaft und Open Science bzw. Fokus auf Innovation, Datenwirtschaft, und Open Science Statt über Data Science im allgemeinen, könnte man auch über Datafication / Datafizierung sprechen: Datafication oder Datafizierung, siehe auch https://de.wikipedia.org/wiki/Datafizierung, wird auch in den Datenstrategien anderer Länder explizit genannt: Ein Bekenntnis zu “Datafication” ist z.B. in der NL Datenstrategie explizit genannt (siehe Details auch https://doi.org/10.57938/bfe2e0ca-67cb-489d-aa7b-39ce369fd9b6 Kapitel 3.2.1): darin wird betont, dass die “datafication” kontinuierliche Verbesserungen benötigt und daher als Prozess zu sehen ist. Aus dem genannten Kapitel: "Die Datenstrategie soll die Regierung auf dem Weg zu immer stärker datengetriebenem Arbeiten unterstützen, bei dem Daten nie Selbstzweck, sondern immer ein Mittel zur Erreichung eines bestimmten Ziels sind. Dementsprechend setzt man bei folgenden Problemen auf datengetriebene Lösungen: Energiewende, Gülleproblem, Kampf gegen Kriminalität, Armut und Verschuldung, Infrastruktur und begrenzte Flächen." Dies ist insofern wesentlich greifbarer, als über "Data Science" zu sprechen, NL verwendet den konkreten Begriff der Datafizierung und auch gleich konkrete Problemstellungn - "Data Science" auf der anderen Seite als Sammelbegriff für moderne Methoden der skalierbaren Datenanalyse, obgleich diese wichtig sind, könnte ggf. als weniger greifbar wahrgenommen werden, d.h. es ist nicht klar inwiefern "Data Science" gefördert werden soll. Ich schlage daher vor, den Begriff zu spezifizieren, bzw. konkrete Zeile zu nennen, etwa Ausbildung in "Data Science", Investition in Methoden/Grundlagenforschung, oder in konkrete Anwendungsgebiete, etc. am besten jedoch eine agile Strategie die diese Aspekte verbindet.
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Eine breite Unterstützung und Nutzbarkeit der EOSC für die Wissenschaft wäre in der Tat sehr zu begrüßen: insbesondere beobachte ich, dass nicht alle österr. Universitäten an https://eosc-austria.at/ beteiligt sind, siehe https://eosc-austria.at/partners/ , leider ist dies für kleinere Universitäten auch zum Teil nicht einfach machbar, sondern würde Unterstützung bedürfen, wie etwa einer Zusage, dies in den laufenden LVs mitzunehmen. Nachdem Recheninfrastruktur immer mehr auch interdisziplinär wichtig wird, wäre eine Recheninfrastruktur für die Wissenschaft bottom-up und für *alle* Universitäten FAIR nutzbar aufzubauen unabdingbar. Im momentanen Zustand ist das noch nicht gegeben, weil Recheninfrastruktur-Projekte noch zum Teil fragmentiert sind.
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Das FAIR Office Austria (heißt inzwischen übrigens "Go FAIR Office Austria") ist meines Wissens nach aus einem Projekt mit 3 Universitäten entstanden und insofern nicht unbedingt allein national repräsentativ für FAIR und Open Science. Daher wäre hier ein inklusiveres wording meiner Meinung nach besser, z.B. "Hierbei wird eine Zusammenarbeit mit Initiativen wie dem Go FAIR Office Austria, der Plattform Registerforschung, der Data Intelligence Offensive, AUSSDA, etc. angestrebt." Eine vollständigere (auch nicht vollständig, etwa AUSSDA ist dort nicht gelistet) Liste von Initiativen zu Forschungsdatenmanagement findet sich z.B. hier: https://forschungsdaten.info/fdm-im-deutschsprachigen-raum/oesterreich/initiativen-netzwerke/
MOST ACTIVE USERS
1. Effiziente und nachhaltige Dateninfrastrukturen entwickeln
1.1.1 Sichere Cloudinfrastrukturen, Schlüsseltechnologien, Architekturen für Datenräume und Instrumentarien zur Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten fördern
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Für eine erfolgreiche Weiterentwicklung der Datenökonomie braucht es effiziente Dateninfrastrukturen für die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und den gemeinsamen Austausch von Daten. Die Realisierung einer effizienten Datenwirtschaft erfordert eine solide technologische Basis und nachhaltig durchdachte Dateninfrastrukturen.
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P4
Die Bundesregierung wird relevante Schlüsseltechnologien für Dateninfrastrukturen fördern, um die Datenwirtschaft zu stärken und Standards für den Datenschutz und die Wahrung ethischer Grundprinzipien zu gewährleisten.
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P5
Insbesondere sind folgende strategisch relevante Technologiebereiche zu fördern:
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P6
● Verfügbarkeit und Nutzung gesicherter, energieeffizienter, erschwinglicher und leistungsfähiger Datenverarbeitungskapazitäten, sicherer Cloud-Infrastrukturen und Cloud-Dienste
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P7
● Ausbau von Datenleitungskapazitäten und einer Hochgeschwindigkeitsbreitband-Infrastruktur, die es ermöglicht, große Datenmengen zu übertragen und eine schnelle und zuverlässige Konnektivität für alle Akteure sicherzustellen (Glasfasernetze, 5G-Netzwerke)
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P8
● Förderung beim weiteren Aufbau von technischen Instrumenten und Dienstleistungen, wie etwa Datenräumen (Data Spaces), und Schaffung technischer Interoperabilitätsplattformen
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P9
● Förderung von Datenverarbeitungsmethoden zur Anonymisierung und Pseudonymisierung sowie zur Synthetisierung von Datensätzen, z. B. im Gesundheitsbereich
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1.2 Daten des öffentlichen Sektors, der Wirtschaft und der Wissenschaft füreinander zugänglich machen
1.2.1 Durchsuchbare Bestandsliste verfügbarer Daten im öffentlichen Sektor auf data.gv.at zur Verfügung stellen
P10
Datenkataloge dienen als zentrale Anlaufstellen für den Zugriff auf unterschiedliche Datenressourcen. Sie bieten eine strukturierte Übersicht über verfügbare Datensätze, deren Anbieter und Serviceangeboten und fördern Open Data, die Realisierung einer offenen Verwaltung und die Datenwirtschaft insgesamt. Über Datenkataloge werden entscheidende Schnittstellen zwischen verschiedenen Datenarten und -quellen hergestellt. Sie vereinfachen den Zugang zu wertvollen Datenressourcen und fördern dadurch Innovation, Transparenz und Partizipation. Die enge Verknüpfung mit Open Government Data (OGD) und die Integration in das österreichische Datenökosystem machen Datenkataloge zu einem zentralen Element der nationalen Datenstrategie. Die existierenden Datenplattformen data.gv.at sowie der Nationale Zugangspunkt für Mobilitätsdaten (NAP) sollen dafür weiter gestärkt werden. Auch Datenspenden sollen Eingang in die Datenkataloge finden. Föderierte Datenkataloge sollen so einfach wie möglich gefunden und durchsucht werden können. Dabei soll der Nutzer im Mittelpunkt stehen.
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P11
Im Zuge der Umsetzung des Data Governance Acts (DGA) wird eine zentrale Informationsstelle eingerichtet, die eine durchsuchbare Bestandliste (Metadatenkatalog) mit allen verfügbaren Datenressourcen bereitstellen wird (offene und geschützte Daten, vgl. 2.2.3.). Dies soll über das österreichische Datenportal data.gv.at hergestellt werden. Das Informationsfreiheitsgesetz (IFG) sieht ebenso eine Suchbarkeit nach Informationen von allgemeinem Interesse über data.gv.at vor. Das österreichische Datenportal erhält somit eine zunehmende Bedeutung als österreichweit zentrale Anlaufstelle zu verfügbaren Datenbeständen des öffentlichen Sektors, einschließlich der Datenbestände der Länder, Städten und Gemeinden.
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P12
Die Bundesregierung schafft durch die Einrichtung einer zentralen Informationsstelle im Zuge der Umsetzung des Data Governance Acts wesentliche Voraussetzungen für die Auffindbarkeit von geschützten Daten des öffentlichen Sektors. Die Bereitstellung einer durchsuchbaren Bestandsliste (Metadatenkatalog) auf dem österreichischen Datenportal data.gv.at über nutzbare Datenressourcen des öffentlichen Sektors trägt zur Erhöhung der Transparenz über verfügbare Datenbestände bei.
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1.2.2 Datenbeschreibungen aus dem Forschungsbereich mit dem Datenportal data.gv.at verknüpfen
P13
Forschungsdatenmanagement ist in Österreich durch verschiedene Initiativen und Policies geprägt, die sich auf die Optimierung des Umgangs mit Forschungsdaten konzentrieren. Der Digitalisierungs-Cluster „Forschungsdaten“ ist eine zentrale Initiative. Dieser Cluster integriert Projekte wie „RIS Synergy“, „FAIR Data Austria“ und „Austrian DataLAB and Services“, die gemeinsam auf eine effektive Verwaltung und Koordination von Forschungsdaten hinwirken. Die Bundesregierung strebt an, die Auffindbarkeit und Nutzbarkeit von Forschungsdaten unterschiedlichster Repositorien der Universitäten und Forschungseinrichtungen zu vereinfachen.
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P14
Die Bundesregierung strebt eine verbesserte Verknüpfung von Datenbeschreibungen aus dem Forschungsbereich mit dem Datenportal data.gv.at zur Erhöhung der Nutzerfreundlichkeit und Auffindbarkeit von Datenbeständen an.
ASAI: Wichtig ist für Österreich und die oft kleinteilige Wirtschaft das Ermöglichen und die Förderung des Teilens von Daten mit der Wissenschaft, auch zur gemeinsamen Entwicklung von KI-use cases und Modellen “made in Austria”, siehe dazu auch Details im "State of AI Report Austria 2023” der ASAI https://www.asai.ac.at/en/downloads-and-publications/?file=files/asai/do... sowie die Forderungen im "Positionspapier zur österreichischen Artificial Intelligence Strategie AIM AT 2030” der Unika https://www.asai.ac.at/en/downloads-and-publications/?file=files/asai/do...
Die meisten aktuell verfügbaren OD Repositories kranken an mangelnder Konsistenz va auf Ebene der Datenformate und -strukturen. Sinnvolle OD müssen mit klaren Vorgaben erhoben werden, damit ihre Auswertung mit vertretbarem Aufwand möglich ist. Hier sind dringend weitere formale Qualitätskriterien notwendig.
Was ist mit "Nutzer im Mittelpunkt" gemeint? Abgesehen davon: sollte hier nicht gegendert werden?
Bei "Serviceangebote" ist ein "n" zu viel.
Auch das Wort "föderiert" sollte in diesem Kontext kurz erklärt werden.