Es gibt in Österreich bereits viele Aktivitäten im Vorfeld des DGA bzw. der Erstellung einer nationalen Datenstrategie. In den letzten Jahren wurde entsprechendes Know-How in den unterschiedlichsten Organisationen aufgebaut und die Akteure sind besser darin geworden, den Austausch untereinander zu intensivieren. Allerdings sollten einheitliche Methoden und Schemata entwickelt werden, die den Datenaustausch möglichst vereinfachen würden. Es entsteht der Eindruck, dass bisher jede Organisation das leistet, was von ihrer Warte her möglich ist; dies müsste aber idealerweise flächendeckend und koordiniert mit Unterstützung erfolgen.

Lasst uns bitte nicht 100.000 einzelne Regulierungsbehörden schaffen. Wir brauchen einen Rahmen, wo wir die in den einzelnen Behörden vorhandene Expertise zum Datenschutz, zum Wettbewerbsrecht usw. nutzen können. Ich brauche eine verantwortliche Behörde, die quasi mit allen bestehenden zusammenarbeitet und koordiniert.

Während der Corona Pandemie waren wir ewig oder eigentlich nicht in der Lage, die wichtigen Daten miteinander zu verknüpfen, weil irgendwelche Datenbanken in verschiedenen Ministerien lagen und dann auch noch der Datenschutz verwendet wird, um nicht zu tun. Das darf nicht sein. Damit begeben wir uns eigentlich der Wettbewerbsfähigkeit und Länder, die in der Lage sind, hier wirklich kompetente, sichere, geschäftsfreundliche Modelle zu entwickeln, die sind uns dann wettbewerbsmäßig sehr überlegen. Bei uns ist der Datenschutz das grosse Schlag-mich-tot-Argument.

Wir müssen weg von der sektoralen Regulierung hin zu einer horizontalen Regulierung. Wir müssen Strukturen bauen, wo jeder sein Wissen koordiniert einbringen kann. Eine Behörde, die sich mit Ai beschäftigt, muss sich auch mit Data Governance, dem Data Act und so weiter beschäftigen. Die Zeit der Regulierungssilos ist vorbei. Wir brauchen einfach einen holistischen Ansatz, wir müssen horizontal denken.  Der gesetzliche Auftrag muss sein, dass man sich mit allen anderen abstimmt, bevor es zu einer Entscheidung kommt. Wir müssen hier viel mehr quasi auch im System lernen und nicht einfach verbieten und bestrafen. 

Interoperabilität betrifft alle technischen Komponenten (1) gemeinsame Datenstandards und -formate, (2) definierte Kommunikationsprotokolle und Schnittstellenspezifikationen, aber auch das (3) Abgleichen von Logins und Identitäten (z.B. EID) einerseits, sowie (4) Teilnehmerstrukturen andererseits (welche öffentlichen Stellen haben obligatorisch teilzunehmen, welche TelnehmerInnen sind optional, etwa aus der Privatwirtschaft und wie identifizieren sich diese einheitlich?). Nur einige bzw. nicht alle dieser Aspekte zu berücksichtigen birgt Risiken.

Es ist noch nicht klar, wie bestehende (Meta-)Datenverzeichnisse (etwa Open Data Portal), Data Spaces (etwa diverse DIO Projekte und Initiativen) und sichere Verarbeitungsumgebungen (etwa AMDC, ÖNB) bestmöglich zusammenspielen können und interagieren können: (1) Offene Daten, (2) nichtoffene (öffentliche) Daten, sowie (3) Data Spaces für die Privatwirtschaft werden oft getrennt gesehen und behandelt: etwas ist nur (2) im Fokus des DGA. Für ein holistisches Daten-Ökosystem müssen diese ganzheitlich und verbunden gedacht werden, etwa durch standardisierte, wiederverwendbare Metadaten für (1)-(3), bzw. einheitliche, maschinenlesbare Lizenzbeschreibungen die den Zugang zu nicht-offenen Daten sowohl für (2) und (3) beschreiben.

Es besteht die Erwartungshaltung möglichst schnell in die Umsetzung der Datenstrategie zu kommen, Stakeholder-Buy-In leidet durch Verzögerungen. Außerdem besteht die Wahrnehmung, dass werden Verantwortlichkeiten, etwa zwischen Ressorts, bisher nicht klar genug definiert sind bzw. nicht aktiv wahrgenommen werden. Dem kann beigekommen werden, indem möglichst rasch (1) strukturelle Prozesse aufgesetzt werden, (2) Strategien, Ziele und Verantwortlichkeiten klar festgelegt werden, (3) konkrete Umsetzungsprojekte gestartet werden.

Generell bestand im Workshop Einigkeit über die Wichtigkeit einer integrierten Software-Architektur für eine Interoperabilitätsplatform, die Schritte zum Zugang zu Daten erleichtern und (teil-)automatisieren soll und folgende Schritte unterstützt:

• Daten finden ("facettierte" Suche) - in einem ersten SChritt ist es wichtig zu erfassen und auffindbar zu machen, wer welche Daten hat ("Wer hat was?"), damit sich Partner zum synergetischen Datenaustausch überhaupt finden können.
• Antragstellung  & Antragsabwicklung um Zugang zu nicht-offenen Daten zu bekommen (contracting)
• Datenaustauch, bzw. Verarbeitung in einer sicheren Umgebung, oder auch Zurverfügungstellung von (syntethischen?) Samples

Regulierung hat das Potenzial Fakten zu schaffen und top-down einen Kulturwandel zu "framen".  Verpflichtungen Daten zu teilen, haben etwa das Potenzial Datenqualität zu verbessern, bzw. Zögerlichkeiten, Daten aufgrund mangelnder Datenqualität zugänglich zu machen oder überhaupt zu erheben, abzubauen. Wichtig ist es hier, möglichst transparent klar zu stellen dass unterschiedliche Qualitätsansprüche abhängig vom Verwendungszweck sein können: Datenaustausch und -sammlung macht nur dann Sinn, wenn man mit den Daten auch etwas anfangen kann, daher müssen Datenqualitätsstandards eingehalten und (im Zusammenhang mit intentierten bzw. sinnvollen Datenverwendungszwecken und Verwendungsbeispielen) beschrieben werden.