Informationsfreiheit

Zugang zu Informationen ist bei Behörden wichtig für die Verwaltungsabläufe, aber auch für die demokratische Meinungs- und Willensbildung der Bürger. Bei Unternehmen bildet er die Grundlage für die Planung und Realisierung von Geschäftsprozessen. Über ein Ökosystem, in dem Wirtschaft, öffentliche Verwaltung und Zivilgesellschaft Daten gemeinsam nutzen können, wird derzeit diskutiert. Ergänzend zu nationalen Bestrebungen wie der Open-Data-Initiative in Deutschland bedarf es freilich eines koordinierten europäischen Konzepts, um die Datenwirtschaft als Teil eines digitalen EU-Binnenmarkts zu etablieren. Die Handhabung von Informationen aus dem Internet der Dinge beispielsweise ist noch kaum geregelt. Immerhin will die Politik Gaia-X als Basis für ein europäisches Datenökosystem in der Cloud und auch Inhouse praxisreif machen.

Digitale Dienste können den Umweltschutz, die Landwirtschaft, die Energieversorgung oder das Verkehrswesen tiefgreifend verändern und verbessern. Für die Optimierung von Verkehrsströmen etwa werden Bewegungsdaten der Fahrzeuge benötigt, was umfangreiche Erfassungen erfordert, die bei manchen Bedenken wecken. Zuerst gilt es daher bei solchen Projekten, Akzeptanz bei den Betroffenen zu schaffen und Kompetenz beim Umgang mit einschlägigen Informationen zu erwerben. Danach kann eine leistungsfähige Infrastruktur aufgebaut werden, die Schutz und Sicherheit der Daten gewährleistet.

Interne und externe Daten unterschiedlicher Art sind das Fundament datengetriebener Services. Über die meist aus relationalen Datenbanken stammenden Zahlen für konventionelle betriebswirtschaftliche Anwendungen hinaus sind Sensordaten, Texte, Bilder, Töne in den Blick gerückt. Das Management der Daten sollte deshalb auf der Prioritätenliste ganz oben stehen: Sie müssen erfasst, zusammengeführt, bereinigt und verfügbar gemacht werden. Inkonsistenzen erschweren nämlich verlässliche Analysen, die heute neben einfachen Abfragen und Auswertungen mit Business-Intelligence-Werkzeugen zunehmend auch Verfahren des maschinellen Lernens umfassen. Außerdem verhindern sie die effiziente Verarbeitung und erhöhen die Speicherkosten unnötig.

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