Smart-Data-Innovationen

BMWi entwickelt Modelle für die wirtschaftliche Nutzung von Big Data

| Autor / Redakteur: Thomas Drilling / Nico Litzel

Expertengruppen des BMWi entwickeln Modelle für wirtschaftliche Nutzung von Big Data.
Expertengruppen des BMWi entwickeln Modelle für wirtschaftliche Nutzung von Big Data. (Bild: BMWi)

Auf dem ersten Arbeitstreffen der Fachgruppe „Wirtschaftliche Potenziale und gesellschaftliche Akzeptanz“ des Technologieprogramms „Smart Data – Innovationen aus Daten“ haben Experten des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) Ansätze erarbeitet, die Big Data wirtschaftlich nutzbar machen sollen.

Die Fachgruppe Wirtschaftliche Potenziale und gesellschaftliche Akzeptanz setzt sich projektübergreifend mit den wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Chancen und Herausforderungen auseinander, die die Entwicklung von Smart-Data-Lösungen mit sich bringen. Im Fokus stehen dabei sinnvolle Anwendungsbereiche und neue Geschäftsmodelle für Innovationen aus Daten.

Ohne vernetzte Produktionsanlage hat Deutschland keine Chance

Laut Prof. Dr. Christof Weinhardt, Leiter der Begleitforschung vom FZI Forschungszentrum Informatik und Leiter der Fachgruppe, lassen sich viele gesellschaftliche Herausforderungen ohne die effektive Nutzung von Big Data kaum bewältigen. So sei die deutsche Energiewende beispielsweise ohne intelligente Stromnetze, die einen Informationsaustausch zwischen Energieerzeugern und -verbrauchern ermöglichen, nicht machbar.

Auch die deutsche Industrie müsse sich anpassen, da disruptive Technologien derzeit die Märkte veränderten. Ohne die Vernetzung von Produktionsanlagen habe der Standort Deutschland im globalen Wettbewerb keine Chance. Fast alle gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Bereiche, vom Einzelhandel über die Medizin- und Gesundheitsbranche bis hin zu Wissenschaft und Forschung, stünden im Zuge der Digitalisierung vor der Herausforderung, gesammelte Daten für einen wirtschaftlichen Mehrwert aufzubereiten und zu nutzen.

Smart Data bietet enormes Potenzial

Dabei berge insbesondere die intelligente Nutzung großer Datenmengen – Smart Data – enorme wirtschaftliche Potenziale. Denn mittlerweile könnten kleine und mittelständische Unternehmen innovative Technologien besser nutzen, weil die technischen und finanziellen Hürden mit der voranschreitenden Verbreitung immer geringer würden. Mit den richtigen Geschäftsmodellen könnten laut Ansicht der Experten Wettbewerbsvorteile für den gesamten deutschen Mittelstand realisiert werden.

Neue Wege erarbeiten

Aus diesem Grunde soll die Begleitforschung des Technologieprogramms Smart Data zusammen mit den Experten der 13 vom BMWi geförderten Leuchtturmprojekte Wege erarbeiten, die Nutzung großer Datenmengen in neue Geschäftsmodelle zu übersetzen. Dies zielt offenbar insbesondere darauf ab, die öffentlichen Institutionen und die private Wirtschaft dazu anzuregen, passende Maßnahmen zu treffen, um den Herausforderungen adäquat zu begegnen. Die Handlungsempfehlungen der Fachgruppe umfassen dabei insbesondere die Aspekte:

  • Aus- und Weiterbildung von Fachkräften in Richtung Smart Data sowie Qualifikation im sicheren Umgang mit Daten,
  • Schaffung und Berücksichtigung ethischer Rahmenbedingungen,
  • Entwicklung einheitlicher Standards für den Datenzugang,
  • Aufbau einer leistungsfähigen IKT- und Cloud-Infrastruktur zur Unterstützung von Smart Data Services und das Themenfeld
  • wirtschaftliche Potenziale und gesellschaftliche Akzeptanz.

Fachgruppe „Wirtschaftliche Potenziale und gesellschaftliche Akzeptanz“

Die Fachgruppe setzt sich auch mit der gesellschaftlichen Herausforderungen im Zuge von Smart Data auseinander, da die Realisierung wirtschaftlicher Potenziale durch innovative Smart-Data-Lösungen eine breite Akzeptanz und Kooperationsbereitschaft der betroffenen Akteure voraussetzt. Ferner setzt sich die Fachgruppe für einen transparenten und verantwortungsvollen Umgang mit Daten ein. Dies gilt sowohl für gesammelte Rohdaten als auch für Informationen, die Rückschlüsse auf konkrete Personen oder Ereignisse zulassen.

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