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10.01.2019
L. Friedel

"Eine nationale Daten- und Analyseinfrastruktur als Grundlage Digitaler Souveränität". Artikel erscheint im nächsten GI Datenbankspektrum

''... Daten sind der wesentliche Produktionsfaktor der Zukunft sowie Grundlage der meisten anderen wissenschaftlichen Fächer. Der Aufbau und nachhaltige Betrieb einer Daten- und Analyseinfrastruktur sollte als eine nationale Aufgabe im Rahmen der KI-Strategie der Bundesregierung angesehen werden, um die Rolle Deutschlands als starken Wirtschafts- und Wissenschaftsstandort in einer digitalisieren Welt nachhaltig zu sichern. ...

Eine nationale Daten- und Analyseinfrastruktur als Grundlage Digitaler Souveränität,
Volker Markl''. Informatik-Spektrum (2019). https://doi.org/10.1007/s00287-018-01136-z


Zusammenfassung
Daten sind der wesentliche Produktionsfaktor der Zukunft. Informatik und Data Science werden zur Grundlage der meisten anderen wissenschaftlichen Fächer wie Physik, Chemie, Wirtschaft. Sie sind in ihrer Bedeutung damit der Mathematik vergleichbar. Datenzugang und Datenkompetenz sind die Schlüsselfaktoren für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit. In beiden Belangen ist Deutschland ins Hintertreffen geraten. Zur Erlangung von Datensouveränität benötigen Deutschland bzw. Europa eine nachhaltig (und öffentlich) betriebene Daten- und Analyseinfrastruktur. Diese stellt den Zugang zu Daten zu großen, qualitativ hochwertigen Datenmengen (Internet, Forschungsdaten, öffentliche Daten, z. B. mCloud) sicher und ermöglicht es, deren Analyse und Visualisierung für Schulen, Universitäten, Forschungseinrichtungen und Bürger zu demokratisieren. Nur auf diese Weise lässt sich die Lücke zu den monopolisierten Datensammlungen amerikanischer IT-Konzerne oder dem staatlich regulierten Zugang zu Daten in China schließen. Eine derartige nationale, allgemein zugängliche Infrastruktur sollte nicht nur Daten, Analysen und Visualisierungen verwalten und kontinuierlich in Echtzeit bereitstellen, sondern gleichzeitig die Algorithmen und Werkzeuge entlang der gesamten Datenwertschöpfungskette (Quellenauswahl, Informationsextraktion und Integration, Analyse und Modellbildung sowie Anwendung und Visualisierung) einfach nutzbar (webbasiert, open-source, wiederverwendbar) bereitstellen, um auf diese Weise durch ,,Daten und Analysen aus der Steckdose“ Forschung sowie die Innovation in datengetriebene Anwendungen in Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft zu befeuern.

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