15.02.2019

brutkasten Meetup #OpenData: „Daten dürfen nicht im Silo lagern“

Am Mittwochabend fand im Wiener weXelerate der brutkasten Meetup #OpenData statt. Eine Expertenrunde ging im Rahmen einer Podiumsdiskussion einerseits der Frage nach, welche Potentiale der Open-Data-Ansatz für Innovationen im HealthTech-Bereich hat, andererseits welche Herausforderungen er in Bezug auf Datenschutz mit sich bringt. Zudem wurde Startups im Rahmen des Events die Möglichkeit geboten, vor einer Expertenjury zu pitchen, um sich so Inputs zu holen.
/artikel/brutkasten-meetup-opendata-daten-duerfen-nicht-im-silo-lagern
Open Data
(c) der brutkasten/Marko’s Photography

Open Data als Grundlage moderner Produktentwicklung. Welchen Auswirkungen und Herausforderungen stehen wir gegenüber? Diese Ausgangsthese bzw. Frage behandelte am Mittwochabend eine Expertenrunde bestehend aus Vertretern der Health- und GovTech-Branche, Datenwissenschaftlern und Startup-Gründern beim brutkasten Meetup im Wiener weXelerate.

Als Experten waren geladen: Andreas Nemeth, CEO der Uniqa Ventures, Hubert Wackerl, Geschäftsführer der ITSV, Thomas Binder, Kardiologe und Co-Founder des HealthTech Startups 123sonography, Klaudius Kalcher, Co-Founder des Wiener Startups Mostly AI, sowie Cosima Serban, Chief Strategy & Innovation Officer bei der Marketingagentur e-dialog.

der brutkasten Meetup #opendata

Gepostet von DerBrutkasten am Mittwoch, 13. Februar 2019

Daten als Innovationsmotor im HealthTech-Bereich

Am Beginn der Podiumsdiskussion stellte Yvonne Pirkner, die als Moderatorin durch den Abend führte, den Experten die Frage, wie wir mit Daten als heiklem Gut umgehen sollen und welche Potentiale sie als Innovationsmotor haben – insbesondere im Gesundheitswesen.

Andreas Nemeth von Uniqa Ventures betonte, dass Patientendaten in der Medizin nicht mehr nur ex-post für Studien herangezogen werden könnten, sondern mittlerweile prognostische Möglichkeiten bieten würden. Demnach könnten Ärzte und Wissenschaftler bereits den Gesundheitszustand von Patienten „vorausschauen“. Dies biete die Möglichkeit schon präventiv Therapiemaßnahmen ergreifen zu können und so die Lebenserwartung von Menschen zu erhöhen.

Damit „Daten leben retten können“ müssten jedoch „Datenschätze“, wie beispielsweise vom Hauptverband der österreichischen Sozialversicherungsträger, geöffnet werden, so Nemeth. Dabei sollte man jedoch mit der nötigen „Demut und Sensibilität“ vorgehen.

Sandboxes für HeathTech- und GovTech-Branche

Hubert Wackerl, Geschäftsführer der ITSV und Vertreter der österreichischen Sozialversicherungen, sprach sich in diesem Zusammenhang für „Sandboxes“ im HealthTech- und GovTech-Bereich aus. In regulatorischen „Freiräumen“ könnten so Wissenschaftler und Experten in Kooperation mit Startups nützliche Use-Cases im Rahmen der präventiven Analyse von Gesundsheitsdaten testen.

Durch Sandboxes könnte zudem auch die Verwaltung und Politik einen Mehrwert ziehen, um die nötigen regulatorischen Rahmenbedingungen zu schaffen. Wichtig sei es, eine Balance zwischen dem Schutz von persönlichen und intimen Daten sowie datengetriebener Innovation zu finden, so Wackerl. In diesem Zusammenhang seien auch Startups ein essentieller Innovationsmotor.

In Bezug auf das Testen von Daten-Use-Cases sei es wichtig zunächst positive Präzedenzfälle zu schaffen, so Cosima Serban, Chief Strategy & Innovation Officer bei der Wiener Online-Marketing-Agentur e-dialog. Sie erklärte: “Unsere Gesellschaft funktioniert nicht mehr nur auf Basis des Versprechens. Heutzutage müssen wir Menschen konkrete Use-Cases vor Augen führen, wie wir mit Daten unser Leben verbessern können. ” Hierfür würde sich auch die Werbung und insbesondere das Online-Marketing anbieten. Werbung rette zwar keine Leben, mit ihr könnten aber eine Vielzahl an Daten-Use-Cases getestet werden, die anschließend in anderen Bereichen unserer Gesellschaft – wie dem Gesundheitsbereich – zur Anwendung kommen könnten.

Ethische Fragen müssen geklärt werden

Thomas Binder, Mediziner und selbst Co-Founder eines HeathTech-Startups, betonte, dass eine verstärkte Startup-Collaboration zwischen dem „Public- und Private Sector“ für die Medizin enorme Vorteile mit sich bringen würde. Jedoch sollte nicht nur die Quantität an Daten im Vordergrund stehen, sondern auch die Qualität. Wie viele Daten bereits jetzt schon anfallen, veranschaulichte er anhand eines Beispiels: „Vor zehn Jahren sind bei einem CT-Scan rund zehn Megabyte an Daten angefallen, heute sind es bereits ein Terabyte.“

Wie er weiters betonte, müssten in der Nutzung von sensiblen Patientendaten jedoch noch etliche ethische Fragen geklärt werden. So könnten sich auch computergestützte Systeme irren. Hierbei müsste man abklären, wer bei etwaigen Fehlentscheidungen rechtlich zur Verantwortung gezogen werden könnte.

In Bezug auf Studien, die bereits den Zusammenhang zwischen Facebook-Nutzerdaten und dem psychischen Zustand von Personen analysierten, betonte er, wie heikel der Umgang mit Patientendaten sei. „Aus den Nutzerdaten von Facebook kann man bereits herausfinden, ob ein Nutzer depressiv ist oder nicht. Dahingehend könnte man ihm Hilfe anbieten. Allerdings könnte man auch herausfinden, ob jemand manisch ist und ihm im News-Feed die Buchung einer Reise nach Las Vegas anbieten“, so Binder.

„Daten dürfen nicht im Silo lagern“

Heutzutage wisse die Menschheit definitiv mehr über die Welt als je zuvor. Dies bringe sowohl enorme Chancen, als auch Risiken mit sich, so Klaudius Kalcher, Co-Founder und Data Scientist beim Wiener Startup Mostly AI.

Im Zuge der Diskussion erläuterte er, dass Informationen immer an Individuen gekoppelt seien, von denen sie auch stammen. Um Datenasymmetrien zwischen Bürgern und den Big Playern der Tech-Branche vorzubeugen, müssten Information aus personenbezogenen Datensätzen auf eine vollständig anonyme Art und Weise nutzbar gemacht werden.

Abschließend resümierte er, dass der Open-Data-Ansatz enormes Potential hätte. Wichtig sei jedoch die Datenqualität in Zukunft zu verbessern „Je mehr Daten genutzt werden, desto höher wird auch die Datenqualität. Probleme entstehen meist in der Anwendungspraxis und können anschließend behoben werden.“ Demnach bedürfe es einerseits einer verstärkten Sensibilisierung in Bezug auf Datenschutz, andererseits einer Öffnung von „Datenschätze“ großer Unternehmer und der Verwaltung. „Daten dürfen nicht im Silo lagern“, so Kalcher.


=> zur Page von UNIQA Ventures

=> zur Page von ITSV

=> zur Page von 123Sonography

=> zur Page von Mostly AI

=> zur Page von e-dialog

Redaktionstipps
Deine ungelesenen Artikel:
20.10.2026

Wiener Startup Prewave startet KI-Agenten für die finanzielle Bewertung von Lieferkettenrisiken

Das Wiener Startup Prewave will Unternehmen mit KI-Agenten helfen, Risiken nicht nur früher zu erkennen, sondern auch ihre finanziellen Folgen einzuschätzen und gezielter über Gegenmaßnahmen zu entscheiden.
/artikel/wiener-startup-prewave-startet-ki-agenten-fuer-die-finanzielle-bewertung-von-lieferkettenrisiken
20.10.2026

Wiener Startup Prewave startet KI-Agenten für die finanzielle Bewertung von Lieferkettenrisiken

Das Wiener Startup Prewave will Unternehmen mit KI-Agenten helfen, Risiken nicht nur früher zu erkennen, sondern auch ihre finanziellen Folgen einzuschätzen und gezielter über Gegenmaßnahmen zu entscheiden.
/artikel/wiener-startup-prewave-startet-ki-agenten-fuer-die-finanzielle-bewertung-von-lieferkettenrisiken
Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

brutkasten Meetup #OpenData: „Daten dürfen nicht im Silo lagern“

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

brutkasten Meetup #OpenData: „Daten dürfen nicht im Silo lagern“

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

brutkasten Meetup #OpenData: „Daten dürfen nicht im Silo lagern“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

brutkasten Meetup #OpenData: „Daten dürfen nicht im Silo lagern“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

brutkasten Meetup #OpenData: „Daten dürfen nicht im Silo lagern“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

brutkasten Meetup #OpenData: „Daten dürfen nicht im Silo lagern“

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

brutkasten Meetup #OpenData: „Daten dürfen nicht im Silo lagern“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

brutkasten Meetup #OpenData: „Daten dürfen nicht im Silo lagern“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

brutkasten Meetup #OpenData: „Daten dürfen nicht im Silo lagern“