20.12.2021

Open Data: Österreich EU-weit im Spitzenfeld

Eine neue Studie unterstreicht die positive gesellschaftliche Wirkung offener Daten: Österreich liegt beim Reifegrad von Open Data über dem EU-Schnitt.
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Open Data
(c) Stock.Adobe/Siarhei - Neuer Open Data-Report zeigt: Österreich im Spitzenfeld.

Open Data. Oder anders gesagt, nackte und zugängliche Statistiken – hierzulande scheint es manchmal, dass die Wertschätzung von Zugriffsmöglichkeiten auf Daten wie ein „Nadelstich ins Auge“ gesehen wird und ein Bruchteil lieber der Stieftante des Nachbarn aus dem vierten Stock vertraut, als Portalen, die etwa gesundheitsspezifische Informationen oder ökologische Tendenzen bereitstellen. Andere wiederum tragen offen Ressentiments zur Schau, wenn es um (auch anonymisierte) Daten geht, die zum Wohle der Gesellschaft genutzt werden könnten. Und schieben Datenschutz vor. Allerdings, und das mag überraschend erscheinen, Österreich darf sich auf einem guten Weg wähnen, was Open Data betrifft.

Open Data: Österreich überdurchschnittlich

Das Ergebnis des jährlichen „Open Data Maturity Reports 2021„, der zum siebten Mal in Folge den Reifegrad von Open Data in Europa misst, zeigt, dass im europäischen Durchschnitt Verbesserungen über alle vier gemessenen Dimensionen (Policy, Impact, Portal und Qualität) hinweg stattgefunden haben. Und Österreich mit einer Bewertung von 92 Prozent Reifegrad über dem europäischen Durchschnitt (81 Prozent) liegt.

Insbesondere treffe dies in der Kategorie „Policy“ (Ö.: 96 Prozent; EU-Schnitt: 87 Prozent) zu, die unter anderem den regulatorischen Rahmen eines Landes für „Open Data“ sowie die Strategie und Grad der Implementierung beschreibt. Die Studie wurde von der Europäischen Kommission und dem Amt für Veröffentlichungen der Europäischen Union in Auftrag gegeben und von „Capgemini Invent“ koordiniert.

(c) (c) Capegemini Inent – Simon El Dib, Head of Capgemini Invent Austria: „Nicht auf Lorbeeren ausruhen“.

Simon El Dib, Head of Capgemini Invent in Österreich, kommentiert: „Im Vergleich zum Vorjahr konnte sich Österreich in Sachen Open Data an vielen Stellen weiter verbessern. Damit konnten wir im europäischen Vergleich jenen Platz sieben im Ranking, den Österreich schon im Vorjahr belegte, halten. Die Studie zeigt, dass wir im Gegensatz zu anderen Staaten zwar beständige Fortschritte machen, uns auf diesen Lorbeeren aber nicht ausruhen sollten. Im kommenden Jahr werden weitere Anstrengungen nötig sein, um den positiven Trend fortzusetzen.“ Anmerkung: Spitzenreiter in dieser Studie ist Frankreich, das bereits seit sechs Jahren als „Trendsetter“ klassifiziert wird und mit einer Bewertung von 97,5 Prozent als das europäische Land mit der fortschrittlichsten Open-Data-Strategie gilt.

(c) data.europa.eu – Österreich auf Platz sieben des „Open Data“-Rankings.

Data.gv & Opendataportal

In Österreich gibt es im Wesentlichen zwei zentrale öffentliche Anlaufstellen für „Open Data“: Data.gv.at und Opendataportal.at.

Data.gv.at ist ein offener Datenkatalog und wurde 2012 von der „Cooperation OGD Österreich „ins Leben gerufen, deren Mitglieder sich dazu verpflichtet haben, eine offene Kultur zu schaffen, die Innovationen und das Bewusstsein für den gesellschaftlichen, sowie den wirtschaftlichen Mehrwert offener Daten im Sinne der Transparenz und Effizienz fördern soll.

User können auf Daten aus verschiedenen Kategorien zugreifen, etwa Wirtschaft und Tourismus, Sport und Freizeit, Bildung und Forschung oder Land- und Forstwirtschaft. Es finden sich aktuell über 36.000 Datensätze von rund 1.300 Organisationen wieder.

Seit 2014 aber nur 447 Datensätze

Mit opendataportal.at ging 2014 ein Schwesternportal zu data.gv.at online, das neben „Open Government Data“ auch Daten und Metadaten aus den Bereichen Wirtschaft, Kultur, Forschung, Zivilgesellschaft und Non-Profit Organisationen darstellt.

Wie man allerdings an dieser Plattform bemerkt, ist in Österreich trotz der positiven Ergebnisse das „Maturity Reports“ das Thema „Open Data“ im privaten Bereich unterrepräsentiert. Dort finden sich bisher bloß 447 Datensätze von insgesamt 39 Organisationen.

„Die zahlreichen auf Open Data basierenden Dashboards und Initiativen in diesem Zusammenhang verdeutlichen den hohen Bedarf. Um mit Hilfe offener Daten noch mehr positive Effekte zu erzielen, sei es in sozialer, wirtschaftlicher oder ökologischer Hinsicht, müssen noch mehr Daten veröffentlicht und über zentrale Portale verfügbar gemacht werden“, so El Dib. „Dabei muss auch noch stärker ein hohes Qualitätsniveau der Daten gewahrt werden, um die Wiederverwendung zu erleichtern. Schließlich sollte die Interaktion zwischen Herausgebern und Nutzern ausgebaut werden, um noch präziser zu verstehen, wie die Daten genutzt werden können oder was einer Nutzung entgegensteht.“

Drei Trends von Open Data

Eine weitere Erkenntnis aus dem diesjährigen „Open-Data“-Report ist, dass sich europaweit drei Trends entwickelt haben, die sowohl den Mehrwert von Open Data verdeutlichen als auch die Notwendigkeit für die Länder in Europa, zusammenzuarbeiten und voneinander zu lernen. Im Report heißt es:

1. Zahlreiche EU-Mitgliedstaaten setzen ihr Engagement für offene Daten fort: Sie haben damit begonnen, die Open-Data-Direktive (Direktive 2019/1024 des Europäischen Parlaments und des Rates) in nationales Recht umzusetzen, oder haben diese bereits vollständig umgesetzt. Die Direktive trat im Juli 2019 in Kraft und ist das Kernstück des Rechtsrahmens der Europäischen Union, der offene Daten und ihre Weiterverwendung überwacht.

2. Die COVID-19-Pandemie hat im Jahr 2021 erneut den Wert und Einfluss von Open Data gezeigt: Die diesjährige Studie unterstreicht, dass offene Daten eine große soziale Wirkung haben können. Beispielsweise ermöglichen sie es, das öffentliche Bewusstsein für Gesundheitsfragen zu schärfen, wie in der aktuellen COVID-19-Pandemie. Viele Staaten haben bestehende Initiativen und Dashboards durch aktuelle Statistiken ergänzt – etwa zu nationalen Impfraten, der Produktionskapazitäten für Impfstoffe oder Ressourcen in der Intensivpflege. Die hohe soziale Wirkung, die durch diese Bemühungen erzielt wurde, zeigt sich auch im diesjährigen Open-Data-Bericht.

3. Die Wirkung von Open Data zu verstehen und messen wird immer wichtiger: Immer mehr europäische Länder sind in der Lage, das Ausmaß der Weiterverwendung offener Daten und die damit verbundenen Wertschöpfung zu verstehen und zu erfassen. Dies steht im Einklang mit dem Ziel der Open-Data-Direktive, das volle Potenzial offener Daten auszuschöpfen. In der diesjährigen Studie ist ein deutlicher Trend zu intensiver Forschung zu verzeichnen, welche die Auswirkungen offener Daten quantifiziert und überprüft. Dies wird langfristig zu einem strukturierteren und einheitlichen Ansatz bei der Wirkungsmessung von Open Data führen, insbesondere im Hinblick auf Auswirkungen in der gesamten Gesellschaft und Wirtschaft.

„Die EU und viele der Mitgliedsstaaten haben die Bedeutung von Daten zur Verbesserung politischer und administrativer Entscheidungen erkannt und entsprechende Datenstrategien entwickelt. Je mehr Verwaltungen Daten selbst nutzen, desto mehr werden sie das wirtschaftliche und gesellschaftliche Potential von offenen Daten verstehen“, erklärt El Dib abschließend. „Die COVID-19-Pandemie hat allen vor Augen geführt, wie wichtig gute und aktuelle Daten sind, um wirksame Maßnahmen einzuleiten.“

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Frank Möbius (links) | (c) BMW Group

Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.


brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?

Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!

(c) BMW Group

Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.

Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?

Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.

(c) BMW Group

BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?

2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.

Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das  “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!

Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.

Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?

Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.

(c) BMW Group

Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.

So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.

Was ist das Rezept, damit es funktioniert?

Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.

(c) BMW Group

Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?

Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.

Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?

UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen  Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.

(c) BMW Group

Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?

Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …

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