Kategorie: Allgemein

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Geoinformationen als Schlüsselressource für unsere Transformation

Geoinformationen als strategisches Gut verstehen: Positionspapier der Branche adressiert an die Politik, dass die brennenden gesellschaftlichen Themen wie Klimawandel und Energiewende nur datengetrieben gelöst werden können.

Zahlreiche Verbände der Geoinformationsbranche wie beispielsweise der Bund der Öffentlich bestellten Vermessungsingenieure e.V. (BDVI) oder die Deutsche Gesellschaft für Kartographie haben gemeinsam unter dem Deutschen Dachverband für Geoinformation, kurz DDGI ein Positionspapier für Geoinformationen zur 21. Legislaturperiode veröffentlicht. Es setzt konkrete Impulse für eine resiliente, digitale und nachhaltige Zukunft.

Die zentralen Forderungen:
✅ Geoinformation als strategisches Gut verstehen & verankern.
✅ Den Digitalen Zwilling unserer Welt auf Basis von Geodaten gesetzlich integrieren.
✅ Raumbezogene Daten für Klimaschutz & Energieplanung verpflichtend nutzen.
✅ Open Geodata durch Rechtsanspruch und Standardisierung ermöglichen.
✅ Bildung, Forschung und Fachkräfte gezielt fördern.

Der Vorstand und CEO des data analytics institute, Michael Herter, ist Beirat im DDGI und unterstützt ausdrücklich die gezielte Erfassung unserer Welt als Digitaler Zwilling. Er stellt die Basis für den strategischen Einsatz von Geodaten gemäß der EU-Datennutzung (EU Data Act).

Geoinformationsbranche will aktiv unterstützen

Die Herausforderungen unserer Zeit – digitale Transformation, geopolitische Unsicherheiten, Klimawandel, Energiewende – erfordern belastbare und raumbezogene
Entscheidungsgrundlagen. Das Positionspapier formuliert konkrete Forderungen an die neue Bundesregierung, um die Potenziale von Geoinformation gezielt für die nächste Legislaturperiode zu erschließen.

Die Geoinformationsbranche steht bereit, dafür ihre hohe Expertise aktiv einzubringen. Sie möchte damit eine moderne Verwaltung, nachhaltige Entwicklung und digitale Souveränität gewährleisten. Die Branche bietet konkrete, technologiegestützte Lösungen zur Bewältigung zentraler Zukunftsfragen. Die Verbände fordern die Bundesregierung auf, ihre strategische Rolle anzuerkennen, gezielt zu fördern und in die gesetzgeberischen, infrastrukturellen und digitalpolitischen Maßnahmen der Legislaturperiode zu integrieren.

„Schlimm genug, dass sie überhaupt aktiv angeboten werden muss“, ergänzt Herter, denn immerhin ist die politische Bedeutung von Daten bereits auf EU-Ebene seit 2014 klar verankert und sollte „für eine florierende datengesteuerte Wirtschaft“ auch umgesetzt werden. Nur passiert ist seitdem wenig.

Hier geht’s zum Positionspapier für Geoinformationen:
https://lnkd.in/e3GaEVmc

Kontakt

presse@dai.institute

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Gewiss kein Grüner Schwan? Plädoyer für ein Datengütesiegel in Zeiten Künstlicher Intelligenz.

Grüner Schwan bezeichnet eine neue Klasse systemischer Risiken, vor allem aus dem Kontext des Klimawandels, die ebenso unvorhersehbar wie unumkehrbar sind und dabei die Stabilität von Wirtschaft und Gesellschaft tiefgreifend gefährden können. Er baut auf dem Begriff des „Schwarzen Schwans“ von Taleb auf, der in seinem gleichnamigen Buch damit seltene Ereignisse mit enormer Wirkung, wie etwa die Finanzkrise 2008 beschreibt. Seinen Namen verdankt das Konzept der historischen Annahme, alle Schwäne seien weiß – bis 1697 in Australien zum ersten Mal ein schwarzer Schwan tatsächlich beobachtet wurde. Grüne Schwäne hingegen existieren (nach wie vor) nicht.

Die Datenwirtschaft teilt seit vielen Jahren ihre Daten auf Lizenzbasis. Die Nutzer bezahlen für die Erstellung, Bereitstellung und Art der Datennutzung. Lizenz- und Preisstandards dazu gibt es nicht. Doch nicht nur das. Es fehlt dem Markt an Qualitätsorientierung. Nehmen wir das Beispiel der Vollständigkeit. So lange alle Objekte unserer Welt nicht vollständig in Raum und Zeit digital erfasst sind, fehlt es an der objektiven Referenz. Was gibt es alles und wieviel davon? Über die sogenannten „unknown unknowns“ wissen wir nichts. Das ist gewiss. Mit welchem Maß an Gewissheit können wir also sagen, dass der fehlende „Grüne Schwan“ in unseren Daten wirklich fehlt oder ein möglich enthaltener schwarze Schwan wirklich stimmt? Übertragen in die Praxis: Was stellt beispielsweise die Referenz dar, ob eine am Datenmarkt verfügbare Liste aller Kindergärten, Kitas und privater „Tagesmütter“ für eine Versorgungsanalyse in Deutschland wirklich Vollständigkeit ist? Sie gibt es nicht.

Durch die fortschreitende Datafication, wie man auch die Digitalisierung unserer Welt nennt, mehren sich fortlaufend die Echtdaten. Schätzungen und Hochrechnungen werden entsprechend weniger notwendig. Doch die Ungewissheit (Uncertainty) darüber, ob Grundgesamtheit bzw. Teilpopulation in einem bestimmten Gebiet zu einem bestimmten Zeitpunkt (Aktualität) vollständig abgebildet ist, bleibt. Dazu zählen auch Präzision der Datenerfassung (Exaktheit) und Schätzung (Vorhersagegüte) bei nicht vorhandenen Echtdaten.

Den Käufern sowie Nutzern von Daten fehlt ein verlässliches Maß an „Certainty“. Der Datenmarkt setzt Lizenzbedingungen und Preise fest, ohne ein Maß an Gewissheit zu liefern. Man schenkt lieber einer aufbereitenden Information, dem Outcome auf Daten, seinen Glauben und sinniert höchstens noch über die angewendete Analyse, als dass die Qualität der eingehenden Daten, das Income selbst hinterfragt wird. Ganz in der Hoffnung „no garbage in, no garbage out“. Ob aber der grüne Schwan einfach nur vergessen wurde zu erfassen oder gewiss keiner vorhanden ist, weiß man nicht. Was jedoch gewiss fehlt: Ein Datengütesiegel.

Datengütesiegel der dai

Das data analytics institute hat es sich zur Aufgabe gemacht, die CERTAINTY als Qualitätsmaß für Daten zu entwickeln. Kontaktieren Sie uns gerne, wenn Sie Fragen dazu haben oder Ihre Daten in ihrer Qualität in unserem Data Lab überprüfen lassen wollen.

Weiterführender Artikel zur Uncertainty & ML u.a. [2305.16703] Sources of Uncertainty in Supervised Machine Learning — A Statisticians‘ View

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Erstes unabhängiges und interdisziplinäres Dateninstitut für Wirtschaft, Wissenschaft und Politik in Deutschland gegründet.

Bonn [11.04.2025] – Mit der Gründung des data analytics institute (dai) entsteht das erste unabhängige, interdisziplinäre Dateninstitut für Wirtschaft, Wissenschaft und Politik. Die Aktiengesellschaft mit Hauptsitz in Bonn und Niederlassungen in Berlin und Stuttgart setzt auf die innovative Kombination aus Data Science und Artificial Intelligence (AI), um datengetriebene Lösungen für gesellschaftsrelevante Fragestellungen zu entwickeln.

Daten als Mehrwert für unsere Gesellschaft

Die Pandemie hat deutlich gezeigt, wie wichtig Daten für ein objektives Verständnis aktueller und zukünftiger Herausforderungen sind. Nur qualitativ hochwertige, belastbare Daten fehlen oft. Nicht ohne Grund findet der Begriff Datenwüste Deutschland seinen Weg über Wissenschaft und Wirtschaft in die Medien. Das data analytics institute soll das als erstes unabhängiges und interdisziplinäre Dateninstitut ändern. Durch die gezielte Identifikation von Datenlücken, neuer Einsatzmöglichkeiten von AI und daraus resultierende datenwirtschaftsrechtliche Fragestellungen schafft die dai AG qualitatives Wissen, auf das man sich verlassen kann. So erst werden evidenzbasierte, richtige Entscheidungen in Wirtschaft und Politik möglich.

Das Dateninstitut und seine Ziele

Das data analytics institute versteht sich als unabhängiger Berater und Informationslieferant, um sektorübergreifend Institutionen beim strategischen Einsatz von Daten zu unterstützen. 

Im Fokus dabei stehen:

  • Evaluation, Qualifizierung und Entwicklung von Daten durch hochspezialisierte Data Scientisten in Kombination mit AI-gestützter Verfahren
  • Datenschutz- und lizenzrechtliche Fragestellungen, z.B. wem gehört ein Datum?
  • Verknüpfung von Daten aus Quellen der Public, Private und Science Data als bestmöglichen „Digitalen Zwilling“ sowie die dazu notwendige Beratung und bedarfsgerechte Bereitstellung von Daten
  • Schließen von Datenlücken und Fördern von Datenwissen in Deutschland
  • Beratung und Implementierung AI-gestützter Datenplattformen und Agenten

Bereits in der Gründungsphase startet das dai mit folgenden wegweisenden Forschungsprojekten:

  • Aufbau des Datenmodells TWIN als Digitales Abbild von Mensch & Erde
  • Implementierung AI-gestützter Datenimputation TERRAIN
  • Umsetzung einer datenspezifischen AI-Infrastruktur (DAII) für Organisationen
  • Entwicklung des agentenbasierten Data Scientist MAIK und einem neuen statistischen Vorhersagefaktor CERTAIN

Zum Gründungsteam

Die dai AG baut von Beginn an auf die Expertise führender Datenwissenschaftler Deutschlands. Gründer, Vorstand und Aufsichtsrat setzen sich aus einem einzigartigen, interdisziplinären Team zusammen

  • Björn Schmidt, CFO & Vorstandsvorsitzender ist Rechtsanwalt mit der Spezialisierung auf Datenschutz- und Datenwirtschaftsrecht, was u.a. auch das Urheber- und Lizenzrecht umfasst. Sein Wissen und Expertise beeinflusst seit Jahren die deutsche Datenlandschaft.
  • PD Dr. oec. publ. Ursula Berger, CSO, ist Biostatistikerin und Epidemiologin. Als Chief Science Officer ist sie im Vorstand zuständig für datenwissenschaftliche Forschungfragen – insbesondere für komplexe Datenmodelle im Bereich Health Care.
  • Michael Herter, CEO, übernimmt die operative Führung der dai AG und baut dabei auf mehr als zwei Jahrzehnte Erfahrung im Management und Marketing für Daten & Analysen.
  • Thomas Losse-Müller, Vorsitzender des Aufsichtsrats, ist einer der führenden Politiker für Digitalisierung und Klimaneutralität. Er ist u.a. Direktor der Stiftung Klimaneutralität sowie des Sozial-Klimarats.
  • Özlem Doger-Herter, Aufsichtsrätin, ist Gründungsgeschäftsführerin von ASK-A-WOMAN.COM und Vorständin der German Data Science Society sowie Ambassador für Women in Data Science der Stanford University mit dem Fokus „Diversity in Data Science“.
  • Prof. Dr. Göran Kauermann, Aufsichtsrat, ist Professor für Statistik an der LMU München, Vorstand der German Data Science Society (GDS) und Gründungsvorsitzender der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Statistik (DAGStat). Er ist ausgesprochener Fachexperte für statistische Methodik, u.a. in der Bestimmung von Uncertainty in AI-Modellen.
  • Jörn Bielfeldt, Gründungsgesellschafter und Geschäftsführer der Public Good GmbH, komplettiert das Team beratend.
Von links: Özlem Doger-Herter, Björn Schmidt, Göran Kauermann, Ursula Berger, Jörn Bielfeldt, Michael Herter

Pressekontakt

Für weitere Informationen steht Ihnen jederzeit Michael Herter (CEO) unter 0151 6767 6600 zur Verfügung.

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