Hochwertige Datensätze in Deutschland

Ausgangsituation und Ziel der Studie

Die novellierte EU-Richtlinie über offene Daten und die Weiterverwendung von Informationen des öffentlichen Sektors (Public Sector Information Richtlinie – PSI-RL) sieht Durchführungsrechtsakte zur Bestimmung sogenannter hochwertiger Datensätze (High Value Datasets – HVD) vor, die sechs Themenbereiche betreffen. Um Verhandlungen der EU-Mitgliedsstaaten und der EU-Kommission zur Bestimmung dieser Datensätze vorzubereiten und interessierte Kreise an der Diskussion zu beteiligen, beauftragte das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie diese Studie. Sie identifiziert potenziell hochwertige Datensätze, deren technische, rechtliche und ökonomische Rahmenbedingungen sowie etwaige Anpassungsbedarfe in Folge einer Klassifizierung.

Auswahl der HVD

Ausgangspunkt für die Untersuchung waren bereits existierende Vorschläge für HVD, die in der PSI-RL bzw. in einer von der EU-Kommission beauftragten, zeitgleich angefertigten und zum jetzigen Zeitpunkt (Stand: Dezember 2020) nicht veröffentlichten Studie genannt wurden. Für eine erste Einschätzung des Weiterverwendungspotenzials unterschiedlicher Datenkategorien wurde eine Online-Umfrage durchgeführt. Anschließend wurden konkrete Datensätze aus Deutschland benannt, die den genannten Vorschlägen für potenzielle HVD bestmöglich entsprechen. Die Auswahl der Datensätze sowie damit verbundene Potenziale und Herausforderungen wurden durch einen Projektbeirat sowie Stakeholder-Workshops evaluiert. Dabei flossen die Sichtweisen von Datenbereitstellern und -nutzern ein. Auf dieser Basis wurden abschließend Handlungsempfehlungen erarbeitet.

Ergebnisse

Ob Datensätze hochwertig sind, entscheidet sich nach der Logik der PSI-RL primär danach, wie hoch deren Mehrwertpotenzial im Falle einer offen lizenzierten und technisch guten Bereitstellung ist. Positive Effekte einer HVD-Klassifizierung solcher Datensätze können neue Dienstleistungen, Produkte oder Geschäftsmodelle, effizientere Produktionsabläufe oder mehr Wettbewerb sein. Aber auch sozioökonomische Potenziale, wie mehr Transparenz und Wissen für Bürger*innen oder die Schonung natürlicher Ressourcen, sind mögliche positive Folgen. Dementgegen kann eine HVD-Klassifizierung auch zu zusätzlichen Arbeitsaufwänden und Einnahmeverlusten für Datenbereitsteller führen und bestehende Finanzierungsmodelle beeinträchtigen. Neben der obligatorischen juristischen Prüfung, ob die PSI-RL überhaupt auf spezifische Datensätze Anwendung findet, wurden in dieser Studie daher auch die erwartbaren positiven Effekte mit den zu erwartenden Kosten einer HVD-Klassifizierung abgewogen. …

Quelle / Link: Hochwertige Datensätze in Deutschland

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