FAQ

Ein Data Space ist ein digitaler, sicherer Markt- und Handelsplatz für die dezentrale Datenökonomie, in denen Teilnehmer:innen (z.B. Forschungseinrichtungen, Unternehmen oder Behörden) Daten und Algorithmen entlang der europäischen rechtlichen Standards (DSGVO, Data Act, Data Governance Act etc.) gemeinsam organisieren, tauschen & handeln können. Diese rechtlichen Rahmenbedingungen sind durch GAIA-X und International Data Space Association (IDSA) in Form von open-source Software-Modulen implementiert und ermöglichen so einen dezentralen Datenaustausch, Interoperabilität und einen hohen Grad an Transparenz. Ziel ist es über Branchen und Länder hinweg datengetriebene Innovation voranzutreiben. 

Data Spaces haben 3 wesentliche Komponenten bzw. Akteur:innen:

Die Data Provider, die ihre Rohdaten teilen möchten. Wichtig zu beachten ist hierbei, dass lediglich eine Beschreibung der Rohdaten (Meta-Daten) in den Data Space abgelegt werden, die Rohdaten bleiben aber immer beim Data Provider (Datenhoheit). Zusätzlich werden Zugriffs- & Verwendungsrechte in Form von Policies & Lizenzen definiert und ggf. die Preise, um ein sogenanntes Data Offer zu erstellen.

Dies geschieht über Open Source Software-Module, sogenannte Konnektoren, die die gemeinsame Schnittstelle zwischen den Data Space-Teilnehmer:innen bilden. Dadurch können Daten gemeinsam organisiert, getauscht und gehandelt, sowie verschiedene Datenquellen – und Formate integriert werden.

Die Data Consumer (Datennutzer:innen) können nun über die Metadaten nach relevanten Rohdaten suchen und diese ggf. erwerben und direkt “peer-to-peer“ vom Data Provider beziehen und diese weiterverarbeiten z.B. zu Visualisierungen.

Datenhoheit:  
Die  Rohdaten bleiben immer in den Händen der Data Provider:innen. Es werden lediglich Beschreibungen dieser Rohdaten in den Data Space hochgeladen, um eine Suche, Organisation und ggf. Einen Kauf zu ermöglichen.

Datensicherheit: 
Höchste Standards an Transparenz, Sicherheit & Vertrauen in Form einer dezentralen Dateninfrastruktur nach europäischen Werten und Gesetzgebungen. Die Teilnehmer:innen des Data Spaces sind öffentlich verifiziert (Data Registry) und die Festlegung der Zugriffs- & Nutzungsrechte wird jeweils einzeln für jeden (Meta-)Datensatz festgelegt.

Kollaboration & Zusammenarbeit:  
Data Spaces ermöglichen branchen- und organisationsübergreifende Zusammenarbeit durch einheitliche Frameworks & flexible Open Source-Standards und eine einfache Integration von verschiedenen Datenquellen und -formaten.

Monetarisierung von Daten & Innovative Geschäftsmodelle:  
Durch rechtlich verbindliche Verträge und eine nachvollziehbare Bepreisung können Daten nun erstmals über Organisations-, Branchen- und Ländergrenzen hinweg zum Kauf angeboten werden. Damit fördern wir eine europäische Datenwirtschaft, die innovative & datengetriebene Geschäftsmodelle hochskalieren hervorbringen kann.

Eine Data Space-Architektur besteht aus verschiedenen technischen Komponenten. Es existiert keine universelle Lösung für die Einrichtung eines Data Spaces, jedoch ist die Einhaltung gemeinsamer Standards unerlässlich, um Interoperabilität zu gewährleisten. Diese Standards werden von Organisationen wie der International Data Space Association (IDSA) und GAIA-X entwickelt.

Wesentliche Komponenten eines Data Spaces sind:

  • ein Konnektor,
  • ein Kommunikationsprotokoll für den Datenaustausch
  • eine graphische Benutzerschnittstelle
  • eine Quell-Speicherressource

Konnektoren sind das technische Bindeglied zwischen (Meta-)Daten, die auf Speicherressourcen abgelegt sind, und der Infrastruktur eines Daten-Ökosystems. Einer der am häufigsten verwendete Konnektor ist der Eclipse Dataspace Connector EDC (open source). Ein Kommunikationsprotokoll, wie zum Beispiel das Dataspace Protocol (aktuelle Version 0.8) gewährleistet, dass Daten effizient, sicher und mit den erforderlichen Metadaten übertragen werden.
Benutzerschnittstellen, die Teilnehmer:innen als Portal für den Datenaustausch/-handel in einem Data Space nützen können sind beispielsweise der EDC Minimal Viable Dataspace (open source), nexyo und T-Systems (DIH).
Als Quell-/Speicherressource können je nach Kompatibilität verschiedene Lösungen zur Anwendung kommen, zum Beispiel Cloud-Services von Amazon Web Services (AWS), Microsoft oder IBM.

Das Starterkit entwickelt vom Data Spaces Support Centre (DSSC), bietet einen Einstiegspunkt für Einzelpersonen oder Organisationen, die einen Data Space einrichten oder daran teilnehmen möchten.

1) Prüfung, ob und welche Daten bereitgestellt werden können: Zunächst ist intern zu prüfen, ob die Bereitstellung der Daten, die im Data Space geteilt werden sollen, rechtlich zulässig ist. Sofern personenbezogene Daten involviert sind, sind die datenschutzrechtlichen Vorgaben (insbesondere DSGVO) einzuhalten und ggf. die internen Prozesse anzupassen. Bei nicht-personenbezogenen Daten ist zu prüfen, ob man die erforderlichen Nutzungs-/Verwertungsrechte hat, um die Daten anderen bereitzustellen (z.B. sind es „eigene“ Daten oder von Dritten?). Außerdem ist zu klären, ob es sich bei den Daten möglicherweise um Betriebs- und Geschäftsgeheimnisse handelt und falls ja, wie deren Schutz im Fall der Bereitstellung gewährleistet werden kann (z.B. aufgrund entsprechender vertraglicher Vereinbarungen mit den Datennutzer:innen). Je nach konkretem Fall und Unternehmen/Organisation können auch zusätzliche Rechtsbereiche bei dieser internen Prüfung relevant sein (z.B. Arbeitsrecht bei der Bereitstellung von Daten im Mitarbeiterkontext).

2) Prüfung der Bedingungen der Data-Space-Bereitsteller:innen: Sobald geklärt ist, welche Daten unter welchen Umständen bereitgestellt werden können, sollte man die Nutzungsbedingungen der jeweiligen Data-Space-Bereitsteller:innen prüfen, insbesondere, ob diese für die geplante Bereitstellung geeignet sind. Durch den Beitritt zu einem Data Space schließt grundsätzlich jede:r Teilnehmer:in des Data Spaces auch ein Vertragsverhältnis mit der Data Space Bereitsteller:innen ab. In dem Zusammenhang kann ggf. relevant sein, ob bzw. inwiefern ein Support besteht und welche sonstigen Vorteile die konkreten Data-Space-Bereitsteller:innen zu anderen Anbieter:innen hat (z.B. leichte Zugänglichkeit/Implementierung, gute Usability, große User-Base, etc.). Sofern ein:e Data-Space-Bereitsteller:in auch ein Datenvermittlungsdienst im Sinne des Data Governance Act ist, sind von Data-Space-Bereitsteller:in gewisse gesetzliche Vorgaben grundsätzlich ab 24. September 2023 einzuhalten, welche die Nutzer:innen des Data Space zusätzlich absichern.

3) Prüfung der Bedingungen für die Bereitstellung der Daten an Datennutzer:innen: Besonders wichtig sind schließlich in diesem Kontext auch die Regelungen zur Datenbereitstellung zwischen Datenbereitsteller:in und Datennutzer:in: Um einem/einer Datennutzer:in Daten bereitzustellen, muss grundsätzlich zwischen Datenbereitsteller:in und Datennutzer:in ein Vertrag abgeschlossen werden. In diesem Vertrag werden üblicherweise die Details der Datenbereitstellung geregelt (z.B. Preis/Entgelt für Daten, welche konkreten Daten werden zu welchen Bedingungen bereitgestellt, wie oft erfolgt eine Bereitstellung, was darf der/die Datennutzer:in mit den Daten machen, etc.) geregelt. Data-Space-Bereitsteller:innen können in ihren Nutzungsbedingungen auch regeln, ob bzw. unter welchen Umständen solche Verträge zwischen den Teilnehmer:innen des Data Space zustande kommen können. Alternativ ist es auch denkbar, dass der Vertragsabschluss völlig ohne eine Mitwirkung des Data Space Bereitsteller:in erfolgt. Zwischen diesen beiden Modellen sind auch „Mischmodelle“ denkbar. Generell ist bei vorgegebenen Bedingungen zu klären, ob diese für den/die jeweilige:n Datenbereitsteller:in passen oder ob Abänderungen möglich sind.“

Gaia-X ist eine Organisation, die die Richtlinien und Policies definiert, die Organisationen als Orientierungspunkte für den Aufbau von Data Spaces übernehmen können. 

Gaia-X ist eine europäische Initiative zur Schaffung einer sicheren und vertrauenswürdigen Dateninfrastruktur, die Unternehmen in Europa dabei unterstützen soll, Daten souverän und kontrolliert zu nutzen und auszutauschen. Diese Initiative zielt darauf ab, die Abhängigkeit von großen internationalen Tech-Unternehmen zu verringern und europäischen Unternehmen mehr Kontrolle über ihre Daten zu geben. 

Die Hauptziele von Gaia-X sind: 

  1. Datensouveränität: Unternehmen sollen die Kontrolle darüber haben, wie ihre Daten genutzt und geteilt werden. Sie können selbst festlegen, wer Zugriff auf ihre Daten hat und unter welchen Bedingungen.
  2. Interoperabilität: Gaia-X soll eine einheitliche und standardisierte Dateninfrastruktur schaffen, die es Unternehmen erleichtert, Daten zwischen verschiedenen Plattformen und Diensten auszutauschen.
  3. Vertrauen und Sicherheit: Die Initiative strebt an, hohe Sicherheitsstandards zu etablieren, um den Schutz der Daten zu gewährleisten und das Vertrauen der Nutzer zu stärken.
  4. Innovation: Gaia-X soll die Grundlage für neue datenbasierte Geschäftsmodelle und Innovationen schaffen, indem es Unternehmen ermöglicht, auf einer sicheren Datenbasis aufzubauen.

Die Initiative Gaia-X wurde von europäischen Unternehmen und Organisationen ins Leben gerufen und von verschiedenen Ländern in Europa unterstützt. Es handelt sich um eine Art „Datenökosystem“, das aus einer gemeinsamen technischen Infrastruktur und einem Rahmenwerk für Datenregulierung besteht. Dabei handelt es sich nicht um ein einzelnes Produkt oder eine Plattform, sondern vielmehr um eine Kooperation von Unternehmen und Organisationen, die gemeinsam an der Entwicklung und Umsetzung dieser Ideen arbeiten. 

Ein Daten-Ökosystem in der Holzindustrie dient dazu, eine umfassende und kooperative Dateninfrastruktur zu schaffen, die verschiedene Akteur:innen miteinander verbindet und sinnvolle Gewährleistung der Datensammlung, -analyse und -nutzung ermöglicht. Dieses Daten-Ökosystem hat mehrere wichtige Anwendungen und Ziele: 

  1. Effizienzsteigerung der Produktion: Durch das Sammeln und Analysieren von Daten aus verschiedenen Phasen der Holzverarbeitung können Engpässe, ineffiziente Prozesse und Produktionsstörungen identifiziert werden. Dies ermöglicht es, Produktionsabläufe zu optimieren, Ausfallzeiten zu minimieren und die Gesamtproduktivität zu steigern. 
  1. Qualitätsverbesserung: Ein Daten-Ökosystem kann dazu beitragen, Qualitätsstandards zu überwachen und sicherzustellen, dass die produzierten Holzprodukte den erforderlichen Spezifikationen entsprechen. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Qualitätsdaten können Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden. 
  1. Innovationsförderung: Ein Ökosystem für Daten ermöglicht es den Akteur:innen der Holzindustrie, neue Erkenntnisse zu gewinnen und innovative Lösungen zu entwickeln. Datenanalyse kann dazu beitragen, bisher unentdeckte Muster, Trends und Möglichkeiten zu identifizieren, die zu neuen Produkten, Dienstleistungen oder Prozessen führen können. 
  1. Ressourcenmanagement: Daten über den Verbrauch von Rohstoffen, Energie und anderen Ressourcen können dazu beitragen, ressourceneffiziente Praktiken zu entwickeln. Dies kann nicht nur Kosten sparen, sondern auch die Nachhaltigkeit der Produktion fördern. 
  1. Kollaboration und Vernetzung: Ein Daten-Ökosystem schafft eine Plattform, auf der verschiedene Akteur:innen der Holzindustrie, wie Lieferanten, Hersteller, Händler und Kunden, Daten und Informationen austauschen können. Dies fördert die Zusammenarbeit, ermöglicht eine bessere Abstimmung der Aktivitäten und verbessert die Lieferkettenprozesse. 
  1. Prognose und Planung: Durch die Analyse historischer Daten kann ein besseres Verständnis für Nachfrage- und Angebotstrends entstehen. Dies ermöglicht eine genauere Prognose zukünftiger Marktentwicklungen und eine bessere strategische Planung. 
  1. Kundenorientierung: Ein Daten-Ökosystem kann helfen, das Verhalten und die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen. Dadurch können maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen angeboten werden, die den Anforderungen des Marktes entsprechen. 

Insgesamt trägt ein Daten-Ökosystem in der Holzindustrie dazu bei, Daten in einen strategischen Vermögenswert zu verwandeln, der die Effizienz, Qualität, Innovation und Zusammenarbeit in der gesamten Wertschöpfungskette verbessert. 

Innerhalb von CHAMPI4.0NS wird der Mehrwert der Nutzung von datenbasierten Informationen in den Einsatzbereichen Rückverfolgbarkeit (Traceability), Planung und Steuerung sowie Qualitätssicherung deutlich hervorgehoben. In jedem dieser drei Anwendungsfelder werden positive Beiträge zur Verwirklichung von Nachhaltigkeitszielen geleistet – angefangen von der Schaffung eines Bewusstseins für nachhaltige Entwicklung über eine gesteigerte Produktivität durch Innovationsförderung bis hin zur effizienteren Nutzung von Energie und natürlichen Ressourcen. 

Innerhalb des CHAMPI4.0NS-Projekts wird die Anwendung von produktionsrelevanten Daten gezielt gefördert. Dies geschieht auf zweierlei Weisen: Zum einen wird anhand von Fallbeispielen aus der Holzindustrie veranschaulicht, wie eine kluge und selbst bestimmte Nutzung von Daten innerhalb eines föderativen Ökosystems erfolgreich realisiert werden kann. Zum anderen werden Methoden und Services entwickelt und zur Verfügung gestellt, um zentrale Herausforderungen anzugehen und zu bewältigen. 

Die Ziele von CHAMPI4.0NS umfassen folgende Aspekte: 

  1. Die Umsetzung und anschließende Dokumentation von Demonstrationsprojekten. 
  2. Die fortlaufende Weiterentwicklung und praktische Anwendung von Big-Data-Technologien 
  3. Die aktive Beteiligung an der Gestaltung von Richtlinien und Standards 
  4. Der gezielte Aufbau von Kompetenzen und Ressourcen 
  5. Die Förderung eines intensiven Austauschs zwischen den beteiligten Akteur:innen