Der Wert offener und öffentlicher Daten in der modernen Datenwirtschaft

Daten sind mehr als nur ein Asset – sie sind ein Katalysator für Innovation, Strategie und Erkenntnisse. Bei dem Versuch, einen größeren Nutzen aus ihren Analytics- und KI-Initiativen zu ziehen, greifen viele Organisationen auf externe Datenquellen zurück, um ihre internen Datasets zu ergänzen. Öffentlich zugängliche Datasets sind frei verfügbar, ohne dass Bürger:innen einen speziellen Zugriff beantragen oder für die Nutzung bezahlen müssen – und oft sind sie ein wichtiger Input für Organisationen. Zwar können alle auf die Daten zugreifen, doch die Integration und Verknüpfung mit dem internen Datenbestand eines Unternehmens ist nicht immer einfach. 

Die Begriffe „öffentlich“ und „offen“ werden oft synonym verwendet, haben aber unterschiedliche Bedeutungen und Implikationen. Gemeinsam bilden sie eine wichtige Grundlage für Datendemokratisierung, Forschung und digitale Transformation.

Offene Daten sind Datasets, die kostenlos zur Verfügung gestellt werden, oft mit minimalen Nutzungseinschränkungen. Diese Datasets können von staatlichen Stellen, gemeinnützigen Organisationen, Forschungseinrichtungen oder sogar privaten Unternehmen stammen, die einen Beitrag zur allgemeinen Data Community leisten wollen.

Öffentliche Daten sind eine Untergruppe offener Daten, die sich speziell auf Informationen bezieht, die von Regierungsbehörden, internationalen Organisationen und öffentlichen Institutionen offen zugänglich gemacht werden. Sie sollen Transparenz fördern, Forschung ermöglichen und Initiativen im öffentlichen Interesse unterstützen.

Beide Datentypen bieten Organisationen und Einzelpersonen die Möglichkeit, wichtige Einblicke zu gewinnen, die Entscheidungsfindung zu unterstützen und mit neuen Modellen oder Ideen zu experimentieren.

Im Folgenden finden Sie eine Reihe von Möglichkeiten, wie diese Daten verwendet werden könnten. Bedenken Sie, dass Sie die entsprechenden Nutzungsbedingungen akzeptieren, wenn Sie Daten aus einem öffentlichen, kostenlosen Dataset verwenden. 

1. Business Intelligence und Reporting: Verbessern Sie Dashboards und Analytics, indem Sie öffentliche Datasets wie Wirtschaftsindikatoren, Bevölkerungstrends oder Umweltmetriken integrieren.
2. KI/ML-Modellentwicklung: Nutzen Sie offene und öffentliche Daten, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren oder zu validieren – insbesondere, wenn interne Daten begrenzt sind oder die Datenvielfalt fehlt.
   
3. Marktanalyse und Benchmarking: Kombinieren Sie Branchendaten, offene Finanzdaten oder Mobilitätsdaten mit Geschäftsperformance-Metriken, um detailliertere Market Intelligence zu erhalten.
4. Forschung und Wissenschaft: Gesundheitsdaten, Klima-Datasets und globale Statistiken bilden die Grundlage für wissenschaftliche Forschung und akademische Studien.
5. Innovation im Bereich Bürgertechnologie und Politik: Regierungen, gemeinnützige Organisationen und Think Tanks nutzen öffentliche Daten, um Trends zu erkennen, Auswirkungen zu messen und politische Entscheidungen zu treffen.

Zwar sind diese Datasets frei verfügbar, doch die zuverlässige Integration mit internen Daten ist nicht immer einfach. Data Engineers müssen weiterhin Pipelines einrichten, um eine einheitliche und zuverlässige Dateneinspeisung zu gewährleisten, damit diese Daten in einer kontrollierten, vertrauenswürdigen Umgebung mit internen Daten kombiniert werden können. Zudem müssen Datenqualitätsprüfungen durchgeführt und Logiken implementiert werden, die eine einfache Verknüpfung der externen Datenquellen mit internen Daten ermöglichen.