DATAMITE
DATA Monetization, Interoperability, Trading & Exchange

Im Forschungsprojekt ‚DATAMITE‘ arbeiten 27 Partner aus 13 Ländern an einem modularen, quelloffenen und bereichsübergreifenden Framework zur Datennutzung. Es soll die Datennutzung in allen Bereichen verbessern: Austausch, Interoperabilität, Monetarisierung und Handel. Dazu bringt ‚DATAMITE‘ die wichtigsten Akteure der Datenwertschöpfungskette zusammen.
Ausgangssituation
Die Zeit der Datenakkumulation ist nicht mehr rentabel. Das Paradigma hat sich nun auf die Fähigkeit der Unternehmen verlagert, Daten zu Geld zu machen. Dies hängt mit dem Vertrauen und den Qualitätsmerkmalen der von ihnen genutzten Daten zusammen, die entweder selbst generiert oder erworben wurden.
Lösungsweg
Das Forschungsprojekt ‚DATAMITE‘ versteht die bestehenden Hindernisse und entwickelt einen einfachen, aber wirkungsvollen technischen Rahmen, der es europäischen Unternehmen und öffentlichen Verwaltungen ermöglicht, bestehende Herausforderungen zu überwinden und die Monetarisierung ihrer Daten zu erleichtern. Das Hauptziel besteht darin, den Nutzer:innen durch die Entwicklung einer Reihe von Schlüsselmodulen zu helfen, ihre Daten besser zu monetarisieren, zu verwalten und das Vertrauen in sie zu stärken. Die Schlüsselmodule sind Data-Governance, Qualität, Sicherheit, gemeinsame Nutzung und unterstützende Tools.
Erwartetes Ergebnis
‚DATAMITE‘ liefert ein modulares, quelloffenes und bereichsübergreifendes Rahmenwerk zur Verbesserung der Monetarisierung, der Interoperabilität, des Handels und des Austauschs von Daten in Form von Softwaremodulen, Schulungs- und Geschäftsmaterialien für europäische Unternehmen, die dadurch in die Lage versetzt werden, neue relevante Akteure in der Datenwirtschaft zu werden.
Nutzen für die Zielgruppe
‚DATAMITE‘ setzt das Monetarisierungspotenzial auf zwei Ebenen frei: intern und extern. Auf interner Ebene stehen den Nutzer:innen Werkzeuge zur Verfügung, mit denen sie das Qualitätsmanagement ihrer Daten und die Einhaltung der ‚FAIR‘-Grundsätze (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) verbessern können, und sie sind in der Lage, sich in technischen und geschäftlichen Fragen weiterzubilden. Dadurch werden die Daten vertrauenswürdig, was die Daten-Entscheidungslücke verringert, und sie werden auch in anderen Paradigmen – wie der KI – zuverlässiger.
Auf externer Ebene bietet die Tatsache, dass die Nutzer:innen die Kontrolle über ihre Daten behalten, neue Einnahmequellen und Interaktionen mit anderen Akteuren, z. B. in Ökosystemen wie den ‚International Data Spaces‘ (IDS), Datenmärkten oder der ‚European Open Science Cloud‘ (EOSC). Darüber hinaus ermöglicht die für ‚DATAMITE‘ vorgesehene Architektur das Sandboxing von DIHs und wird so zu einem potenziellen Ausbilder bei der Einbindung von KMUs.