What is data sharing?

Was ist “data sharing” oder „Datenaustausch“?
Es gibt noch immer keine allgemein anerkannte Definition für den Begriff „data sharing“ oder „shared data“.Es ist nicht unüblich, dass es einige Zeit dauert, bevor eine der vielen möglichen Namen und Definitionen einer neuen Technologie oder Praxis durchgängig gebraucht wird. Beim „Support Centre for Data Sharing“ (SCDS) verweisen wir mit dem Begriff „data sharing“ auf die Sammlung von Praktiken, Technologien, kulturellen Elementen und rechtlichen Rahmenbedingungen, die für Datenaustausch zwischen verschiedenen Organisationen relevant sind. Die Begriffe „data sharing“ und „shared data“ werden häufig synonym verwendet, doch ziehen wir auf SCDS „data sharing“ vor. Der Grund dafür ist, dass wir uns auf den Prozess der gemeinsamen Nutzung und nicht auf die Daten an sich konzentrieren.

Wandel von “data sharing”
“Data sharing” ist nicht neu. Einzelpersonen, Organisationen und Regierungen haben seit der Existenz von Computern und Netzwerken Daten ausgetauscht. In den letzten zehn Jahren haben Fortschritte in digitaler Kompetenz, Technologie und Anpassung der rechtlichen Rahmenbedingungen schnelleren datenaustausch ermöglicht in einem noch nie dagewesenem Umfang. Die Data sharing Beispiele, die wir auf SCDS sammeln demonstrieren diesen Wandel. JoinData, beispielsweise unterstützt die nachhaltige Innovation in der niederländischen Landwirtschaft, indem Landwirte in die Lage versetzt werden, ihre Daten schnell, einfach und sicher zu teilen. Drei Faktoren haben das Spektrum der Möglichkeiten für den Informationsaustausch dramatisch verändert:

  • Der erste Faktor ist die verbesserte Verfügbarkeit und Qualität der Daten und die einfachere und günstigere Art und Weise sie zu speichern, zu verarbeiten und zu teilen.

  • Der zweite Faktor ist der Kulturwandel: Heute verstehen wir die Daten besser, wir sind bereit, sie als Ressource zu betrachten und in diese zu investieren – dies gilt für Regierungen, private Organisationen und Einzelpersonen gleichermaßen.

  • Der dritte Faktor ist die Einbeziehung von politischen Entscheidungsträgern, die die Auswirkungen der Digitalisierung für Bürger besser verstehen als in der Vergangenheit, und entschlossen sind, diesem Bereich zu regulieren. Das Bewusstsein für die Chancen und Risiken einer gemeinsamen Nutzung von Daten ist ein wesentlicher Bestandteil dieses Prozesses.

Regulierung bedeutet nicht unbedingt eine Einschränkung – z. B. den Schutz personenbezogener Daten –,   sondern auch die Stärkung der Interessenträger, um ihre Chancen besser zu nutzen, indem ein Rahmen geschaffen wird, der definiert was legal ist und was nicht.

Vorteile von “data sharing”
Diese drei Faktoren zu kombinieren schafft enorme Chancen:

  • Organisationen und Behörden können mehr Daten untereinander austauschen auf sichere, faire und rechtmäßige Weise und unter Wahrung der Rechte derer, die die Daten betreffen.

  • Die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen kann die Leistung und den Wert von Diensten und Serviceangeboten um ein Vielfaches steigern. Es ermöglicht bessere Forschung und Entwicklung sowie die Herstellung und Distribution besserer Produkte.

  • Der Austausch von Daten ermöglicht beispiellose Zusammenarbeit, datengesteuerte Entscheidungsfindung und Politikgestaltung und eine Verstärkung der sozialen Wirkung.

Obwohl es derzeit nur wenige Studien 1 gibt, die den potenziellen Nutzen einer gemeinsamen Nutzung von Daten untersucht und quantifiziert haben, ist es nicht nur intuitiv, dass die optimale Nutzung dieser Möglichkeiten von entscheidender Bedeutung ist. Es ist der Ehrgeiz des SCDS, Sie bei dieser Entdeckung zu unterstützen.

Praktische Beispiele

Data flows within Europe—free or restricted?

Smart cities may be the ultimate expression of the promise of data sharing and artificial intelligence.

In 2017, Waterfront Toronto, a public body created by three levels of government to develop the shoreline of Lake Ontario in Canada, put out a Request for Proposal (RfP) to develop a 1.8 hectare stretch of coastline into a new community—a three-year saga that ended abruptly with unresolved issues around data sharing and privacy.
Wearables have brought data collection on a person’s health outside of hospitals and into the everyday, collecting information on movement, heart rate, sleeping, and even blood oxygen levels—it has also driven discussions around the sensitivity of that data and how it might be re-purposed.
Not everyone is willing to share data. Therefore, the system was designed for a “zero data move”. This means that the data remains where it is stored, secured, and its privacy is safeguarded.
Europeans should be able to move, live, and work freely within the Union and have a single point of access to information that they need to do so. To make this possible, we need dedicated infrastructure across borders.
An open-source, low-cost network of terrestrial radios that enables crowdsourced mapping.
Have a look at our inspiring interview with Katryna and Jason from Meeco!
Showcasing data sharing applications from France and Canada, highlighting that the uptake of data sharing practices is still growing.
This united voice of farmers and agri-cooperatives ensures that EU agriculture is sustainable, innovative, and competitive, guaranteeing food security to half a billion Europeans.
Opening, sharing, and collaborating around data supports decision-making, improves efficiency, and helps tackle societal challenges world-wide.
Anonymisation and pseudonymisation enable sharing of personal data without the identifiable attributes.
Sharing the efforts of quality business partner data.
IBM is actively involved in many mainstream technology projects and more recently, its interest extends to the space of open data and data sharing.
This article is a follow-up on the practice example on iSHARE: Sharing Dutch transport and logistics data.
Data sharing is crucial for organisations to stay competitive and increase efficiency.
Discover the BDVA's position paper on data sharing practices across Europe.
Social Science One's challenge to share with social science researchers the biggest and most private dataset ever.
Niek Bouman explains multi party computation (MPC): s a toolbox of cryptographic techniques that enable the distributed computation on data without the need to share it.
Discover Technology Industries Finland’s model terms and conditions for data sharing.