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Lina Bruns / Vera Demary / Henry Goecke / Nikolai Horn / Jens Klessmann / Leonhard Mack / Philipp Otto / Christian Rusche / Marc Scheufen / Tim Vallée Gutachten 10. Februar 2021 Hochwertige Datensätze in Deutschland

Die novellierte EU-Richtlinie über offene Daten und die Weiterverwendung von Informationen des öffentlichen Sektors (PSI-RL) sieht Durchführungsrechtsakte zur Bestimmung sogenannter hochwertiger Datensätze (High Value Datasets – HVD) vor, die sechs Themenbereiche betreffen.

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Hochwertige Datensätze in Deutschland
Lina Bruns / Vera Demary / Henry Goecke / Nikolai Horn / Jens Klessmann / Leonhard Mack / Philipp Otto / Christian Rusche / Marc Scheufen / Tim Vallée Gutachten 10. Februar 2021

Hochwertige Datensätze in Deutschland

Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie

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Die novellierte EU-Richtlinie über offene Daten und die Weiterverwendung von Informationen des öffentlichen Sektors (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.

Für die ökonomische Bewertung zukünftiger Potenziale sind die Kosten sowie lizenzrechtlichen Bedingungen der aktuellen Datenbereitstellung wesentlicher Ausgangspunkt. Hier zeigt sich durch die Studie, dass die untersuchten, potenziellen HVD in zwei Gruppen fallen:

1. Für Datensätze, die bereits zum jetzigen Zeitpunkt kostenfrei, technisch gut aufbereitet und ohne Weiterverwendungsbeschränkungen verfügbar sind, entstehen durch eine HVD-Klassifizierung keine oder nur geringe zusätzliche Potenziale. Da die wesentlichen Bedingungen für eine einfache Weiternutzung bereits erfüllt sind, werden deren Potenziale, bspw. in Geschäftsmodellen, bereits genutzt. Für solche Daten sind jedoch häufig auch die Herausforderungen einer HVD-Klassifikation gering.

2. Für Datensätze, die zum jetzigen Zeitpunkt nur gegen Bezahlung, technisch nicht gut aufbereitet oder mit einschränkenden Weiterverwendungsbedingungen verfügbar sind, bietet eine HVD-Klassifizierung zum Teil mittlere bis hohe Potenziale. Profitieren könnten insbesondere neue, datengetriebene Anwendungen für Geschäftsmodelle, die auf Bodenschätzungsdaten, Geländemodellen oder Handelsregisterdaten aufbauen. Je nach den erforderlichen Anpassungen können hier, bspw. durch Gebühren- und Einnahmeausfälle, teilweise aber auch hohe Folgekosten für einzelne Datenbereitsteller entstehen. Insbesondere eine HVD-Klassifizierung von Katasterdaten wäre in Deutschland vor diesem Hintergrund herausfordernd. Anfallen können dabei zunächst erhöhte Investitionskosten, vor allem in Form monetärer Kosten auf Seiten der Datenbereitsteller. Darüber hinaus müssten im Falle der Katasterdaten landesrechtliche Regelungen harmonisiert werden. Neben der Anpassung von etwaigem Kostenrecht und damit einhergehenden Einnahmeverlusten müssten einheitliche technische Standards erfüllt werden. Die damit verbundenen Kosten übersteigen möglicherweise die erwartbaren positiven Effekte.

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Hochwertige Datensätze in Deutschland
Lina Bruns / Vera Demary / Henry Goecke / Nikolai Horn / Jens Klessmann / Leonhard Mack / Philipp Otto / Christian Rusche / Marc Scheufen / Tim Vallée Gutachten 10. Februar 2021

Lina Bruns / Vera Demary / Henry Goecke / Nikolai Horn / Jens Klessmann / Leonhard Mack / Philipp Otto / Christian Rusche / Marc Scheufen / Tim Vallée: Hochwertige Datensätze in Deutschland

Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie

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