Data Sharing Framework für KMU

Einfache Lösungen für Datenbasierte Zusammenarbeit

Das Projekt Data Sharing Framework für KMU soll das Anforderungsportfolio für grenz- und unternehmensübergreifende datenbasierte Kooperationen komplettieren. Das Data Sharing Framework wird KMU-taugliche, konkrete und skalierbare Instrumente (bspw. Musterverträge/Data Governance, Datenbewertungsmodelle, IT- Sicherheitskonzepte, Checklisten) enthalten, derer sich KMU bedienen können, um nicht-technische Hindernisse des Data Sharing zu überwinden sowie wertbildende Faktoren des grenzüberschreitenden Data Sharing zu erkennen und zu nutzen.

Das Projekt Data Sharing Framework setzt sich das Ziel, kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in der Förderregion beim unternehmens- und grenzübergreifenden Austausch von Daten zu unterstützen. Dies geschieht unter den folgenden Forschungs- und praxisleitenden Thesen:

These 1

KMU können durch die Nutzung und das Teilen von Daten Mehrwerte in Form neuer Produkte und Services generieren. Aus wissenschaftlicher Sicht liegt der Fokus des Themas „Daten“ und „Data Science“ bisher überwiegend auf der technischen Umsetzung datenintensiver Geschäftsmodelle und Kooperationen durch die Unternehmen.

These 2

Die technische Umsetzung ist eine notwendige Bedingung für die datenbasierte Leistungen, sie reicht jedoch nicht aus, um eine Kooperations- und Teilbereitschaft bei KMU hinsichtlich ihrer Daten („Daten-Teilbereitschaft“) auszulösen. Zahlreiche Stakeholder zögern, Daten zu teilen, vor allem in einem grenzüberschreitenden Kontext, wie z.B. in der Bodenseeregion.

These 3

KMU benötigen „Data Access“ und „Data Trust“ Strukturen, um mögliche Kooperationspotenziale tatsächlich zu heben. Dies erfordert u.a. gemeinsame Standards, ein annäherndes Verständnis vom Wert der Daten, Data-Governance-Policies und spezifische Vertragswerke in Kombination mit zu definierenden Trust-Standards, welche die erforderliche formelle und informelle Sicherheit bieten.

Projektergebnisse

Das Data Sharing Framework untersuchte Hürden und Beschleuniger für das Teilen von Daten in Ökosystemen aus fünf Perspektiven: Value, Culture, Security, Trust sowie Legal & Governance. Die Resultate flossen in ein Phasenmodell ein, welches die nachhaltigen Umsetzung von Data Sharing in Ökosystemen in vier Phasen einteilt.

Zur Überprüfung der forschungs- und praxisleitenden Annahmen wurde eine mehrstufige Studie durchgeführt. Basierend auf einer systematischen Literaturrecherche wurden die relevanten Faktoren, welche die Datenteilung in einem Ökosystem beeinflussen, identifiziert und mit Expert:innen aus der Praxis im Rahmen von Interviews und Workshops diskutiert und ergänzt.

Die Annahmen wurden in einem zweiten Schritt mit knapp 200 Unternehmen aus der DACH-Region mittels einer quantitativen Umfrage verifiziert.

Detaillierte Ergebnisse sind im Abschlussbericht (PDF, Link: https://www.data-sharing-framework.eu/DSF_Abschlussbericht.pdf) verfügbar.

Weiterführende Links

Projekt-Website: https://www.data-sharing-framework.eu/

Fördergeber: https://www.interreg.org/