Datenräume und Datenökosysteme

Bei der Bereitstellung von Daten sehen sich sowohl Erzeuger als auch Besitzer von Daten oftmals der Gefahr ausgesetzt, die Kontrolle und damit den strategischen Wert ihrer Datenressourcen aus der Hand zu geben. Diesen branchenübergreifenden Zielkonflikt adressieren die International Data Spaces, indem sie Datengebern das Teilen von Daten unter Wahrung der Datensouveränität ermöglichen und dabei stets das ganzheitliche Geschäftsmodell betrachten.

Am Fraunhofer ISST werden zum einen Technologien entwickelt, um die Datensouveränität sicherzustellen und zum anderen Technologien, um den standardisierten Datenaustausch mittels der Eclipse Dataspace Components (EDC) zu ermöglichen. Die EDC stellen die notwendigen Softwarekomponenten zu den International Data Spaces bereit und erlauben somit die Teilnahme an den entsprechenden Datenökosystemen. Die vom Fraunhofer ISST entwickelten Technologien basieren auf dem »Reference Architecture Model« und den Zertifizierungskriterien der International Data Spaces Association und sind entsprechend überprüft worden. Zudem ermöglichen die EDC auch eine Teilnahme am Gaia-X-Ökosystem durch die Unterstützung des Gaia-X Trust Frameworks.
Diese und viele weitere Technologien sind die Grundlage für neue digitale Produkte und Dienstleistungen, die Wettbewerbsvorteile, Umsatzsteigerungen sowie höhere Kundenbindungen versprechen. Jedoch stehen viele Organisationen vor signifikanten Herausforderungen bei der erfolgreichen Entwicklung von digitalen Geschäftsmodellen. Daher werden ergänzend zu den technologischen Komponenten gezielt die Wertschöpfungsstrukturen von Leistungsangeboten untersucht, um klare Wertversprechen für die Nutzer von Datenökosystemen herauszuarbeiten – inklusive geeigneter Erlösmodelle.

Eclipse Dataspace Components

• Anwendungs- und Konzeptentwicklung für den Einsatz der International Data Spaces
• technische Proof-of-Concepts
• Unterstützung bei der Umsetzung im produktiven Einsatz
• gemeinsame Open-Source-Entwicklung von Erweiterungen zu den EDC
• Entwicklung dazugehöriger Geschäftsmodelle
• Unterstützung von Datensouveränität mit den EDC
  

Zu den Eclipse Dataspace Components

Zum Eclipse Dataspace Connector auf GitHub

Geschäftsmodelle für Ökosysteme

• Workshops zur Geschäftsmodellentwicklung
• Canvas-Werkzeugkasten zur systematischen Geschäftsmodellentwicklung
• Analyse der Kundenherausforderungen und Entwicklung möglicher Lösungen
• Betrachtung und Analyse der Werterzeugung anhand der Data Value Chain
• Festlegen notwendiger Anforderungen zur Werterbringung
• Analyse der Kostenstruktur und Entwicklung geeigneter Werterfassungsmodelle

Branchen

Technologien zur Bildung von Data Spaces tragen in unterschiedlichen Branchen zur Lösung anspruchsvoller Herausforderungen bei. Ob in der Automobilbranche bezüglich vorausschauender Wartung oder Lieferketten, der Mobilität von Bürgerinnen und Bürger generell, Smart Cities im Speziellen oder beim Datenaustausch im Gesundheitswesen beziehungsweise der allgemeinen Integration von Bürgerinnen und Bürger in Datenökosystemen: In all diesen Branchen ist das Fraunhofer ISST mit den hier genannten Technologien unterwegs. 

Hier finden Sie eine Auswahl von freigegebenen Anwendungsbeispielen aus dem Kompetenzfeld »Datenräume und Datenökosysteme« der vergangenen Jahre. Sie suchen weitergehende Informationen? Nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf – unsere Ansprechpartner stehen Ihnen gerne für Fragen und Gespräche zur Verfügung.

Beispiel 1:

Kollaboratives Gewährleistungs- und Qualitätsmanagement

In mehrstufigen Lieferketten verzögert sich die gemeinsame Nutzung von Qualitätsmanagementdaten durch wiederholtes Sammeln von Daten. Infolgedessen werden systematische Qualitätsmängel zu spät aufgedeckt, was zu einer fortlaufenden Produktion von fehlerhaften Anlagen führt. Mit Hilfe des Dataspace Connectors, dem Konfigurationsmanager und der passenden Apps von SAP werden die Qualitätsdaten von Werkstätten über den Hersteller entlang der Fertigungslieferkette unter Berücksichtigung von Nutzungsrichtlinien geteilt.

Projektseite extern

(internationaldataspaces.org/usecases/sap-fraunhofer/)

Beispiel 2:

Datenraum Mobilität

Das Ziel des Datenraums Mobilität und des Mobility Data Spaces sind neue nutzerfreundliche, nachhaltige und bezahlbare Mobilitätsangebote über verschiedene Mobilitätsanbieter hinweg. Deswegen wird der Datenraum unter anderem mit BMW, VW, Daimler, VDA, Deutsche Lufthansa, Hamburger Hochbahn, Deutsche Bahn, Tier, HERE und DWD über alle Mobilitäts- und Serviceanbieter hinweg aufgebaut. Technologisch werden der Dataspace Connector, sowie D° und Nukleus verwendet.

Projektseite extern

(acatech.de/projekt/mobility-data-space/)

Beispiel 3:

Catena-X Automotive Network

Die Catena-X-Initiative standardisiert die Übertragung digitaler Informationen über die Lieferkette von den Automobilzulieferern bis zum nachgelagerten Handel. Zu den Mitgliedern der Initiative zählen Mercedes-Benz, BMW, Bosch, Schaeffler, ZF, die Deutsche Telekom, SAP, Siemens, BASF, Henkel und die Fraunhofer-Gesellschaft sowie kleinere Unternehmen. Catena-X basiert dabei auf GAIA-X und den International Data Spaces, dabei kommt der Dataspace Connector zum Einsatz.

Projektseite extern

(catena-x.net)

Beispiel 4:

Digital Life Journey

Selbstbestimmtes Leben in einer sich digitalisierenden Welt

Könnte man die einzelnen Bürgerinnen und Bürger in ihrer Gesamtheit beschreiben, wenn man alle ihre Daten zusammenführen würde – das »Digitale Ich« sozusagen? Die Digital Life Journey zeigt auf, wie jeder Einzelne wieder zum Souverän seiner Daten wird und in welcher Art und Weise Gesellschaft, Technologie, Ethik, Recht und Ökonomie zusammenspielen müssen. Die International Data Spaces stellen eine mögliche technologische Basis dar, um insbesondere Sicherheit, Interoperabilität, Transparenz, Nachvollziehbarkeit und weitere Mehrwerte zu gewährleisten.

Projektseite intern

Projektseite extern

(digitallifejourney.de)

Beispiel 5:

DEMAND

Effiziente Datenbewirtschaftung zur Realisierung datengetriebener Geschäftsmodelle

Das Projekt »DEMAND« entwickelte konkrete Lösungen für in der Praxis nutzbare Architekturen, Vorgehensmodelle und Werkzeuge zur Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle. Auf Basis der souveränen Datenarchitektur der »International Data Spaces« wurden branchenübergreifende Ansätze für die Datenbewirtschaftung erarbeitet, so z.B. im Bereich der Integrationskonzeption, der Data Governance oder der Datenbewertung.

Projektseite extern

(demand-projekt.de)

Beispiel 6:

Sealed Services

Infrastruktur zur Realisierung industrieller Dienstleistungen in Wertschöpfungsnetzwerken

Bei der Entwicklung und dem Anbieten von datenbasierten Services mangelt es bisher an einer einheitlichen Sprache, die eine effiziente und sichere Vernetzung von unterschiedlichen Unternehmen auf Netzwerkebene gewährleistet. Das Forschungsprojekt »SealedServices« entwickelt ein kooperatives Wertschöpfungsnetzwerk, mit dem internetbasierte Dienstleistungen durch KMU eigenständig entwickelt und implementiert werden können. Es soll eine konsequente und sichere Einbindung von Daten und Leistungen verschiedener Partnerunternehmen ermöglicht werden.

Projektseite extern

(sealedservices.info)

AHMADIAN, A. S., JÜRJENS, J. und STRÜBER, D., 2018. Extending model-based privacy analysis for the industrial data space by exploiting privacy level agreements. Proc. SAC: 1142–1149. https://doi.org/10.1145/3167132.3167256

ALIU, O., AZKAN, C., BRESSER, P., BRETFELD, J., DEMARY, V., ENGELS, B., FIED­LER, J., FRITSCH, M., GELHAAR, J., GOECKE, H., IGGENA, L., KORTE, T., KROTO­VA, A., LICHTBLAU, K., LIS, D., MEISEL, L., MÜLLER, N., OTTO, B., RUSCHE, C., SCHEUFEN, M., SCHMITZ, E., SPIEKERMANN, M., THIELE, C. und TRAUTMANN, B., 2019. Data Economy. Status quo der deutschen Wirtschaft & Hand­lungsfelder in der Data Economy. DEMAND White Paper, Dortmund.

AZKAN, C., IGGENA, L., KORTE, T. und SPIEKERMANN, M., 2019. Datenwirt­schaft in Deutschland. Eine Analyse der Unternehmensgründungen in den Zukunftsfeldern »Data and Analytics« und »Artificial Intelligen­ce«. Fraunhofer-ISST Kurzbericht, Dortmund.

AZKAN, C., IGGENA, L., MEISEL, L., SPIEKERMANN, M., KORTE, T., OTTO, B., DEMARY, V., GOECKE, H., KROTOVA, A., LICHTBLAU, K., FRITSCH, M., BRESSER, P., BRETFELD, J., WEBER, D., KEIL, K., TRAUTMANN, B. und FIEDLER, J., 2020. Perspektiven der Datenwirtschaft. Wirkmechanismen und Wertschöp­fung in Datenökosystemen. DEMAND Gutachten, Dortmund.

AZKAN, C., MÖLLER, F., MEISEL, M. und OTTO B., 2020. Service Dominant Logic Perspective on Data Ecosystems: A Case Study based Morphology. In: 28th Euro-pean Conference on Information Systems. Marrakesch, 15. bis 17. Juni 2020.

AZKAN, C., IGGENA, L., GÜR, I., MÖLLER, F. und OTTO, B., 2020. A Taxonomy for Data-Driven Services in Manufacturing Industries. In: 24th Pacific Asia Conference on Information Systems. Dubai, 22. bis 24. Juni 2020.

AZKAN, C., IGGGENA, L., KROTOVA, A., SPIEKERMANN, M. und OTTO, B., 2021. Data Business in Ecosystems: Handbuch zur Entwicklung datengetriebener Dienstleistungen. ISBN 978-3-00-067300-9

AZKAN, C., IGGENA, L., MÖLLER, F. und OTTO, B., 2021. Towards Design Principles for Data-Driven Services in Industrial Environments. In: 54th Hawaii International Conference on System Sciences. Wailea, 5. Januar bis 8. Januar 2021.

AZKAN, C., SPIEKERMANN, M. und GOECKE, H., 2019. Uncovering Research Streams in the Data Economy Using Text Mining Algorithms. In: Technology Innovation Management Review, 9(11), S. 62-74.

OTTO, B. und JARKE, M., 2019. Designing a multi-sided data platform: findings from the International Data Spaces case. Electronic Markets, 29: 561–580. https://doi.org/10.1007/s12525-019-00362-x

BADER, S.R., AZKAN, C. und STOJANOVIC, L., 2020. Reference Architecture Models for Smart Services. In: Maria MALESHKOVA, Niklas KÜHL und Philipp JUSSEN, Hrsg. Smart Service Management: Design Guidelines and Best Practices. Cham: Springer Verlag, S. 115-131. ISBN 978-3-030-58181-7

BRUCKNER, F., NAGEL, R., KRÜGER, D., WENZEL, S. und OTTO, B., 2018. Eine Programmiersprache zur souveränen Datenverarbeitung. Proceedings of D-A-CH Security.

HAßE, H., Li, B., CIRULLIES, J., WEIßENBERG, N. und OTTO, B., 2019: Digital Twin for Real-Time Data Processing in Logistics. HICL. https://doi.org/10.15480/882.2462

HASSE, H., VAN DER VALK, H., WEISSENBERG, N. und OTTO, B., 2020. Shared Digital Twins: Data Sovereignty in Logistics Networks. Hamburg International Conference of Logistics (HICL). https://doi.org/10.15480/882.3119

ZRENNER, J., MÖLLER, F., JUNG, C., EITEL, A. und OTTO, B., 2019. Usage Control Architecture Options for Data Sovereignty in Business Ecosystems. Journal of Enterprise Information Management, ISSN: 174-0398. https://doi.org/10.1108/JEIM-03-2018-0058

MEISTER, S. und OTTO, B., 2019. Digital Life Journey. Grundlagen eines Frameworks für ein selbstbestimmtes Leben des Bürgers in einer sich digitalisierenden Welt. Hg. v. Boris Otto und Jakob Rehof. Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST. Dortmund. http://dx.doi.org/10.24406/ISST-N-559091

OPRIEL, S., MÖLLER, F., BURKHARDT, U. und OTTO, B., 2021. Requirements for Usage Control based Exchange of Sensitive Data in Automotive Supply Chains. 54th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS).

SPIEKERMANN, M., 2019. Data Marketplaces: Trends and Monetisation of Data Goods. In: Intereconomics, 54(4), S. 208-2016.