Die Einführung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) stellte einen Wendepunkt in der digitalen Welt dar. Außerdem ebnete die Europäische Union den Weg zu einer verantwortungsbewussteren und transparenteren Datenindustrie. In diesem Zusammenhang gibt es neue Initiativen und Vorschläge, zum Beispiel das Daten-Governance-Gesetz.
Diesen Trend können wir auch in Großbritannien beobachten. In ihrer National Data Strategy 2020 skizzierte die britische Regierung Pläne, um den gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Nutzen von Daten zu steigern, einschließlich eines optimierten Datenaustauschs.
Diese Ideen zielen darauf, einen Rahmen für die Organisation des Datenaustauschs zu schaffen, um Innovation und kollektive Intelligenz zum Wohle der Gesellschaft zu fördern. Die in verschiedenen Ländern eingesetzten COVID-19-Anwendungen veranschaulichen dieses Phänomen: Die Bürger haben Zugang zu Daten über die Entwicklung der Pandemie und werden aufgefordert, sich im Falle eines positiven Tests zu melden, um mögliche Kontaktpersonen warnen zu können.
Auch die Open-Data-Initiativen des öffentlichen Sektors sollen dem Gemeinwohl dienen: Daten werden kostenlos zur Verfügung gestellt, um Innovation zu fördern. Anwendungsbereiche gibt es viele, etwa in Verkehrswesen oder Stadtplanung. Apps wie Waze nutzen veröffentlichte Daten zu Baustellen, die in die Anwendung integriert sind, damit Nutzer Straßenverhältnisse in Echtzeit überblicken können.
Öffentliche Einrichtungen verwenden und veröffentlichen in der Regel offene APIs, die im Rahmen von Open-Data-Projekten uneingeschränkt zur Verfügung stehen. Dagegen nutzen Unternehmen im Privatsektor meist private, also unternehmensinterne oder “Partner”-APIs mit spezifischen Zugangsregeln.
Die API-Entwicklung ist das erste Hindernis bei der Umsetzung einer Datentauschstrategie. Sie erfordert Ressourcen – um eine API zu bauen, benötigen Entwickler in der Regel drei bis fünf Tage. Inzwischen gibt es jedoch immer mehr Technologien und Verfahren, die diesen Prozess vereinfachen. API-Nutzer wie zum Beispiel Datenanalysten können Lösungen verwenden, die API-Standardbibliotheken bereitstellen, etwa für den Datenaustausch zwischen SAP und Salesforce.
Damit kann ein Datenanalyst innerhalb von nur einer Stunde eine API veröffentlichen und auf die gewünschten Informationen zugreifen. Der Datenzugriff wird dann automatisch von dem Tool verwaltet, das die APIs bereitstellt.
Um Daten zu tauschen, haben einige Akteure zentralisierte Systeme eingerichtet, etwa so genannte “Data Clean Rooms”. Die Daten werden verschlüsselt und anonymisiert und anschließend von einem sicheren Ort aus zugänglich gemacht, zum Beispiel in einer Cloud oder einem On-Premise-Data-Lake – mit entsprechenden Regeln für Zugriffsverwaltung und Governance.
Fintech-Unternehmen haben ebenfalls leistungsstarke Modelle für den Datenaustausch entwickelt. Hierzu gehört etwa die französische Zahlungs-App Lydia, die es in Kooperation mit Bitpanda Nutzern ermöglicht, mit nur wenigen Klicks in Kryptowährungen zu investieren.
Doch in einer Welt, in der der Begriff des Data Ownership – also des “Eigentums” an Daten – allgegenwärtig ist, bleibt die Datenkultur eines Unternehmens das vielleicht größte Hindernis. Heutzutage werden Projekte zur gemeinsamen Nutzung von Daten hauptsächlich von Unternehmensabteilungen – Marketing, Vertrieb oder Finanzen – vorangetrieben, während die IT-Abteilung einen Sicherheitsrahmen und die technologischen Hebel bereitstellen soll. Die Geschäftsbereiche müssen sich jedoch immer noch untereinander verständigen und Datensilos aufbrechen.