Beschreiben Sie die zu lösende Herausforderung: Wirtschaftliche Wertschöpfung findet zunehmend durch eine effizientere Datennutzung und die Integration von neuen Datenquellen in Produkten und Services statt. Die Entwicklung von erfolgversprechenden Geschäftsmodellen sowie deren Markteinführung sind jedoch kosten- und risikoreich. Um die wirtschaftlichen Potentiale von Open Data zu realisieren, ist daher eine datenorientierte Wirtschafts- und Innovationspolitik erforderlich. Maßnahmen für eine solche Förderpolitik sollten drei Anforderungen erfüllen: 1) Ganzheitlichkeit: Fördermaßnahmen müssen auf den Kontext datenbasierter Geschäftsmodelle ausgerichtet sein und über eine finanzielle Förderung hinausgehen. Aufgrund des frühen Marktentwicklungsstadiums muss eine Förderung auch auf die Herstellung eines stabilen und für die Teilnehmer transparenten Marktes für Open Data Anwendungen hinwirken. Dazu gehören bspw. Vernetzungsmöglichkeiten mit Anwendern, Kunden und Entwicklungspartnern. 2) Universalität: Die Verfügbarkeit von Datenbeständen und Fördermaßnahmen sollte fachlich so umfassend wie möglich sein. Innovationspotentiale bestehen oft in der sekundären Datenverwendungen über Ressort- bzw. Fachgrenzen hinweg. 3) Lerneffekte: Fördermaßnahmen sollten es staatlichen Stellen erlauben, die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen von wirtschaftlichen Akteuren in Bezug auf Open Data zu lernen (bspw. langfristige Verfügbarkeit von Datenquellen, Qualitätsstandards, professionalisierte Datenbereitstellung einschließlich Support). Beschreiben Sie Ihren Lösungsansatz: Die Ausweitung des seit 2016 am BMVI verorteten mFUND Programms auf weitere, idealerweise alle Bundesministerien kann den Nukleus für eine Open-Data-basierte Wirtschafts- und Innovationspolitik bieten. Die mFUND-Förderinstrumente sollten auf Ihre Effektivität hin evaluiert werden und, bei Bedarf mit Verbesserungen, in anderen Bundesministerien sowie deren nachgeordneten Behörden repliziert werden. Aufgrund der bereits bestehenden Erfahrungen mit mFUND sollte eine analoge Implementation in anderen Ressorts vergleichsweise schnell möglich sein. Ein vergleichsweise homogenes Förderprogramm ließe sich damit über Ressortgrenzen hinweg in relativ kurzer Zeit aufbauen. Insbesondere die Einbindung der nachgeordneten Bundesbehörden in das Förderprogramm kann eine hierarchisch klar strukturierte, besser koordinierte und transparentere Verfügbarkeit von Datenbeständen über Ressortgrenzen hinweg bewirken. Eine umfassende Koordination des Förderprogramms sollte unbedingt durch eine zentrale Koordinationsinstanz sichergestellt werden. Zusätzlich sollte eine regelmäßig tagende Arbeitsgruppe der teilnehmenden Ministerien eingesetzt werden, um den Wissensaustausch zu fördern und Lerneffekte im Bezug auf die Optimierung des Gesamtprogramms schnellstmöglich zu maximieren.
Die Evaluierung des mFund ist eine wichtige Grundlage für die Weiterentwicklung. Jedoch sollte Open Data / Open Access nicht funding abhängig sein, sondern als standardsierter Besatndteil von öffentlcihen Förderungen mitgedacht werden. Wichtige Shcritte in diese Richtung wurden im Bereich responsible research & innovation getan. Dass sollte durch Open Data erweitert und vor allem über das BMBF verbreitet werden. https://en.wikipedia.org/wiki/Responsible_Research_and_Innovation
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