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【24h】

Eine nationale Daten- und Analyseinfrastruktur als Grundlage digitaler Souveränität

机译:国家数据和分析基础设施是数字主权的基础

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摘要

Daten sind der wesentliche Produktionsfaktor der Zukunft. Informatik und Data Science werden zur Grundlage der meisten anderen wissenschaftlichen Fächer wie Physik, Chemie, Wirtschaft. Sie sind in ihrer Bedeutung damit der Mathematik vergleichbar. Datenzugang und Datenkompetenz sind die Schlüsselfaktoren für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit. In beiden Belangen ist Deutschland ins Hintertreffen geraten. Zur Erlangung von Datensouveränität benötigen Deutschland bzw. Europa eine nachhaltig (und öffentlich) betriebene Daten- und Analyseinfrastruktur. Diese stellt den Zugang zu Daten zu großen, qualitativ hochwertigen Datenmengen (Internet, Forschungsdaten, öffentliche Daten, z. B. mCloud) sicher und ermöglicht es, deren Analyse und Visualisierung für Unternehmen, Schulen, Universitäten, Forschungseinrichtungen und Bürger zu demokratisieren. Nur auf diese Weise lässt sich die Lücke zu den monopolisierten Datensammlungen amerikanischer IT-Konzerne oder dem staatlich regulierten Zugang zu Daten in China schließen. Eine derartige nationale, allgemein zugängliche Infrastruktur sollte nicht nur Daten, Analysen und Visualisierungen verwalten und kontinuierlich in Echtzeit bereitstellen, sondern gleichzeitig die Algorithmen und Werkzeuge entlang der gesamten Datenwertschöpfungs-kette (Quellenauswahl, Informationsextraktion und Integration, Analyse und Modellbildung sowie Anwendung und Visualisierung) einfach nutzbar (webbasiert, open-source, wiederverwendbar) bereitstellen, um auf diese Weise durch „Daten und Analysen aus der Steckdose" Forschung sowie die Innovation in datengetriebene Anwendungen in Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft zu befeuern.
机译:数据是未来必不可少的生产要素。计算机科学和数据科学成为大多数其他科学学科(例如物理学,化学,经济学)的基础。它们的含义可与数学相提并论。数据访问和数据素养是未来竞争力的关键因素。德国在这两个方面都落后。为了实现数据主权,德国和欧洲需要可持续(和公共)运营的数据和分析基础架构。这样可以确保访问大量高质量数据(Internet,研究数据,公共数据,例如mCloud)上的数据,并使它们的分析和可视化民主化,适用于公司,学校,大学,研究机构和公民。这是弥合美国IT公司垄断数据收集或中国政府对数据访问的国家管制的唯一途径。这样一个全国通用的基础设施不仅应管理数据,分析和可视化并实时连续地提供它们,而且同时应简化整个数据价值链中的算法和工具(源选择,信息提取和集成,分析和建模以及应用程序和可视化)可用(基于Web的,开放源代码的,可重用的),以通过“来自套接字的数据和分析”推动商业,科学和社会中数据驱动的应用程序的研究和创新。

著录项

  • 来源
    《Informatik-spektrum 》 |2018年第6期| 433-439| 共7页
  • 作者

    Volker Markl;

  • 作者单位

    Technische Universität Berlin und DFKI, Fachgebiet Datenbanksysteme und Informationsmanagement, Einsteinufer 17, 10587 Berlin;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 ger
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