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Discuto
Datenstrategie für Österreich
0 days left (ends 05 May)
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Update: Finale Version der Datenstrategie veröffentlicht und das Datenzugangsgesetz ist in Begutachtung
Die Datenstrategie finden Sie hier, das Datenzugangsgesetz kann über das RIS heruntergeladen werden.
Update: Stellungnahmen von WWTF, Statistik Austria, Internetoffensive Österreich...
Stellungnahmen zur Datenstrategie für Österreich stehen weiter unten unter dem Menüpunkt "Stellungnahmen" zum Download bereit.
Vielen Dank für Ihre Beiträge!
Wir freuen uns, dass so viele Vorschläge zur Weitentwicklung der Datenstrategie für Österreich eingelangt sind. Diese werden jetzt gesichtet und konsolidiert. Wir werden Sie über die weiteren Entwicklungen hier auf dieser Seite auf dem Laufenden halten.
Mit freundlichen Grüßen,
Bundeskanzleramt
Sektion VII – Digitalisierung und E-Government
Abteilung 1 – Digitale Strategien und Innovation
post.vii-1@fj.bka.gv.at
Gemeinsam das österreichische Datenökosystem entwickeln
In Zusammenarbeit mit anderen Bundesministerien, Expertinnen und Experten, sowie Stakeholdern wurde vom Bundesministerium für Finanzen (BMF) der Entwurf einer Datenstrategie für Österreich ausgearbeitet und wird hier zur Diskussion gestellt. Die österreichische Datenstrategie soll dabei helfen, das nationale Datenökosystem zu entwickeln und bildet den strategischen Rahmen für den Umgang und die Nutzung von Daten.
Bitte nutzen Sie die Gelegenheit und bewerten und kommentieren Sie den hier vorliegenden Entwurf der Zielsetzungen bis zum 05.05.2024. Die Beschreibung der Vision und Ziele finden Sie unten bei den "Weiteren Informationen".
Die Rückmeldungen werden bei der Überarbeitung nach Möglichkeit berücksichtigt und sollen damit die Datenstrategie zur Basis für die weiteren Handlungen in diesem Bereich machen.
Bei technischen Problemen auf der Plattform kontaktieren Sie bitte leo@cbased.com
Wir freuen uns auf Ihr Feedback!
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Für den kritischen Umgang ist es nötig, dass auch Kenntnisse über die Entstehungszusammenhänge von Daten gelehrt werden. Gerade welche Daten, in welcher Form wann und weshalb erhoben werden, kann, insbesondere auch in Hinblick auf KI-Anwendungen, einen gravierenden Unterschied machen. Diese Kenntnisse können künftiger Diskriminierung vorbeugen und helfen dabei zu entscheiden, wann es nötig ist, weitere Daten in welcher Form zu erheben und wann von weiteren Erhebungen abzusehen ist. Sowie wie mit bereits vorhandenen Daten umzugehen ist.
MOST ACTIVE USERS
1.2.3 Das FAIR-Data-Prinzip als Grundprinzip für die Nutzbarmachung von Daten des öffentlichen Sektors etablieren
P15
Für die Nutzbarmachung von Daten des öffentlichen Sektors muss ein nachhaltiges Datenmanagement entwickelt werden, welches dem Paradigma des FAIR Data Prinzips entspricht. Dies impliziert ein Bekenntnis zu den Grundsätzen der Auffindbarkeit (Findable), der Zugänglichkeit (Accessible), der Interoperabilität (Interoperable) und der Wiederverwendbarkeit (Reusable) von Daten und Metadaten.
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P16
Das Konzept von FAIR Data soll durch Kommunikationsmaßnahmen und Bewusstseinsbildung in den Fokus gerückt werden, etwa in Zusammenarbeit mit dem FAIR Office Austria.
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P17
Die Bundesregierung möchte das FAIR-Data-Prinzip als Grundprinzip für die Nutzbarmachung von Daten des öffentlichen Sektors etablieren. Hierbei wird eine enge Zusammenarbeit mit dem FAIR Office Austria angestrebt.
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P18
Durch die Beachtung dieser allgemeinen strategischen Prinzipien des Datenmanagements kann die Weiterverwendung von Daten nachhaltig gefördert und ein Mehrwert durch die sekundäre Nutzung von Daten geschaffen werden. In Bezug auf Metadaten müssen Maßnahmen ergriffen werden, die eine systematische Erfassung über den gesamten Lebenszyklus der Daten hinweg verfolgt und die zentrale Bereitstellung von maschinell durchsuchbaren Datenbestandsverzeichnissen auf Basis von Datenkatalogen ermöglicht. Daten werden so nicht nur leichter auffindbar, sondern auch besser nutzbar.
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1.3.1 Datenqualität im öffentlichen Sektor kontinuierlich verbessern
P19
Die Erhöhung der Datenqualität ist entscheidend, um die Nutzbarkeit der Daten zu verbessern. Datenqualität misst verschiedene Aspekte wie etwa Vollständigkeit, Einzigartigkeit, Aktualität, Gültigkeit, Genauigkeit und Konsistenz von Datenbeständen und staatlichen Registern. Das Erzielen einer adäquaten Datenqualität ist dabei nicht nur das Ergebnis von technischen Vorgaben, sondern hängt insbesondere auch von der organisatorischen Gestaltung von Prozessen, deren IT-technischer Umsetzung sowie dem fachlichen Know-how der partizipierenden Akteure ab.
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P20
Der öffentliche Sektor wird zukünftig die Bewusstseinsbildung über die Bedeutung der Datenqualität intensivieren und Datenbeauftragte benennen, die langfristig zur Steigerung der Datenqualität und Datenexzellenz im öffentlichen Sektor beitragen sollen.
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P21
Um eine hohe Datenqualität zu erreichen, sollen durch die Umsetzung des Data Governance Acts strukturelle Rahmenbedingungen geschaffen werden und erforderliche Methoden und Werkzeuge entwickelt bzw. gefördert werden.
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P22
Durch organisatorische Maßnahmen sowie durch die Stärkung personeller und technischer Kapazitäten möchte die Bundesregierung kontinuierlich zur Verbesserung der Datenqualität und von Datenqualitätsverfahren im öffentlichen Sektor beitragen.
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1.3.2 Daten im öffentlichen Sektor interoperabel gestalten
P23
Die Grundlage für eine nachhaltige Stärkung der Datenökonomie in Österreich bildet die Entwicklung und Nutzung gemeinsamer Standards zur Datenbeschreibung, die Förderung der Interoperabilität zwischen verschiedenen Datensystemen sowie die Gewährleistung von Datensicherheit und Datenschutz. Die Harmonisierung und standardisierte Beschreibung von Datenformaten, Metadaten und Prozessen bilden einen wichtigen Schritt zur Realisierung einer offenen, transparenten und vernetzten Dateninfrastruktur in Österreich.
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P24
Die Entwicklung dieser Standards soll unter Einbeziehung relevanter Stakeholder erfolgen, um sicherzustellen, dass die Bedürfnisse und Anforderungen von verschiedenen Nutzergruppen berücksichtigt werden.
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P25
Für die Erreichung einer effizienteren Datennutzung sind vereinheitlichte Standards, wie etwa jene der Gaia-X Föderationsdienste, die eine Interoperabilität zwischen unterschiedlichsten Datenquellen und Systemen zum Ziel haben, von höchster Relevanz.
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P26
Neben einer technischen Interoperabilität muss auch der Aspekt der semantischen Interoperabilität von Daten innerhalb einer föderierten Dateninfrastruktur große Beachtung finden. Konkrete Maßnahmen zur Gewährleistung der semantischen Interoperabilität sind unter anderem der gemeinsame Aufbau bzw. die Adaptierung und Erweiterung von vorhandenen Datenmodellen und die Nutzung von gemeinsamen Terminologien in Form von kontrollierten Vokabularen. Im Zusammenhang mit der Interoperabilität von Daten innerhalb der Verwaltung nehmen die Verfahren der verschlüsselten bereichsspezifischen Personenkennzahlen (bPK) eine wichtige Rolle ein.
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P27
Ein standardisierter Ansatz für Datenbeschreibungen erleichtert die Integration in nationale und internationale Datenökosysteme. Hierbei möchte die Bundesregierung den Kontakt zum europäischen Data Spaces Support Center (DSSC) und die Rolle der Cooperation Open Government Data Österreich stärken. Österreich wird im Europäischen Dateninnovationsrat (EDIB) aktiv an der Ausgestaltung von Leitlinien, Standards und Interoperabilitätsanforderungen für den Datenaustausch mitwirken. Ebenso soll quelloffene Software (Open Source) bei der Weiterentwicklung digitaler Dateninfrastrukturen stärker berücksichtigt werden.
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P28
Die Bundesregierung wird künftig der Entwicklung und Nutzung gemeinsamer Standards zur Datenbeschreibung große Beachtung schenken, um dadurch die technische und semantische Interoperabilität zwischen verschiedenen Datensystemen zu fördern.
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1.3.3 Mindestanforderungen und einheitliche Standards für Metadaten des öffentlichen Sektors etablieren
P29
Metadaten sind unerlässlich für die Auffindbarkeit von Daten, die Beurteilung der Datenqualität sowie der korrekten Interpretation der semantischen Bedeutung der Daten. Auch tragen sie zur Gewährleistung der Datensicherheit und des Datenschutzes bei. Metadaten sind ein wichtiges Bindeglied zwischen Datenproduzierenden und Datennutzenden. Sie geben einen Überblick über Kontext, Herkunft, Struktur und Nutzungsbedingungen von Datensätzen.
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