Conquering Data in Austria

Diese Studie wurde von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft FFG und dem Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie, BMVIT in Auftrag gegeben, und liefert einen Empfehlungskatalog für die kurz-, mittel- bis langfristige (2025) Ausrichtung des FFG Förderprogramms IKT der Zukunft: Daten durchdringen - Intelligente Systeme.

Die Ergebnisse dieser Studie wurden mittels Methodenmix bestehend aus einer umfassenden Literaturrecherche, einer Online-Umfrage, Brainstormings im Zuge dreier Workshops sowie strukturierten Experteninterviews erhoben.

Diese Technologie-Roadmap beleuchtet und vereint die unterschiedlichen Perspektiven der Akteure aus Forschung, Industrie, und der öffentlichen Hand. Einerseits zeigt die Studie den Bedarf an neuer IKT in diesem Bereich auf, und andererseits bereitet die Studie auf die zu erwartenden Entwicklungen, Anforderungen und Richtlinien vor.

Nach eingehender Studie des Gebiets, wurden eine Vielzahl relevanter Methoden und Verfahren zur intelligenten Datenanalyse identifiziert und in die folgenden vier, interagierenden Gruppen eingeteilt: Suche und Analyse, Semantische Verarbeitung, Kognitive Systeme und Vorhersagen sowie Visualisierung und Interaktion.

Die Breite der Anwendungsgebiete, die von österreichischen Unternehmen, Forschungsinstituten und Universitäten in diesem Bereich adressiert wird, ist beachtlich. Auf Basis einer detaillierten Analyse wie und in welchem Umfang Akteure in diesen Anwendungsgebieten Technologien nutzen bzw. zu nutzen planen, wurden der Gesundheitsbereich, Energie, e-Science sowie Produktion und Logistik als die wichtigsten Anwendungsgebiete on Österreich identifiziert.

Durch die Konsolidierung der Blickwinkel auf das Gebiet „Daten" und der umfassenden Erhebung der Standpunkte der unterschiedlichen Akteure, konnten die wichtigsten Herausforderungen in der intelligenten Datenanalyse ermittelt werden. Die Themen reichen in diesem Zusammenhang von Datenschutz, Datensicherheit und Datenbesitz über algorithmische und technologische Herausforderungen bis hin zur Mangelware „qualifiziertes Personal".

Im Zuge dieser Studie wurden die Kompetenzen der österreichischen Akteure auf dem Gebiet der intelligenten Datenanalyse erhoben, und in Form einer Kompetenzlandschaft abgebildet.

Diese Kompetenzlandschaft deckt österreichische Forschungseinrichtungen, Universitäten, Fachhochschulen und in Österreich operierende Dienstleister ab. Österreichische Stärken liegen dabei im Bereich Statistik, effiziente Algorithmen, Machine Learning, Computer Vision und Semantic Web.

Als ein Ergebnis unserer Analysen geben wir neun Empfehlungen, die drei Hauptaspekte - Technologie, Koordination und Personal - adressieren. Vier dieser neun Empfehlungen betreffen technologische Herausforderungen und damit die Erforschung und Entwicklung von

• Verfahren die die Integration und Fusionierung von Daten vorantreiben,
• innovativen Ansätzen, die die Effizienz von eingesetzten Algorithmen erhöhen,
• Technologien die Rohdaten in verwertbare Informationen umwandeln und zum Erkenntnisgewinn beitragen, und
• Systemen, die zu einer weitgehenden Automatisierung von „Wissensarbeit" beitragen.

Um mittel- bis langfristig herausragende Technologien „Made in Austria" im Bereich der intelligenten Datenanalyse zu produzieren, bedarf es zielgerichteter Förderung im Bereich dieser technologischen Herausforderungen.

Drei der neuen Empfehlungen fokussieren auf Maßnahmen welche die Innovationskraft und Wettbewerbsposition österreichischer Unternehmen stärken. Darüber hinaus zielen diese Empfehlungen darauf ab, die Sichtbarkeit und Attraktivität Österreichs sowie die Vernetzung der Akteure in einem internationalen Kontext zu verbessern.

Um diese Koordinationsmaßnahmen voranzutreiben sind Investitionen in ein österreichisches Ökosystem für daten-basierte Innovationen zu setzen. Dieses Ökosystem macht Dienste und Daten zugänglich und interoperabel, und hat das Potential großen wirtschaftlichen Mehrwert zu erzeugen. Ein weiteres Ziel stellt die Erarbeitung der rechtlichen Rahmenbedingungen für den Umgang mit Daten dar.

Die beiden letzten Empfehlungen adressieren das Thema Personal und zielen darauf ab, den dringenden Bedarf an hoch-qualifiziertem Personal im Bereich der Datentechnologien zu befriedigen. Dazu sind neue Bildungsprogramme gefragt die dabei unterstützen „universelle Denker" anstelle von Fachexperten auszubilden, um die Anforderungen, die sich rund um das Gebiet (Big) Datenanalyse ergeben, zu bewältigen. Zusätzlich wird empfohlen ein dezidiertes „Austrian Data Technology Institute" ins Leben zu rufen, dass einerseits Spitzenforschung und andererseits die Vernetzung und den Know-How-Austausch zwischen österreichischen und internationalen Akteuren im Bereich der Datentechnologien ermöglicht. Zusätzlich werden Maßnahmen zur Verbesserung des Bewusstseins für Gender und Diversity im Bereich der intelligenten Datenanalyse geliefert.

Zur Umsetzung dieser Empfehlungen werden mehrere, potenzielle Leuchtturmprojekte vorgestellt. Dazu zählt ein breitenwirksames Leuchtturmprojekt - das Data-Services Ökosystem - das die gegenseitige Befruchtung von Technologien und Anwendungsgebieten ermöglicht.

Zusätzlich werden konkrete, anwendungsspezifische Leuchtturmprojekte vorgestellt, um die Herausforderungen in spezifischen Anwendungsgebieten wie etwa in Produktion und Energie, dem Gesundheitswesen und Digital Humanities zu adressieren.

Innovative Technologien zur intelligenten Datenanalyse besitzen das Potential nachhaltig Mehrwert für die österreichische Wirtschaft und Gesellschaft zu generieren. Für eine erfolgreiche Innovationswirtschaft ist es wichtig ein Ökosystem zu schaffen, welches den Raum für datenbasierte Innovation bietet und Technologietransfer unterstützt.

Es gilt jedoch noch viele Herausforderungen - sowohl aus technologischer als auch aus gesellschaftlicher Sicht – zu überwinden, bevor Österreich den vollen Nutzen aus diesen Entwicklungen ziehen kann.