Glossar

Cloud Computing − Rechenleistung, Services oder Speicher werden in diesem Modell auf mehreren Computern, Servern oder Rechenzentren verteilt und nach Nutzung abgerechnet. Somit müssen Nutzer:innen oder Unternehmen nicht selbst lokal und vor Ort die entsprechenden Kapazitäten vorhalten, sondern können flexibel auf skalierbare Ressourcen zugreifen.

Datenökonomie − Der grundsätzliche Leitgedanke hinter dem Begriff ist der wirtschaftliche Nutzen sowie die Kommerzialisierung und Monetarisierung von Daten, die mit der Entwicklung neuer datenbasierter Geschäftsmodelle derzeit weiter zunimmt. Gaia-X ist hier ein wichtiger Hebel um diese Daten sicher und zweckgebunden nutzbar zu machen.

Datenraum − Eine föderierte, offene Infrastruktur für souveränen Datenaustausch, die auf gemeinsamen Vereinbarungen, Regeln und Standards beruht.

Datentreuhänder – Unabhängige, neutrale Instanz, die Daten zwischen Gebenden und Nutzenden vertrauensvoll und rechtskonform übermittelt.

Digitale Souveränität − Befähigung dazu, Entscheidungen darüber zu treffen, wie digitale Prozesse, Infrastrukturen und der Datenverkehr strukturiert, aufgebaut und verwaltet werden.

Digitaler Zwilling − Realgetreue virtuelle Abbildung bzw. Simulation eines Produktes, Bauteils oder Prozesses, das auf den Daten aus der realen Welt wie z.B. von Sensoren beruht.

Domänen − Arbeitsgruppen innerhalb der nationalen Hubs, die meist eine spezifische Branche abbilden und deren besondere Anforderungen bei der Umsetzung von Gaia-X berücksichtigen sowie Anwendungsfälle für die Praxis erarbeiten.

Edge Computing − Im Gegensatz zum Cloud Computing erfolgt bei diesem Modell die Datenverarbeitung und -speicherung nicht über zentrale Knotenpunkte, sondern dezentral am Rand (Edge) eines Netzwerks. Es wird insbesondere für Anwendungen genutzt, die eine Datenverarbeitung in Echtzeit benötigen, z.B. Gesichtserkennung im Smartphone.

Föderierter Katalog − Der Gaia-X Förderationsdienst ermöglicht die Entdeckung und Auswahl von Anbietern und Dienstleistungen im Gaia-X Ökosystem. Im Grunde werden hier die Daten mit einer Beschreibung versehen, sodass gezielt nach ihnen gesucht werden kann, je nach Verwendungszweck.

Föderiertes Lernen − Dahinter verbirgt sich eine spezifische Technik des maschinellen Lernens. Im Gegensatz zum üblichen Verfahren wird hierbei ein Modell nicht auf Basis eines zentralen Datensatzes, sondern auf mehreren Geräten mit unterschiedlichen Daten trainiert.

Föderierte Systeme − „Föderiert“ bedeutet ein Zusammenschluss von einzelnen Systemen, die ihre jeweilige Selbstständigkeit bewahren.

Gaia-X AISBL − Im Jahr 2019 wurde die Gaia-X European Association for Data and Cloud als gemeinnütziger Verein (franz. association sans but lucrative) in Brüssel gegründet. Sie fungiert als übergreifende Instanz und entwickelt die rechtlichen Rahmenbedingungen und Dienste.

Gaia-X Hub − Die nationalen Hubs sind unabhängig von der AISBL und dienen mittlerweile in insgesamt 15 europäischen sowie drei außereuropäischen Ländern als Netzwerke und erste Anlaufstelle für Interessierte an Gaia-X.

Hyperscaler − Anbieter von IT-Ressourcen für die Bereitstellung von Cloud Computing, die in hohem Maße skalierbar und damit in ihrer Leistung oder ihrem Umfang flexibel steigerbar sind. Hyperscaler sind zum Beispiel AWS (Amazon Web Services), Alphabet (Google) oder Microsoft (Azure).

Industrie 4.0 − Intelligente Vernetzung von Maschinen und Prozessen in der Industrie mit Hilfe von Informations- und Kommunikationstechnologie.

Internet of Things (IoT) − Im Internet der Dinge sind Alltagsgeräte oder industrielle Maschinen über das Internet miteinander vernetzt und können untereinander oder mit dem Menschen in Interaktion treten. Diese Technologie und die Kommunikation von Maschinen untereinander ist eine Voraussetzung für die Industrie 4.0, z.B. für die vollständige Automatisierung industrieller Prozesse.

Interoperabilität − Möglichkeit der Verknüpfung bzw. des Zusammenspiels von Geräten oder Systemen, wofür die gleichen technischen Standards und Schnittstellen benötigt werden.

Künstliche Intelligenz (KI) − Forschungsfeld der Informatik, bei dem menschliches Denken und Lernen auf eine Maschine übertragen werden und sie dadurch intelligent gemacht werden soll. Meist wird der Begriff synonym mit oder als Oberbegriff für Prozesse des maschinellen Lernens verwendet.

Maschinelles Lernen − Mithilfe von Lernalgorithmen sowie der Anwendung statischer Modelle entwickelt eine Maschine auf Basis von Lerndaten ein komplexes Modell und erkennt Muster, aus dem Klassifikationen und Vorhersagen abgeleitet werden können. Genutzt wird diese Technologie beispielsweise in alltäglichen Anwendungen wie dem Spamfilter in Mailprogrammen oder Übersetzungsprogrammen.

Self Sovereign Identity (SSI) − Nutzerzentrierter Ansatz für digitale Identitäten: Die Nutzer:innen erhalten die vollständige Kontrolle über ihre persönliche digitale Identität zurück und können sie von einem digitalen Endgerät wie z.B. das Smartphone selbst verwalten, ohne von einem zentralen Identitätsdienstleister abhängig zu sein. Dadurch kann sich eine Person beispielsweise bei der Abholung eines Mietwagens oder beim Check-In im Hotel lediglich mit einem QR-Code auf dem Smartphone ausweisen, statt Personalausweise, Führerschein und weitere Dokumente umständlich vorlegen und speichern lassen zu müssen.

Use Cases − Mit Gaia-X werden Standards für einen sicheren, transparenten und souveränen Datenaustausch erarbeitet und anhand sogenannter Use Cases (praktische Anwendungsfälle) gezeigt, welche Lösungen dadurch praktisch in den einzelnen Branchen umgesetzt werden können.