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Die Planung eines Datenraumprojekts erfordert von Anfang an klare Antworten auf grundlegende Fragen. Projektmanager und Stakeholder sollten frühzeitig wissen, welche Aufgaben vorab zu erledigen, welche externen Grundlagen verfügbar sind und was nicht zum Projekt gehört. Hierbei werden auch „Dealbreaker“ thematisiert, die bei ungenügender Berücksichtigung den Erfolg des Projektes gefährden könnten. So lassen sich die richtigen Weichen für die erfolgreiche Konzeption eines Datenraumprojektes stellen, Dieser „Spickzettel“ zeigt, worauf es bei der Planung eines Datenraums ankommt. Er orientiert sich an den Data Space Building Blocks (DSBBs) des Data Space Support Centre (DSSC). Das einheitliche Vokabular und die Co-Creation Method des DSSC erleichtern die nahtlose Weiterführung des Projekts.
1. Branchenkenntnis und Stakeholder
Die Planung eines Datenraum sollte sich anfangs mit folgenden Fragen auseinandersetzen: Welche thematische Richtung und Ziele hat der Data Space? und Welche Ambitionen gibt es in Bezug auf Wachstum und Profit? Um diese zu beantworten, braucht es fundiertes Wissen über die Branche und ihre Akteure. Die Building Blocks „ und „Business Model Development“ helfen dabei, zentrale Anwendungsfälle zu entwickeln. Generell sollten konkrete Use Cases im Fokus der Planung stehen, da sie den Kern des Projekts bilden.
Eine „Koalition der Willigen“ – also motivierte Akteure, die Daten und Services gemeinsam nutzen wollen – ist essenziell. Alle Beteiligten müssen den Zweck des Datenraums verstehen, ihre Motivation klären und gemeinsame Grundsätze definieren. Ein Konsortialvertrag mit klaren Zielen und Aufgabenverteilungen erleichtert die Zusammenarbeit.
Teil dieser ersten Überlegungen sollte auch die Entwicklung eines oder mehrerer Use Cases sein. Dafür ist eine Stakeholder-Analyse unverzichtbar. Sie zeigt, welche Bedürfnisse und Interessen die Akteure haben. Entweder konzentriert man sich auf einen Use Case, der allen nützt, oder man entwickelt mehrere, die jeweils einen Großteil der Stakeholder einbinden und sich auch konkret umsetzen lassen.
2. Betreiber und Governance
Die Organisationsstruktur und Governance des Datenraums müssen von Anfang an durchdacht sein. Der Building Block „Organisational Form and Governance Authority“ legt den Fokus auf die Föderatoren – Akteure, die essenzielle Dienste für den Betrieb des Datenraums bereitstellen.
Eine Ausgründung eines Betreibers, in Form einer juristischen Person, schafft Verlässlichkeit und sichert die grundlegende Funktionsfähigkeit. Zwei Fragen sind dabei zentral:
- Welche Rechtsform soll die Betreiberorganisation haben?
- Wie wird die Governance des Datenraums gestaltet?
Rechtliche und regulatorische Aspekte sowie die Finanzierung spielen hier eine entscheidende Rolle. Die Antworten beeinflussen die Dauerhaftigkeit des Datenraums, seine Rechts- und Geschäftsfähigkeit, die Gewinnorientierung und die Einbindung der Mitglieder in Verwaltung und Betrieb. Diese Überlegungen sollten als Zwischenziel in der Projektplanung festgehalten werden.
Weitere relevante Building Blocks sind „Participation Management“ und „Contractual Framework“. Sie regeln die Teilnehmerverwaltung und die Vereinbarungen für den Datenaustausch. Allerdings sind diese keine „Dealbreaker“ und damit für die initiale Projektplanung zu vernachlässigen.
3. Geschäftsmodelle und Anwendungsbeispiele
Die Building Blocks “Business Model Development” und “Use Case Development” hängen eng zusammen, da das Geschäftsmodell des Data Space die Grundlage für die Entwicklung von Use Cases darstellt. Je nach Geschäftsmodell lassen sich unterschiedliche Use Cases innerhalb eines Data Spaces verwirklichen. Diese Abhängigkeit muss berücksichtigt werden, weshalb sich bereits in der Projektplanung mit möglichen Verwertungsstrategien auseinandergesetzt werden sollte.
Generell gilt zu unterscheiden: Das Geschäftsmodell von Data Spaces hat das Wertversprechen den Datenaustausch und die daraus resultierende Wertschöpfung der beteiligten Akteure zu ermöglichen. Die Use Cases sind konkrete Anwendungsfälle eines Datenraumes in denen durch die gemeinsame Nutzung von Daten eine Wertschöpfung stattfindet.
Für die Entwicklung der Use Cases gibt es zwei Möglichkeiten. . Alternativ können mehrere Use Cases entwickelt werden, die in der Branche einzigartig sind und langfristige Beteiligung sichern. Ein Konsortialvertrag legt die Ziele und den Rahmen der Zusammenarbeit fest.
Aus der Use Case Entwicklung heraus ergibt sich die Frage: Wie sieht das Datenprodukt aus, und wer hat Zugang dazu? Diese Themen werden in den Building Blocks „Data Product Development“ und „Data Space Intermediary“ behandelt, müssen aber nicht sofort geklärt werden.
4. Interoperabilität und Data Models
Ein zentrales Element von Datenräumen ist die Interoperabilität. Semantische Standards und einheitliche Datenmodelle ermöglichen den Datenaustausch und die systemübergreifende Verarbeitung von Daten. Die Building Blocks „Data Models“ und „Data Exchange“ greifen diese zentralen technischen Aspekte auf.
Von Beginn an sollte man sich auf Meta-Beschreibungen der Daten und Services einigen und ein offenes Format für den Datenaustausch wählen. Die Vielfalt der Anwendungsfälle und Branchen macht eine allgemeine Standardisierung unmöglich. Daher muss jedes Projekt eigene Lösungen entwickeln. Wichtig hierbei ist wieder die genaue Kenntnis über die eigene Branche und ein klar definierter Use Case.
Ein internes Glossar kann den Austausch zwischen Experten erleichtern und Missverständnisse vermeiden.
5. Rechtsrahmen
Neben den organisatorischen Vorbereitungen erfordert der rechtliche Rahmen eines Datenraumprojekts besondere Aufmerksamkeit. Nationale, europäische und branchenspezifische Regulierungen müssen frühzeitig berücksichtigt werden, um spätere Probleme zu vermeiden. Daher sollten für die Vorbereitung auf die Building Blocks „Regulatory Compliance“ und „Contractual Framework“ folgende Ziele gesteckt werden:
Ein erstes Screening aktueller und kommender Gesetze sollte innerhalb der ersten sechs Monate erfolgen. Dabei geht es um Regularien, die den Datenraum und den Datenaustausch beeinflussen könnten.
Im nächsten Schritt sollten sektorübergreifende und europäische Regulierungen analysiert werden. Schließlich gilt es, branchenspezifische Besonderheiten – etwa den Umgang mit sensiblen Daten – in die Architektur und das Geschäftsmodell zu integrieren. Besonders hervorzuheben sind europäische Regulierungen wie der Data Act, welcher die Datenbereitstellung für Nutzer:innen und Dritte zur Pflicht macht. Neben dieser Pflicht lassen sich durch den Zugang zu Daten neue Funktionen und Dienste entwickeln.
6. Technische Vorbereitung
Die Technical Building Blocks bilden den Kern eines Datenraums. Auch wenn die technische Umsetzung meist erst später beginnt, sollte die Planung strukturiert und klar sein.
Open Source Software spielt eine zentrale Rolle. Viele Bausteine für Datenräume sind frei verfügbar. Der Umgang mit Open Source sollte daher bekannt sein. Foren und Netzwerke bieten wertvolle Unterstützung.
Das DSSC liefert mit seinem Data Spaces Blueprint und der Toolbox hilfreiche Orientierung. Ziel ist eine erste funktionierende Version der Datenraumarchitektur („Architektur V1.0“). Hierzu gehören die genannten Technical Building Blocks des DSSC Blueprints aus den drei Bereichen „Data Interoperability“, „Data Sovereignty & Trust“ und „Data Value Creation Enablers“, welche unter anderem den Austausch von Daten, Digitalen Identitäten und Zugriffsmanagement thematisieren.
7. Fazit
Die erfolgreiche Planung eines Datenraumprojekts erfordert eine strukturierte Herangehensweise. Von der Branchenkenntnis und Stakeholder-Analyse über die Organisationsstruktur und Governance bis hin zu technischen und rechtlichen Rahmenbedingungen muss jeder Aspekt klar definiert sein. Die Data Space Building Blocks (DSBBs) des Data Space Support Centre (DSSC) bieten wertvolle Orientierung.
Konkrete Use Cases und eine „Koalition der Willigen“ sind essenziell. Interoperabilität und einheitliche Datenmodelle müssen von Beginn an berücksichtigt werden. Der rechtliche Rahmen, einschließlich nationaler und europäischer Regulierungen, muss frühzeitig analysiert werden. Mit klarer Planung und der Co-Creation Method des DSSC lassen sich die Weichen für ein erfolgreiches Projekt stellen.
Checkliste für die Projektplanung eines Datenraumprojektes