Herzlichen Dank für die Einführung, für die netten Worte und dass Sie mir die Gelegenheit geben,

hier zu sprechen. Sie haben es eben gehört, ich bin Professor an der FAU,

vom Hintergrund, also für Informatik, vom Hintergrund Software Engineering und dann

speziell Open Source. Für den heutigen Vortrag habe ich mir etwas hybrides herausgesucht,

auf der einen Seite Open Source, weil wir Software entwickeln, dann aber in der Anwendung für Open

Data und genau aus diesen Anwendungen heraus reden wir, da werde ich über unsere Erfahrungen am

konkreten Beispiel reden. Ja, was machen wir? Ich lehre an der FAU und in unseren Projekten,

die natürlich Studierende begeistern sollen, greifen wir auch gerne auf offene Daten zurück,

hier einfach nur um die Klärung nochmal vorzunehmen. Wir können, das ist glaube ich

mehr oder weniger, ups, unumstritten, Open Data nach wesentlichen Eigenschaften diskutieren,

nämlich freie Verfügbarkeit, Modifizierbarkeit und so weiter. Interessanterweise ähnlich wie

im Open Source, wie wir überhaupt sehen, dass Open Source in ganz unterschiedlichen Bereichen

sowohl Rechtsmodelle zu geistigem Eigentum wie auch Zusammenarbeitsmodelle losgetreten hat. Das

sehen wir in ganz anderen Kontexten wie Wikis und Wikipedia eben auch. Offenheit heißt halt,

dass Daten bereitgestellt werden. Wir gucken hier heute primär auf Behördendaten, muss aber gar

nichts sein. Ich möchte betonen, dass ich eine große Zukunft darin sehe, dass Unternehmen,

nicht Zukunft, das ist zum Teil auch schon da, dass Unternehmen ihre Daten bereitstellen,

selektiv, mit strategischen Zwecken, aber sehr wohl dann als offene Daten im Sinne von offener

Lizenzen, weil unter anderem dann die Personen, die das nutzen wollen, mit einem Verständnis,

was offene Daten sind, dann auch genau unter dieser Rechtssicherheit, welche die Lizenzen

schaffen, die Daten überhaupt das nutzen wollen. Ein Beispiel ist die Deutsche Bahn, die anfängt,

immer noch in kleinen Schritten, aber die immerhin anfängt, mit einem offenen Datenportal ihre Daten

bereitzustellen und gibt auch entsprechend schon gleich interessante Anwendungen. Daten bereitstellen

ist ein zweiter wesentlicher Aspekt. Es reicht nicht, irgendwo Daten zu haben, die als offen nach

der Definition zu deklarieren, sondern es braucht einen Dienst. Die müssen verfügbar sein, die müssen

nutzbar sein und dieser zweite Aspekt, dass da vielleicht irgendwo ein leider völlig unbrauchbarer

offener Datendampf rumhängt, ist wesentlich, um überhaupt offenen Daten zum Erfolg zu helfen.

Das heißt, wir müssen das Ganze gleichzeitig in einem brauchbaren Dienst, der den Konsum offener

Daten einfach macht, weiter fortführen, was mich zu meinem heutigen Thema bringt. In meiner

Forschungsgruppe entwickeln wir den sogenannten J-Value, das ist da Projektname, offenen Datendienst.

Das heißt, eine Software, um die es mir hier im ersten Schritt geht, mit der wir offene Daten

von Behörden zum Beispiel aufgreifen, um sie einfach konsumierbar zu machen. Warum das ein Problem ist,

sehen wir jetzt gleich. Wir betreiben unsere Studierenden Projekte. Unsere Studierenden

in Informatik sollen gut programmieren lernen und eine sehr attraktive Art von Projekt, anhand

dessen man praktisch programmieren lernen kann, sind Android-Apps. Apps sind immer noch modern und

interessant und unsere Studierenden machen das gern. Die Frage ist nur, was für Android-Apps

eigentlich oder überhaupt mobile Geräteanwendungen. Und da kommen unsere Studierenden und auch die

Wirtschaft, wir arbeiten da sehr eng mit der Industrie zusammen, mit vielen guten Ideen.

Zum Beispiel offene Daten zu nutzen, drei offene Datenquellen zu kombinieren, um da eine tolle

innovative App draus zu machen. Und da fängt das Problem an. Es gibt jede Menge App-Wettbewerbe

in Deutschland, wo Studierende oder auch einfach normale, im Arbeitsleben, Menschen Verlust haben,

eine innovative App zu entwickeln. Das Problem ist nur, man muss ja in die offenen Daten kommen.

Ja, sie sind ja offen, also müssten sie einfach zu nutzen sein. Es sei denn, die Daten liegen in

einem völlig verqueren Format vor. Oder der Rechner, wo sie von einer Behörde bereitgestellt

werden, ist gerade mal ausgeschaltet. Das gibt es immer noch. Oder man lädt sie runter und kann sie

überhaupt nicht interpretieren. Oder man möchte sie mit einer zweiten Datenquelle integrieren und

die Daten passen nicht zusammen. Das selbe Objekt taucht zweimal auf, aber unter zwei unterschiedlichen

Identitäten und das Ganze ist nicht zusammenführbar. Und die Innovation, die ja häufig daraus folgt,

dass man unterschiedliche Datenquellen zusammenführt, ist gar nicht möglich, weil man kein Matching,

kein Zusammenführen ausführen kann. Das heißt, unsere Erfahrung aus diesen Studentenprojekten