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Daten als Ressource: Um welche Kategorien von Daten geht es?

Wir sind uns alle einig, dass Daten eine bedeutende Ressource für einzelne Personen, Unternehmen, Organisationen und ganze Gesellschaften darstellen. Einerseits müssen Daten offen verfügbar sein, andererseits allerdings auch geschützt werden. Insofern macht es Sinn, verschiedene Kategorien für Daten zu unterscheiden:

“Open data: data that is freely accessible, usable and shareable without restrictions, typically under an open license or in the Public Domain36 (for example, OpenStreetMap data);
Public data: data that is accessible to anyone without authentication or special permissions
(for example, Common Crawl data). Note that this data can degrade as web content
becomes unavailable;
Obtainable data: data that can be obtained or acquired through specific actions, such as
licensing deals, subscriptions or permissions (for example, ImageNet data);
Unshareable non-public data: data that is confidential or protected by privacy laws,
agreements or proprietary rights and cannot be legally shared or publicly distributed”
(Tarkowski, A. (2025): Data Governance in Open Source AI. Enabling Responsible and Systemic Access. In Partnership with the Open Source Initiative).

Es zeigt sich, dass es viele frei verfügbare Daten gibt, doch auch Daten, die geschützt werden sollten.

Die amerikanischen Tech-Konzerne möchten alle Daten für ihre Trainingsdatenbanken (LLM: Large Language Models) kostenlos nutzen können. Das Ziel ist hier, die maximale wirtschaftliche Nutzung im Sinne einiger weniger Großkonzerne. Dabei sind die Trainingsdaten der bekannten KI-Modelle wie ChatGPT etc. nicht bekannt/transparent. Die Strategie von Big-Tech scheint also zu sein,: Alle Daten “abgreifen” und seine eigenen Daten und Algorithmen zurückhalten. Ein interessantes Geschäftsmodell, dass sehr einseitig zu sein scheint.

Bei der chinesische Perspektive auf Daten liegt der Schwerpunkt darauf, mit Hilfe aller Daten politische Ziele der Einheitspartei zu erfüllen. Daran müssen sich alle Bürger und die Unternehmen – auch die KI-Unternehmen – halten.

In Europa versuchen wir einen hybriden Ansatz zu verfolgen. Einerseits möchten wir in Europa Daten frei zugänglich machen, um Innovationen zu fördern. Andererseits wollen wir allerdings auch, dass bestimmte Daten von Personen, Unternehmen, Organisationen und Öffentlichen Verwaltungen geschützt werden.

An dieser Stelle versucht die aktuelle amerikanische Regierung, Druck auf Europa auszuüben, damit Big-Tech problemlos an alle europäischen Daten kommen kann. Ob das noch eine amerikanische Regierung ist, oder nicht schon eine kommerziell ausgerichtete Administration wird sich noch zeigen. Das letzte Wort werden wohl die Gerichte in den USA haben.

Ich hoffe, dass wir in Europa unseren eigenen Weg finden, um offene Daten in großem Umfang verfügbar zu machen, und um gleichzeitig den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten.

Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

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Die Verfügbarkeit über Wissen stellt keine alleinige Ressource für kompetente Umsetzung und kreative Anwendung dar

Es ist scheinbar offensichtlich, dass “Wissen” in unserer heutigen Gesellschaft immer wichtiger wird. Zum “Wissen” gehören dabei auch “Daten” und “Informationen”, die heute durch moderne Technologie bereitgestellt werden . Der Umgang mit den vielschichtigen Facetten von “Wissen” (implizites/explizites Wissen, Prozedurales Wissen, Träges Wissen usw.) kann mit Hilfe der drei Dimensionen Mensch-Organisation-Technik (MOT-Modell) beschrieben werden. Allerdings gibt es auch andere Perspektiven auf diese Entwicklung. Eine davon soll hier beispielhaft erwähnt werden:

Es gibt in der Literatur der Erwachsenenbildung weitgehende Übereinstimmung, dass die Verfügbarkeit über Wissen keine alleinige Ressource für kompetente Umsetzung und kreative Anwendung darstellt und eine komplexere Kategorie benötigt wird” (Kirchhöfer 2004:62).

Hier wird angedeutet, dass “Wissen” als alleinige Ressource nicht zu kreativen, neuartigen Anwendungen führt. Neben “Wissen” ist daher eine komplexere Kategorie erforderlich, die in dem Konstrukt “Kompetenz” als Selbstorganisationsdisposition auf der individuellen Ebene, der Teamebene, der organisationalen Ebene und der Netzwerkebene zu finden ist.

“Disposition bezeichnet [hier] die zeitlich stabile Gesamtheit der zum jeweiligen Zeitpunkt entwickelten inneren Voraussetzungen zur psychischen Regulation der Tätigkeit” (ebd. S. 61).

Aus diesen Überlegungen folgt, dass ein so verstandenes Kompetenzmanagement Bestandteil moderner Organisationen sein sollte. Siehe dazu auch Wissensgesellschaft oder doch Kompetenzgesellschaft?

In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen gehen wir auf diese Zusammenhänge ein. Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Hays-Studie (2013): Wissensarbeiter und Unternehmen im Spannungsfeld

Die Studie Hays-Studie (2013): Wissensarbeiter und Unternehmen im Spannungsfeld fasst die Ergebnisse einer Befragung zusammen, indem sechs Thesen zum Management von Wissensarbeitern aufgestellt (S. 6), und letztendlich folgende Empfehlungen abgeleitet werden (S. 26): 1. Wissen als strategische Ressource nutzen, 2. Wissensarbeiter nicht mit Routinetätigkeiten binden, 3. Vernetzung und Austausch über Social Media ist ein Lernprozess, 4. Externe Wissensarbeiter stärker als Know-how-Lieferanten nutzen, 5. Festangestellte Wissensarbeiter mit den richtigen Dingen „ködern“. Die benutzten Begriffe wie “effektiv”, “effizient”, “nutzen”, “Ressource” usw. zeigen, dass es hier um eine betriebswirtschaftlich/ingenieurwissenschaftliche Betrachtung des Themas geht. Begriffe wie “implizites Wissen”, “Könnerschaft” – siehe dazu Neuweg (2004) Könnerschaft und implizites Wissen usw. fehlen gänzlich. Auch der Begriff “Arbeit” – Siehe Arbeitssituationsanalyse – und auch “Wissensarbeit” werden nicht weiter erläutert. Immerhin stehen einige Wissenschaftler dem Begriff “Wissensarbeiter” sehr kritisch gegenüber – siehe dazu ausführlich Moldaschl, M. (2010): Zirkuläre Wissensdiskurse. Die oben genannte “Studie” hat wohl eher das Ziel, Manager mit ihren Auffassungen zu bestätigen, als das spannende Themenfeld kritisch und komplex zu durchleuchten.

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Wissensaustausch als wichtigste Anforderung an Arbeitgeber (Bewerbungspraxis 2008)

infomationen-austauschen.jpgDie neue Studie „Bewerbungspraxis 2008“ wurde vom Centre of Human Resources Information Systems (CHRIS) der Universitäten Frankfurt am Main und Bamberg in Zusammenarbeit mit dem Online-Karriereportal Monster durchgeführt. Ein interessantes Ergenis der Studie wird auf der Pressemitteilung 2007 Q4 des Portals Monster.de erwähnt: “Bei der Wahl ihres neuen Arbeitgebers legen deutsche Stellensuchende nicht in erster Linie Wert auf ein hohes Gehalt. Wichtiger ist für 81 Prozent der Bewerber, dass im Unternehmen die Wissensweitergabe und der Wissensaustausch betont werden. Erst an zweiter Stelle kommen die Gehaltsperspektiven. Sie sind für gut die Hälfte der Bewerber ausschlaggebend.” Unternehmen, die Wissensmanagement betreiben sind für Bewerber attraktiv. Ein weiterer Grund, sich mit dem Umgang mit der Ressource Wissen zu befassen und möglicherweise auch, die Wissensbilanz – Made in Germany zu nutzen. Dabei sollte natürlich auch der Frage nachgegangen werden, ob man Wissen weitergeben kann oder doch nur Informationen, woraus dann Wissen konstruiert wird. Sehen Sie sich dazu bitte auch die Wissenstreppe bzw. den Beitrag Kann man Wissen vermitteln? an.

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Wissensbilanz – Made in Germany: Klarheit in drei Tagen?

unternehmermagazin-04-2007.jpgIm Unternehmermagazin 04-2007 weist Kai Alwert unter der Überschrift “Klarheit in drei Tagen” auf die Notwendigkeit neuer Instrumente zur Darstellung und Bewertung des Intellektuellen Kapitals hin. Darüber hinaus macht Herr Alwert aber auch kein Hehl daraus, dass der Weg in die Wissensökonomie für viele Unternehmen noch weit ist. Dennoch glaube ich, dass es viele Ankerpunkte in den Unternehmen (Leitfaden) gibt, um einen sytematischeren Umgang mit der Ressource Wissen zu betreiben. Die Überschrift “Klarheit in drei Tagen” ist aus meiner Erfahrung irreführend und eher als Marketinggag zu verstehen, denn es dauert insgesamt länger als drei Tage, um eine Wissensbilanz – Made in Germany zu erstellen. Kai Alwert meint dabei möglicherweise die drei Workshops. Wenn dem so ist, sollte man das auch deutlich machen. In der gleichen Ausgabe des Unternehmermagazins findet man auf den Seiten 20-23 ein Interview mit Gunnar Lohmann-Hütte (Überschrift: Wichtige “weiche” Faktoren), der die Wissensbilanz – Made in Germany für ein Unternehmen in der Stahlbranche umgesetzt hat: “Die Wissensbilanz war inklusive der Vorarbeit in den Workshops in drei Monaten gemacht”. Weiterhin hebt Herr Lohmann-Hütte hervor, dass die Qualität der Wissensbilanz – Made in Germany von dem Projektteam und dem Moderationsprozess abhängt. Das deckt sich genau mit meinen praktischen Erfahrungen.