Stand: 18.06.26, SH
Für Gäste spielen Landesgrenzen meist keine Rolle. Für touristische Daten dagegen oft schon. Sehenswürdigkeiten, Radwege oder Veranstaltungen etc. werden in unterschiedlichen Systemen gepflegt und lassen sich nur begrenzt gemeinsam nutzen. Der Data Hub setzt genau an dieser Schnittstelle an.
Der Pretotype beschrieb hierfür erste Nutzungsszenarien, Rollen und Datenflüsse. Im Mittelpunkt stand die Idee eines Data Hubs, der touristische Daten aus unterschiedlichen Quellen nutzbar macht, Dubletten erkennt und den Datenaustausch zwischen verschiedenen Akteuren erleichtert.
In der aktuellen Entwicklungsphase steht die technische Umsetzung dieser Idee im Fokus. Federführend vorangetrieben wird der Prototyp von Jan Hoffmann und Laura König (TMB Tourismus-Marketing Brandenburg GmbH) in Zusammenarbeit mit Christopher Pack vom Fraunhofer FIT. In der gemeinsamen Arbeit der Partner ist aus einem konzeptionellen Ansatz ein Prototyp entstanden, der das Konzept und den Nutzen eines Data Hubs erstmals praktisch erlebbar macht.
Die technologische Grundlage bildet dabei die Datenraum-Technologie. Ziel ist es, Datenbestände aus unterschiedlichen Quellen in einem gemeinsamen Nutzungskontext verfügbar zu machen, ohne ihre dezentrale Struktur aufzugeben. „Die Anbindung der Datenbestände erfolgt über die Konnektoren des Datenraums, sodass die Daten dezentral bei den jeweiligen Dateneigentümern vorgehalten bleiben.“
Der entscheidende Entwicklungsschritt besteht darin, dass zentrale Annahmen des Pretotypes inzwischen praktisch überprüft werden konnten. „Der Pretotype diente insbesondere der Veranschaulichung von Nutzungsszenarien, Rollen und Datenflüssen. Der Prototyp macht das Konzept und den Nutzen durch die Implementierung eines Datenraums praktisch erlebbar.“ Während zuvor vor allem Prozesse und Szenarien beschrieben wurden, konnten nun erstmals konkrete Datenquellen an einen Datenraum angebunden und zentrale Funktionen prototypisch umgesetzt werden.
Konkret konnte demonstriert werden, dass mehrere offene und nicht-offene Datenquellen an einen Datenraum angebunden werden können. Darüber hinaus wurden erste Nutzungsbedingungen modelliert, die als Grundlage für die spätere Filterung sowie die Abfrage und Nutzung von Datenbeständen dienen. Damit wurden wesentliche Bausteine des ursprünglichen Konzepts erstmals technisch umgesetzt und erprobt.
Der Prototyp wird aktuell anhand eines grenzüberschreitenden Anwendungsfalls zwischen Niedersachsen und Brandenburg demonstriert. Im Fokus stehen dabei der Elberadweg, ein Besucherzentrum sowie der Grenzturm Lenzen – Datensätze, die in beiden Bundesländern gepflegt werden und sich für die Erprobung der Datenintegration besonders eignen.
Ein zentraler Mehrwert des Prototyps liegt in der Normalisierung und Identifikation gleicher Datensätze. „Durch den Einsatz von Uniform Resource Identifiers (URIs) lassen sich Datenbestände besser normalisieren und Dubletten zusammenführen.“ Dabei ermöglicht der sogenannte Data Verifier, identische Datensätze aus unterschiedlichen Quellen eindeutig zuzuordnen. „Somit zeigt der entwickelte Prototyp, wie eine Datenplattform aufgebaut werden kann, die heterogene Datenbestände strukturiert zusammenführt, normalisiert und Nutzungsbedingungen transparent abbildet, sodass sie als klares Selektionskriterium in der Datennutzung dienen können.“
Ein wesentlicher Moment in der Entwicklung war die erfolgreiche prototypische Anbindung mehrerer Datenquellen. „Dies demonstrierte, dass das dezentrale Modell technisch realisierbar ist.“ Gleichzeitig wurde die Datennormalisierung mithilfe des URI-Konzepts und eines Dublettenchecks prototypisch umgesetzt. Als Quellsystem zur Identifikation gleicher Datensätze wurde das Dateninventar von OpenStreetMap genutzt. „In den durchgeführten Tests konnte dieses als valide Quelle für den Use Case bestätigt werden.“
Neben den technischen Fortschritten zeigen sich weiterhin Herausforderungen. Eine zentrale offene Frage betrifft die zukünftige Kostenstruktur eines Datenraums und damit die langfristige organisatorische und wirtschaftliche Tragfähigkeit des Ansatzes.
Darüber hinaus hängt die weitere Entwicklung auch von der Akzeptanz innerhalb der Branche ab. „Solange nicht klar ist, ob und in welchem Umfang die Akteure einen gemeinsamen Datenraum aktiv mittragen, kann der Data Hub seinen Nutzen nicht vollständig entfalten.“ Damit wird deutlich, dass die weitere Entwicklung nicht allein von technischen Lösungen abhängt, sondern ebenso von der Bereitschaft der beteiligten Akteure, einen gemeinsamen Datenraum langfristig zu unterstützen und mitzugestalten.
Nachdem ein Demonstrator des Data Verifier V1 zur Dublettenerkennung innerhalb des Datenraums umgesetzt wurde, ist die Entwicklung eines Data Verifier V2 vorgesehen. Hierbei werden zusätzliche Aspekte der Datenqualität berücksichtigt.
Der aktuelle Entwicklungsstand zeigt, dass sich zentrale Konzepte des Pretotypes, von der Anbindung unterschiedlicher Datenquellen bis zur URI-basierten Identifikation und Dublettenerkennung, technisch umsetzen und prototypisch erproben lassen. Die weitere Entwicklung konzentriert sich nun insbesondere auf die Weiterentwicklung des Data Verifier, die Abbildung zusätzlicher Nutzungsmodelle sowie die Frage, wie ein gemeinsamer Datenraum langfristig organisatorisch und wirtschaftlich getragen werden kann.
Für weiterführende Informationen ist der Prototyp im aktuellen Stand im Bereich „Publikationen“ auf unserer Website verfügbar.
Text und Redaktion: Sina Heider