Datenökosysteme sind komplexe Netzwerke mit einer Vielzahl beteiligter Akteure und die Grundpfeiler der heutigen digitalen Wertschöpfung. Datentreuhänder als neutrale Intermediäre können als „Ökosystem-Förderer“ dienen, indem sie den notwendigen technischen, rechtlichen und organisatorischen Zugang für einen vertrauensvollen Austausch von Daten bieten und einen fairen Ausgleich der Interessen aller Beteiligten sicherstellen.

Förderung einer gelebten Kultur der Datennutzung durch Datentreuhandmodelle

In der Praxis sind bereits einige Datentreuhandmodelle in verschiedenen Anwendungsbereichen erfolgreich im operativen Betrieb etabliert – hier können Daten einwandfrei bereitgestellt, getauscht und genutzt werden. Trotz dieses großen Potenzials fehlt es den Datentreuhandmodellen im Forschungs- und Innovationssystem grundlegend an Sichtbarkeit in der Breite. Um diese Herausforderung zu adressieren, braucht es Maßnahmen, die Datentreuhandmodelle stärker etablieren und den Zugang für Datengebende und Datennutzende erleichtern.

Mit der Richtlinie zur Förderung einer gelebten Kultur der organisations- und sektorenübergreifenden Datennutzung im Forschungs- und Innovationssystem durch Datentreuhänder fördert das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) Einzel- und Verbundprojekte entlang drei einzelner Fördergegenstände mit individuellen Schwerpunkten. Ziel ist es Datentreuhandmodelle stärker im Alltag und in der Kultur von Datenökosystemen zu etablieren und nachhaltig zu verankern. Im Fokus stehen Projekte, die den Zugang zu bestehenden Datentreuhandmodellen und Datenräumen vereinfachen, diese sichtbarer machen und deren Interoperabilität steigern. Die Förderrichtlinie ist damit eng an die drei vorangegangenen Richtlinien des BMFTR zur Förderung von Datentreuhandmodellen angebunden. Dazu zählen die Pilotprojekte, die Vorhaben zur Entwicklung praxisrelevanter Lösungsbausteine sowie die Projekte zur Skalierung und Akzeptanzsteigerung von Datentreuhandmodellen in der Praxis und der Aufbau des Kompetenznetzwerks.

Zwölf Projekte stellen sich vor

Details zur inhaltlichen Ausrichtung der zwölf geförderten Projekte und den beteiligten Einrichtungen finden Sie in der nachfolgenden Übersicht. Die Projekte bilden dabei die komplette Spannbreite gemäß den drei Fördergegenstände ab: So setzen die Verantwortlichen Kommunikations- und Informationsformate in Form von Podcasts, Handreichungen und Leitfäden oder Workshops um. Zudem nutzen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sowie Innovatorinnen und Innovatoren bereits bestehende Datentreuhandmodelle und die dadurch verfügbaren Daten für neue Formen der datenbasierten Forschung und Entwicklung. Andere Projekte befassen sich mit dem Weg zur interoperablen Verknüpfung bestehender Datenökosysteme und der Standardisierung von Datentreuhandmodellen. Die Projekte sind zum 01.04.2025 gestartet und laufen bis zum 31.03.2026.

Registerübergreifendes Record Linkage in der onkologischen Forschung – CancerLink

Zielsetzung des Projektes „Registerübergreifendes Record Linkage in der onkologischen Forschung – CancerLink“ (16DTM403) ist das Zusammenführen von Daten aus Krebsregistern mehrerer Bundesländer, um damit einen Beitrag zur Qualität und der Aussagekraft von Datensätzen zu leisten und sowohl die klinische Forschung als auch die Versorgungsforschung in der Onkologie zu verbessern. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen, die Krebserkennung und -behandlung datenbasiert, weniger fehleranfällig und damit für die Registrierung und Behandlung von Patientinnen und Patienten sicherer zu gestalten. Hierfür soll auf Grundlage von Meldedatensätzen der Krebsregister Mecklenburg-Vorpommern, Niedersachsen und Rheinland-Pfalz mithilfe des bestehenden allgemeinen Verfahrens für den Betrieb einer medizinischen föderierten Treuhandstelle „federated Trusted Third Party“ (kurz fTTP) die Häufigkeit von Dopplungs- und Zuordnungsfehlern (insbesondere Homonym- und Synonymfehlern) untersucht werden. Das Vorhaben wird vom Institut für Community Medicine (ICMVC) der Universitätsmedizin Greifswald, durchgeführt. 

Kontakt und weiterführende Informationen: Prof. Dr. Wolfgang Hoffmann, Universitätsmedizin Greifswald

Community Data Sprint: Dateneigner in die AVERA Community Datentreuhand einbeziehen – Com-DS

Zielsetzung des Projektes „Community Data Sprint: Dateneigner in die AVERA Community Datentreuhand einbeziehen – COM-DS“ (16DTM404A-E) ist es, die AVERA Community-Datentreuhand zu vergrößern. Dazu soll der bestehende Datensatz zu extremistischer Kommunikation in sozialen Medien und dem Internet signifikant erhöht und neue Nutzende in das Datentreuhandmodell integriert werden. Mit der Erweiterung des Datensatzes, der Erhöhung der Datenqualität und dem Gewinn renommierter Forschender möchte der Verbund zur Erhöhung der Reputation und der Nutzung des Datentreuhandmodells beitragen. Mit drei datengebenden Teilvorhaben wird jeweils ein Onboarding-Prozess durchlaufen, der zum einen den Zugang zur AVERA Community-Datentreuhand eröffnet und zum anderen erlaubt, die vorhandenen Datensätze der Teilvorhaben qualitätsgesichert in das Datentreuhandmodell zu übertragen. Das Onboarding wird durch die Erstellung von Lernmaterial flankiert, so dass für weitere Datengebende der Zugang deutlich vereinfacht wird und die Gemeinschaft an Datengebenden und -nutzenden leichter wachsen kann. Der Verbund besteht aus GESIS e.V. (Leibniz Institut für Sozialwissenschaften) und dem Hans-Bredow-Institut (Leibniz Institut für Medienforschung), sowie den datengebenden Projektpartner, der Universität München mit dem Institut für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung (IfKW) und der Amadeu Antonia Stiftung mit dem angegliederten Institut für Demokratie und Zivilgesellschaft (IDZ).

Kontakt und weiterführende Informationen: Dr. Pascal Siegers, GESIS e.V.

On-Boarding von Datengebenden und Steigerung der Bekanntheit des Datenraums Factory-X in der Region Ostwestfalen-Lippe – DaFoX-OWL

Ziel des Projektes „On-Boarding von Datengebenden und Steigerung der Bekanntheit des Datenraums Factory-X in der Region Ostwestfalen-Lippe – DaFox-OWL“ (16DTM405A-B) ist es, Kommunikations- und Partizipationsformate zu entwickeln und durchzuführen, um kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zu befähigen, sich aktiv am Gaia X-konformen Datenraum Factory-X zu beteiligen. Dabei soll ein umfangreiches Informations- und Schulungsangebot zu den Aktivitäten des Datenraums bereitgestellt werden, das unter anderem Video-Tutorials, eine Online-Akademie mit Zertifikatskurs, Makeathons und Co-Creation-Workshops sowie Coachings und Netzwerkveranstaltungen umfasst. Zielgruppe sind primär Unternehmen des produzierenden Gewerbes, die vorwiegend in der Region Ostwestfalen-Lippe angesiedelt sind. Das Vorhaben wird vom Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik (IEM) zusammen mit dem Heinz Nixdorf Institut (kurz HNI) der Universität Paderborn durchgeführt. Zudem werden die Verbundpartner von assoziierten Partnern wie der Gaia-X European Association for Data and Cloud AISBL, der Factory-X der Open Industry 4.0 Alliance Implementation GmbH sowie dem owl maschinenbau e.V. unterstützt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn

Eine Taxonomie und interaktive Webanwendung zur Konfiguration und Visualisierung verschiedener Datentreuhandmodelle – ForgeTrustee

Zielsetzung des Projektes „Eine Taxonomie und interaktive Webanwendung zur Konfiguration und Visualisierung verschiedener Datentreuhandmodelle – ForgeTrustee“ (16DTM408) ist es, die Vielfalt und Komplexität von Datentreuhandmodellen durch eine umfassende Taxonomie im Sinne eines Baukastensystems abzubilden. Die Taxonomie soll in eine nutzerfreundliche Webanwendung überführt und so einfach für Praxisakteure nutzbar sein. So soll es möglich werden, Datentreuhandmodell-Varianten basierend auf wesentlichen Differenzierungsmerkmalen wie Modell-, Geschäfts- und Funktionsebene zu konfigurieren, zu vergleichen und anzupassen. Die Webanwendung bietet zudem interaktive Visualisierungen, eine Beispieldatenbank sowie maßgeschneiderte Handlungsempfehlungen. Übergeordnetes Ziel ist es, den Aufbau und Betrieb von Datentreuhandmodellen zu erleichtern, den Austausch zwischen bestehenden Datentreuhändern zu fördern und eine vertrauensvolle Datentreuhandmodell-Kultur zu stärken. Das Vorhaben wird durch die Fraunhofer Gesellschaft vertreten durch das Fraunhofer Institut für Experimentelles Software Engineering – IESE durchgeführt.  

Kontakt und weiterführende Informationen: Denis Feth, Fraunhofer IESE

Kooperation zwischen DTM EG-DAS und der Datenrauminitiative Südwestcluster und Erstellung einer DIN SPEC für Datentreuhandschaften – KOOP-DAS

Zielsetzung des Projektes „Kooperation zwischen DTM EG-DAS und der Datenrauminitiative Südwestcluster und Erstellung einer DIN SPEC für Datentreuhandschaften – KOOP-DAS“ (16DTM411A-B) ist es, die beiden genannten Datenökosysteme technisch und organisatorisch zu verbinden. Dem 2023 gegründeten Südwest-Cluster gehören sechs Kommunen und Landkreise aus Rheinland-Pfalz und dem Saarland an, die gemeinsam einen interkommunalen Datenraum für Smart-City-Anwendungen entwickelt haben. Das Datentreuhandmodell „EG-DAS“ fokussiert in pilothaften Anwendungsfällen ebenfalls den Datenaustausch am Smart Campus der Universität Koblenz. Aufbauend auf den bisherigen Erfahrungen der Verbundpartner und den Erkenntnissen aus der Verbindung der beiden zuvor genannten Initiativen stoßen die Verbundpartner ein Prozess (DIN SPEC) für den standardisierten Datenaustausch und standardisierte Datenqualitätsanforderungen an. Das Projekt wird von der Universität Koblenz zusammen mit der Hypertegrity AG umgesetzt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Prof. Dr. Maria A. Wimmer, Universität Koblenz

Interaktive Lernumgebung für das Onboarding in ein industrielles Daten- und Serviceökosystem – LeOniDaS

Das Verbundprojekt „Interaktive Lernumgebung für das Onboarding in ein industrielles Daten- und Serviceökosystem – LeOniDaS“ (16DTM412A-B) hat zum Ziel, industriellen Unternehmen praxisnah die notwendigen Kompetenzen zur Bewertung der Teilnahme an einem Datenökosystem zu vermitteln, die Hürden für das On-Boarding zu verringern sowie die Bekanntheit des Datenökosystems Pontus-X zu steigern. Dazu soll eine interaktive Lernumgebung sowie eine webbasierte Lernplattform (On-Boarding-Tool) zur Wissens- und Kompetenzvermittlung entwickelt werden. Die interaktive Lernumgebung baut auf den vorhandenen Lernfabriken und Experimentierräumen auf und vermittelt praxisnah, je nach Vorwissen und Bedarf, erforderliche Kompetenzen an Unternehmen und Studierende. Begleitend sollen Prozess- und Wissenschaftskommunikation stattfinden, um Projektinhalte, Methoden, Wissen und Knowhow in die Breite zu tragen. Dies soll nicht nur die Teilnahme am Pontus-X Ökosystem vereinfachen, sondern auch die Sichtbarkeit des Datentreuhandmodells und den Mehrwert einer Teilnahme erhöhen. Das Projekt wird von der Technischen Universität Darmstadt mit der deltaDAO AG durchgeführt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Prof. Dr.-Ing. Matthias Weigold, Technische Universität Darmstadt

Middle Mile Integration Data Trust – MIND

Zielsetzung des Projektes „Middle Mile Integration Data Trustee – MIND“ (16DTM413A-C) ist es, einen strukturierten aber gleichzeitig bedarfsgerechten und in der Praxis gut umsetzbaren Onboarding-Prozess für neue datengebende Unternehmen oder Organisationen in im Aufbau befindliche Datentrauminitiativen zu konzipieren, zu testen und im Sinne eines Referenzprozesses zu standardisieren. Im Fokus steht dabei die Identifikation technischer und organisatorisch-rechtlicher Herausforderungen, die für Datengebende – vor allem kleine und mittlere Unternehmen (KMU) – Hindernisse auf dem Weg zur aktiven Teilnahme an Datenräumen und den damit entstehenden Datenökosystemen darstellen. Die im Projekt zu entwickelnden Hilfestellungen in Form von Leitfäden und insbesondere Prozess- und Datenstandards sollen neue Datengebende dabei unterstützen, ohne vermeidbaren Mehraufwand Teil eines Datenraums zu werden. Um die Praxistauglichkeit des Prozesses und der damit verknüpften Hilfestellungen zu gewährleisten, nutzt das Projekt die bereits etablierten Strukturen des Mobility Data Space und führt einen realen Anwendungsfall im Kontext der First- und Middle-Mile-Logistik durch. Die im Projekt gewonnenen Erkenntnisse und Erfahrungen aber auch die konkreten Hilfestellungen und Leitfäden werden zielgruppengerecht sowohl für die wissenschaftliche Community als auch Praxisakteure aus dem Datenraum-/Datentreuhandkontext sowie interessierte Unternehmen aufbereitet und zur freien Nachnutzung bereitgestellt. Das Projekt wird vom Fraunhofer Institut für Software und Systemtechnik (ISST), der TU Dortmund und der Universität Paderborn umgesetzt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Dr.-Ing. Marcel Altendeitering, Fraunhofer Institut für Software und Systemtechnik

Verbindung von Medizininformatikinitiative und Health-X Datenraum – MII-Gaia

Das Verbundprojekt „Verbindung von MII/NUM und Gaia-X Gesundheitsdatenräumen anhand des MII DTM – MII-Gaia“ (16DTM414A-C) zielt darauf ab, zwei bestehende Datenräume im Gesundheitswesen miteinander zu verknüpfen, um den sicheren und datenschutzkonformen Austausch zwischen patientengenerierten Daten und klinischen Forschungsdaten zu ermöglichen. Dafür werden der Health-X Datenraum, der auf die freiwillige Datenspende durch Bürgerinnen und Bürger ausgerichtet ist, und das Datentreuhandmodell der Medizininformatik-Initiative (MII-NUM) an der Charité Berlin technisch und organisatorisch miteinander verbunden. Geplant sind die Entwicklung von Schnittstellen und Konnektoren, die Abstimmung von Prozessen zur Datenfreigabe und die Harmonisierung von Einwilligungsmechanismen. Das Verbundprojekt wird von der European Health Data Alliance e.V. (EHDA), der Charité – Universitätsmedizin Berlin und der elbtech GmbH zusammen umgesetzt und von assoziierten Partnern wie dem HiGHmed e.V. und HL7 Deutschland e.V. unterstützt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Prof. Dr. Björn Eskofier, European Health Data Alliance e.V.

Skalierung der bestehenden LLS Datentreuhand – KI-basierte Flottenoptimierung und Pay-per-Use-Modell für zukunftsfähige Wertschöpfung – SCALE-LLS

Zielsetzung des Projekts „Skalierung der bestehenden LLS Datentreuhand – KI-basierte Flottenoptimierung und Pay-per-Use-Modell für zukunftsfähige Wertschöpfung – SCALE-LLS“ (16DTM419) ist die technische Weiterentwicklung und damit verbunden die Skalierung eines bereits bestehenden und institutionalisierten Datentreuhandmodells für Logistik- bzw. Transportdaten. Konkret soll zum einen für den Datentreuhänder, der durch das Ferdinand-Steinbeis-Institut (FSTI) Heilbronn gemeinsam mit Industriepartnern als LLS Logistik GmbH gegründet wurde, ein Proof of Concept für eine KI-gestützte Lösung zur Optimierung von Flurförderfahrzeug-Flotten entwickelt werden. Zum anderen soll ein nutzungsabhängiges Pay-per-Use-Modell konzipiert werden, das auf vorhandenen Daten im bestehenden Datenraum bzw. der technischen Infrastruktur des Datentreuhänders basiert. Zudem sollen organisatorische Strukturen zur Skalierung des Datentreuhänders entwickelt werden, um ein tragfähiges Geschäftsmodell und eine nachhaltige Integration weiterer Akteure in das Ökosystem zu gewährleisten. Hiermit sollen die Anzahl potenziell beteiligter Unternehmen im Anwendungsbereich gesteigert, Synergieeffekte nutzbar gemacht und ein Austausch von Wissen in der Intralogistik vorangebracht werden. Das Vorhaben wird von dem Ferdinand-Steinbeis-Instituts (FSTI) umgesetzt. Bei der Projektdurchführung und insbesondere der Verbreitung der Projektergebnisse sowie der Skalierung des Datentreuhänders wird das FSTI durch Leadec, Liebherr und Sick als assoziierte Industriepartner unterstützt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Dr. Patrick Weber, Ferdinand-Steinbeis-Institut

Ein Podcast über Datenteilen und Datentreuhandschaft zwischen Vision und Wirklichkeit – ShareCast

Zielsetzung des Projekts „Ein Podcast über Datenteilen und Datentreuhandschaft zwischen Vision und Wirklichkeit – ShareCast“ (16DTM420) ist es, eine Podcast-Reihe zum Thema „Datenteilen und der Rolle von Datentreuhändern als neutralen Intermediären“ wissenschaftlich fundiert und gleichzeitig für die breite Öffentlichkeit zugänglich zu konzipieren und umzusetzen. Anhand der Darstellung konkreter Beispiele aus der Praxis aber auch der Stimmen von einschlägigen Fachexpertinnen und Fachexperten sollen möglichst gut verständlich, die daten- und marktpolitische Bedeutung von Datentreuhändern, ihre Funktionen und Aufgaben aber auch ihre praktischen Mehrwerte einer breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden. Die insgesamt dreizehn Folgen der Reihe werden dabei im Reportageformat umgesetzt und über die einschlägigen Plattformen – wie etwas Spotify – frei nachnutzbar unter einer CC-Lizenz ausgespielt und im Sinn der Barrierefreiheit in Kombination mit einem Transkript veröffentlicht. Darüber hinaus wird das Format im Rahmen der Projektarbeit durch gezielte Öffentlichkeitsarbeit und die Ansprache von Multiplikatoren beworben. Das Projekt wird durch das an der TU Darmstadt angesiedelte Zentrum für verantwortungsbewusste Digitalisierung (ZEVEDI) umgesetzt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Prof. Dr. Petra Gehring, Technische Universität Darmstadt

Konzeption und Erprobung von On-Boarding-Maßnahmen für Logistikdienstleister in Datentreuhandmodellen – TRANSIT-ON

Zielsetzung des Verbundprojekts „Konzeption und Erprobung von On-Boarding-Maßnahmen für Logistikdienstleister in Datentreuhandmodellen – TRANSIT-ON“ (16DTM422A-D) ist die Umsetzung von Hilfestellungen zum erleichterten Eintritt in das bereits bestehende, datentreuhandbasierte Datenökosystems TRANSIT in der Logistikbranche. Bisher stellt die geringe aktive Teilnahme von Logistikunternehmen eine zentrale Herausforderung dar. Entsprechend soll mit TRANSIT-ON die Anzahl der Nutzenden, insbesondere der Datengebenden deutlich erhöht werden. Dazu soll ein strukturierter, transparenter sowie weitestgehend automatisierter On-Boarding Prozess geschaffen werden, der neben technischen und rechtlichen Aspekten auch proaktiv geschäftliche Hürden adressiert. Folgende drei Zielstellungen stehen dabei im Fokus: 1) die Vertrauensbildung durch Transparenz und Sicherheitsstandards, 2) eine klare Kommunikation der Vorteile einer Nutzung und 3) die Integration aller Ergebnisse in das von Fraunhofer IESE entwickelte DTM Framework KickStartTrustee und seine kontinuierliche Optimierung. Das Projekt wird von der Universität Leipzig, dem Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering – IESE, dem Institut für Angewandte Informatik e.V. und der fox-Courier GmbH durchgeführt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Prof. Dr. André Ludwig, Universität Leipzig

Data Trust Modelle für die datenraumübergreifende Mediation von Erkrankungsdaten – TrustME

Im Projekt „Data Trust Modelle für die datenraumübergreifende Mediation von Erkrankungsdaten – TrustME“ soll am Beispiel der Validierung von KI-basierten Diagnostik-Algorithmen für das Prostatakarzinom das Data-Sharing von digitalisierten Gewebeschnitten zwischen verschiedenen biomedizinischen Datenbanken der Charité und dem Krebsregister Brandenburg-Berlin erprobt werden. Mit dem Projekt soll eine Vorlage für ähnliche datenraumübergreifende Analysen im Rahmen der europäischen Biobanking and BioMolecular Resources Research Infrastructure (BBMRI) geschaffen werden. Am Projekt sind die Charité – Universitätsmedizin Berlin, der EMPAIA International e.V. und das Klinische Krebsregister Brandenburg-Berlin beteiligt.

Kontakt und weiterführende Informationen: Norman Zerbe, Charité Universitätsmedizin Berlin