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Open Data und Open Source: Interview mit Ulrich Ahle von FIWARE
Thomas Müller07. März 202314 min read

Open Data und Open Source: Interview mit Ulrich Ahle von FIWARE

Heutzutage werden Begriffe wie "Open Source" und "Open Data" in alltäglichen Gesprächen verwendet, aber was bedeuten diese Worte wirklich? Wir sprachen mit dem CEO der FIWARE Foundation, Ulrich Ahle, auf dem Smart City Expo World Congress in Barcelona, um mehr über FIWARE, Open-Source-Technologien und die Zukunft kommunaler Daten zu erfahren.

Ulrich, es ist schön, mit Dir zu sprechen. Stell Dich und die Fiware Foundation kurz vor

Mein Name ist Ulrich Ahle, CEO der FIWARE Foundation. FIWARE wurde vor fünf Jahren als Open-Source-Stiftung gegründet, um Open-Source-Technologien und -Standards für die Entwicklung von Smart Cities und anderen Bereichen wie intelligente Energie, Mobilität, Agrar- und Ernährungswirtschaft usw. bereitzustellen.


Erzähl  uns etwas mehr über Fiware und die Funktion der Stiftung

Viele Leute kennen die Linux Foundation oder die Wikimedia Foundation. Wir organisieren ein großes Open-Source-Netzwerk. Es handelt sich um ein Netzwerk von Entwicklern, die Technologien entwickeln und einsetzen, um Smart-City-Plattformen oder andere vertikale Lösungen schaffen. Wir sind sozusagen die Spinne im Netz dieses Ökosystems. Wir entwickeln und verwalten das Ökosystem und legen die Strategie fest. Als Stiftung sind wir eine gemeinnützige Einrichtung, die für das öffentliche Wohl arbeitet. Wir üben keine kommerziellen Tätigkeiten aus. Wir finanzieren uns aus den Mitgliedsbeiträgen unserer Mitglieder. Des Weiteren beteiligen wir uns an öffentlich finanzierten Forschungsprogrammen, ohne kommerzielle Aktivitäten.

Was bedeutet Open Source eigentlich? kannst Du uns den Begriff erläutern und ist Fiware wirklich quelloffen?

Ja, es ist wirklich quelloffen. Und ich möchte gerne kurz erklären, was ich damit meine.
Zunächst einmal basiert alles, was wir als FIWARE Foundation anbieten, auf vier Leistungen:

1. Open-Source-Softwarebausteine: Das erste sind Open-Source-Softwarebausteine. Davon gibt es etwa 30, wobei der FIWARE Context Broker den Kern bildet.

2. Standard-APIs: Das zweite sind Standard-APIs. Das heißt, Standardschnittstellen für den Zugriff auf Daten.

3. Standarddatenmodelle: Die Kombination aus Standardschnittstellen und Standarddatenmodellen ermöglicht es uns, Datensilos aufzubrechen und die Schaffung neuer Silos zu vermeiden.

4. Standard-Referenzarchitekturen: Diese sind für die verschiedenen Bereiche gedacht, in denen FIWARE eingesetzt wird. Zum Beispiel Smart Cities, Smart Industries, Smart Agrifood. Diese Referenzarchitekturen sind eine Art Rezeptbuch, das es Endnutzern oder IT-Unternehmen ermöglicht, diese Ergebnisse zu nutzen, um Plattformen und Lösungen auf der Grundlage dieser Plattformen zu entwickeln.

All dies ist auf Github verfügbar. Alles ist für jeden verfügbar, kostenlos und für immer. Man muss kein Mitglied der FIWARE Foundation sein, um Zugang zu haben. Wenn ich sage, dass es wirklich Open Source ist, meine ich damit, dass es eine Technologie ist, die nicht nur von einer Person oder einem Unternehmen entwickelt wird. Es handelt sich um eine Open-Source-Technologie, hinter der ein großes Ökosystem steht. Das ist wichtig, denn wenn ich über Open Source spreche, möchte ich betonen, dass ein föderiertes Ökosystem dahinter steht und dass diese Technologien nicht von einer Person oder einem Unternehmen abhängen, die eines Tages beschließen könnten, dass sie diese Technologie nicht mehr als Open Source haben wollen und sie zu Closed Source machen oder sie nur über eine Paywall oder ein Lizenz Modell verfügbar machen.

Hier fungiert die Foundation als Garantie dafür, dass die FIWARE-Technologie auf Dauer quelloffen bleibt.


Was ist denn der Unterschied zwischen open source und open core? 

Ja, diese beiden Begriffe werden oft fälschlicherweise synonym verwendet. Open Core sind beispielsweise Lösungen oder Produkte, die auf der Grundlage von Open-Source-Bausteinen entwickelt wurden, wobei der Integrationsaufwand des Produkts nicht als Open Source bereitgestellt wird. Das ist es, was wir als Open Core bezeichnen würden.


Was sind deiner Meinung nach die größten Herausforderungen, mit denen Städte im Datenbereich konfrontiert sind?

Es gibt mehrere zentrale Herausforderungen in diesem Bereich, wobei es oft vom jeweiligen Land abhängt, über das man spricht. Hier nenne ich nur vier:

1. Digitale Kompetenz einer Stadt: Das Hauptproblem ist die digitale Kompetenz der Stadt und die allgemeinen Fähigkeiten und Kompetenzen, um entweder Strategien zu entwickeln, selbst Lösungen zu schaffen oder einen RFP (Request for Proposal) zu erstellen, um einen Anbieter für diese Aufgabe zu finden.

Ich arbeite mit vielen Städten zusammen- ohne Bezahlung meiner Beratung- die schrittweise in diese Richtung arbeiten. Sie beginnen mit einer kleinen Ausschreibung, um einen Berater an Bord zu holen, der ihnen bei der Erstellung einer größeren Ausschreibung hilft, z. B. für eine Smart City-Plattform. Die erste Herausforderung ist immer das Thema der digitalen Kompetenz in Bezug auf Daten, IT und andere digitale Dienste.

2. Finanzielle Mittel: Die zweite besteht natürlich darin, die Mittel dafür aufzubringen. Selbst wenn es sich um Open-Source-Technologie handelt, kostet es Geld und Mühe, sie zu implementieren und einzurichten. Es ist nicht umsonst. Selbst in einer Open-Source-Umgebung müssen Sie immer noch für Beratungsdienste, Implementierung, Integration, Bereitstellung, Betrieb usw. bezahlen. Das führt zu der wichtigsten Frage: Woher kommt das Budget?

Für die meisten Städte hat die physische Infrastruktur, wie Wasserversorgung, Strom und Straßen, höchste Priorität im Jahreshaushalt. Es gibt jedoch nur wenige Städte, in denen der digitalen Infrastruktur ein ebenso hoher Stellenwert eingeräumt wird. Viele Städte fangen an, mit öffentlichen Mitteln intelligente Projekte zu initiieren und auf diese Weise digitale Strategien zu entwickeln. Hier ist es wichtig, Modelle zu finden, die den Test der Zeit bestehen können und auch dann noch funktionsfähig sind, wenn die öffentliche Finanzierung endet.

3. Monetarisierung der Geschäftsmodelle: Das ist eigentlich die dritte Herausforderung: die richtigen Geschäftsmodelle und Einkommensströme zu finden, um diese Produkte zu finanzieren. Hier setzt die Datenwirtschaft an: mit Daten Geld zu verdienen. Man sagt, dass Daten das Gold des 21. Jahrhunderts sind, nicht wahr? Allerdings haben bisher nur wenige Städte einen Weg gefunden, mit Daten Geld zu verdienen und ihre Smart-City-Projekte zu monetarisieren.

4. Partizipation der Bürger: Die letzte bemerkenswerte Herausforderung für Städte ist die Fähigkeit, der Partizipation der Bürger. Das ist ein großes Problem. Unserer Erfahrung nach ist es sehr wichtig, dass die Städte sicherstellen, dass die von ihnen bereitgestellte Technologie für ihre Bürger auch wirklich von Nutzen ist, und zwar auf eine Weise, die praktisch und nachhaltig ist. Eine hervorragende Technologie hat keinen Wert, wenn sie von den Bürgern nicht akzeptiert, angenommen und genutzt wird. Ähnlich verhält es sich mit Bürgern, die begeistert von der Nutzung digitaler Technologien sind. Wenn die von der Stadt bereitgestellte Technologie nicht funktioniert, entsteht ein negatives Gefühl gegenüber jeder neuen Smart-City-Entwicklung. Die Einbeziehung der Bürger ist für Städte, die digitale Lösungen entwickeln wollen, von entscheidender Bedeutung.

OK, kommen wir zur Monetarisierung und Geschäftsmodellen bei Open Source Lösungen. Welche Art gibt es hier: Lizenzvereinbarungen oder Zugangsbeschränkungen?

Hier müssen wir vorsichtig sein und zwischen Open Source und offenen Daten unterscheiden. Wir haben bereits über Open Source gesprochen, aber konzentrieren wir uns darauf, was wir mit offenen Daten meinen. Offene Daten bedeuten nicht unbedingt, dass sie kostenlos sind. Offene Daten können zwar für jedermann zugänglich sein, aber es kann sein, dass Sie für bestimmte Daten bezahlen müssen, wenn Sie auf sie zugreifen.

Beispiel: Intelligentes Parken als Monetarisierung von offenen Daten:
Wenn es um intelligentes Parken geht, könnten Daten, die von Sensoren auf einem Parkplatz generiert werden, an eine App oder direkt an das Navigationssystem in einem Auto weitergegeben werden, und ich könnte zum nächstgelegenen Parkplatz zu meinem Ziel geführt werden, anstatt direkt zu meinem gewählten Ziel. Ich nutze also einen Dienst, der mich zum nächstgelegenen Parkplatz zu meinem Ziel führt. Ich könnte direkt an meinem Ziel ankommen und müsste 10 Minuten herumfahren, um einen Parkplatz zu finden. Stattdessen habe ich diese Daten genutzt, um einen Parkplatz in der Nähe zu finden und möglicherweise zu reservieren. Für diese Art von Dienstleistung könnte ich bereit sein, eine Gebühr zu zahlen, um mir das Leben zu erleichtern. Ich werde pünktlich zu meinem Termin erscheinen. Ich muss nicht mehr frustriert durch die Gegend fahren, um einen Parkplatz zu finden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dies ein Beispiel dafür ist, wie Daten zu Geld gemacht werden können, indem der Endnutzer dafür zahlt. Es handelt sich um offene Daten, für deren Zugang man zahlen muss.

Hier ist ein weiteres Beispiel. Bleiben wir bei den intelligenten Parklösungen. Bei diesen Lösungen bringen die Städte in der Regel Sensoren auf den Parkplätzen an oder installieren Kameras mit Bilderkennung, die erkennen können, ob ein Parkplatz besetzt ist oder nicht, und der Fahrer kann zum richtigen Ort geleitet werden. Es gibt aber auch Lösungen, die nicht von der städtischen Infrastruktur abhängen. Zum Beispiel Autos, die selbständig leere Parkplätze erkennen können. Ein Hersteller entwickelt eine großartige Lösung in dieser Richtung. Nehmen wir an, sie stellen High-End-Autos her, die autonom einparken können. Sie sind mit Radarsensoren ausgestattet, und wenn Sie eine Straße entlangfahren, suchen diese Radarsensoren vor Ihnen nach freien Parklücken, vermessen sie und finden heraus, ob sie groß genug sind, damit Ihr Fahrzeug dort parken kann. Sobald eine Lücke gefunden ist, können Sie Ihr Fahrzeug verlassen, und das Auto parkt von selbst in diese Lücke ein.

Dieser Premium-Automobilhersteller ist nun bereit und in der Lage, diese Daten den Städten zur Verfügung zu stellen. Das bedeutet, dass die Städte keine eigenen Sensoren und keine eigene Infrastruktur mehr installieren müssen, was Geld und Mühe spart, aber dennoch wichtige Parkdaten und Informationen dank der Autoflotten, die einfach durch die Stadt fahren, erhält.

Ein Modell zur Monetarisierung dieser Daten besteht darin, dass die Städte die Autohersteller für die Bereitstellung dieser Daten bezahlen, ihren Bürgern Dienste anbieten und langfristig Kosten sparen.

Gute Beispiele, hast du noch weitere Beispiele für wichtige Herausforderungen neben Parken und Mobilität?

Ein weiteres offensichtliches Beispiel wäre die intelligente Beleuchtung. Die Umstellung von herkömmlicher Beleuchtung auf LED-Beleuchtung spart 70 % der Energiekosten, und wenn man dies mit intelligenten Beleuchtungslösungen verfeinert, spart man weitere 5 bis 10 %. Das Interessante an diesem Anwendungsfall ist, dass durch die Installation von intelligenten Lichtmasten aktiv eine neue Art von Infrastruktur in der Stadt geschaffen wird. Diese Masten können auch für das Aufladen von Elektrofahrzeugen, als 5G-Repeater, Nebelkameras usw. genutzt werden. Sehr oft ist intelligente Beleuchtung wirklich der erste praktische vertikale Anwendungsfall.

 

Lass uns über das heikle Thema Regulierung sprechen. Sollten Städte bestimmte Datenvorschriften festlegen und bestenfalls einen soliden Data-Governance-Plan entwicklen?

Ich würde einer Stadt keinen Rat geben. Ich würde einem Land raten. Meiner Erfahrung nach macht es keinen Sinn, eine Insellösung für eine einzelne Stadt zu entwickeln. Wir haben bereits über die intelligente Parklösung gesprochen. Es macht keinen Sinn, dass eine intelligente Parklösung, die in das Navigationssystem meines Autos integriert ist, in Berlin funktioniert, aber nicht in Köln oder Brüssel. Meine Empfehlung ist es, intelligente Richtlinien zumindest auf Landesebene zu definieren, nicht nur auf Stadtebene. In den letzten Jahren wurde viel Arbeit mit Open and Agile Smart Cities (OASC) geleistet.

OASC hat mit der Entwicklung eines Modells von Themen von Interesse begonnen und die so genannten Minimum Interoperability Mechanisms (MIMs) geschaffen: MIM1, Standard-API, und MIM2, Standard-Datenmodelle. Ich empfehle nachdrücklich, diese Leitlinien auf Länderebene zu definieren, nicht nur für einzelne Städte. Wenn dies nicht auf Länderebene möglich ist, sollte es zumindest auf Stadtebene geschehen, um die Bildung von Silos innerhalb einer Stadt zu vermeiden.

Ein Land in Europa, das sich wirklich in diese Richtung bewegt, ist Slowenien. Slowenien hat derzeit die Präsidentschaft der Europäischen Union inne und hat das Thema intelligente Städte auf seine Agenda gesetzt. Es hat als ist eines der ersten Länder beschlossen, dass Städte öffentliche Mittel für die Umsetzung von Smart-City-Lösungen verwenden können. Allerdings müssen Open-Source-Frameworks, Standard-APIs und Standard-Datenmodelle verwendet werden. Kurz gesagt, sie müssen die MIM-Prinzipien der OASC einhalten. In diesem Fall sind das die NGSI und Datenmodelle von FIWARE.


Welche Voraussetzungen hätten sie auf staatlicher Ebene für offene Datenplattformen?

Datenhoheit ist eine klare Voraussetzung, um digitale Lösungen zu ermöglichen und Akzeptanz auf der Seite der Endnutzer oder Bürger zu schaffen. Die Menschen, oder in diesem Fall die Stadtverwaltungen, müssen die Souveränität über ihre Daten haben.


Was bedeutet das konkret?

Es bedeutet, dass der Eigentümer eines Datensatzes in der Lage ist, zu bestimmen und technisch durchzusetzen, wer auf bestimmte Daten zugreifen kann und wie er diese Daten -auch technisch- verwenden kann.

Derzeit gibt es Mechanismen, mit denen dies möglich ist. Bei FIWARE arbeiten wir eng mit einer Organisation namens International Data Spaces Association (IDSA) zusammen, die zwei zentrale Wertvorstellungen vertritt: den IDS-Connector, der Behörden die Möglichkeit bietet, verschiedene Plattformen miteinander zu verbinden. Das zweite ist die Datensouveränität, die das ermöglicht, was ich vorhin beschrieben habe. Datenhoheit ist eine wesentliche Voraussetzung.

Eine weitere wesentliche Voraussetzung ist die Interoperabilität. Die Fähigkeit, interoperable Lösungen mit Standard-APIs und Datenmodellen zu schaffen. Datensouveränität und Interoperabilität sind zwei sehr wichtige Elemente.


Welche Vorteile haben die Lösungen von Fiware im Vergleich zur Konkurrenz?

FIWARE hat zwei Hauptvorteile. FIWARE ist natürlich quelloffen, und hinter FIWARE steht eine große Gemeinschaft von Entwicklern. So werden die Bausteine, APIs und Datenmodelle in einem ständig verbesserten Prozess gepflegt und weiterentwickelt. Außerdem sind wir eine große Gemeinschaft innovativer Start-ups, mittelständischer Unternehmen und großer Konzerne, die alle diese Technologien nutzen, um Open-Source-Lösungen auf FIWARE-Basis zu entwickeln. Auf dem FIWARE-Marktplatz finden Sie rund ein Dutzend Smart-City-Plattformen und mehr als 150 Smart-City-Lösungen, die auf diesen Plattformen aufbauen.

Der zweite wichtige Vorteil ist, dass alle diese Lösungen und Plattformen dieselben APIs und Datenmodelle verwenden und wie Legosteine kombiniert werden können. Diese APIs können wie Legosteine kombiniert und zusammen verwendet werden, um etwas noch Größeres zu schaffen. Ich denke, das ist das wichtigste Nutzenversprechen: Durch die Verwendung von Standard-APIs und Datenmodellen wird der so genannte Vendor-Lock-in-Effekt deutlich reduziert. Das alles verdanken wir FIWARE-basierten Lösungen. Der Vendor-Lock-in-Effekt lässt sich zwar nicht vollständig beseitigen, aber wir können ihn definitiv und drastisch reduzieren.


Würdest Du sagen, dass reine Interoperabilität das Herzstück von Fiware ist?

Auf jeden Fall. Das ist etwas, das wir in eine Initiative namens Data Spaces Business Alliance einbringen.


Erzähl uns mehr.

Sicher. Sie haben vielleicht schon von Gaia-X gehört? Gaia-X wurde vor zwei Jahren angekündigt, aber im Moment passiert noch nicht viel in der Praxis mit Gaia-X. In der realen Welt ist noch nicht viel umgesetzt worden. Vor sechs Wochen haben sich vier Organisationen zusammengeschlossen und die Data Spaces Business Alliance gegründet. Diese Unternehmen sind die bereits erwähnte IDSA, eine europäische Organisation namens Big Data Value Association (BDVA), Gaia-X ISPL (die Organisation hinter dem Gaia-X-Ökosystem) und FIWARE.

Wir vier haben uns zusammengetan, um eine Standardarchitektur für interoperable Datenräume zu schaffen und bestehende Bausteine zu sammeln, die in diese Architektur passen, um die Schaffung von Datenräumen in der realen Welt zu beschleunigen. Zwei der wichtigsten Beiträge des FIWARE-Ökosystems sind natürlich Standard-APIs und Standard-Datenmodelle. Dies sind die Voraussetzungen für die Schaffung dieser interoperablen Datenräume. IDSA bringt seinen Konnektor und seine Funktionalität ein, um Datenhoheit zu schaffen. Gaia-X bringt die föderierte Cloud-Infrastruktur ein, die nach europäischen Werten betrieben wird und auf diesen basiert. Und wir haben beschlossen, unsere Kräfte zu bündeln und unsere Aktivitäten aufeinander abzustimmen, um unsere Ziele schneller, mit weniger Aufwand zu erreichen.


Wie entwickelt sich deiner Meinung nach das Thema Daten? Wie sieht die Zukunft von Fiware und GAIA-X aus?

Die ursprüngliche Idee von Gaia-X war es, eine föderierte Cloud-Infrastruktur zu schaffen, die nicht einem einzelnen Hyperscaler gehört, sondern ein föderiertes und kombiniertes Angebot verschiedener Partner in Europa darstellt, das auf einem europäischen Wertesystem basiert. Sie fällt also nicht unter den Cloud Act in den USA, und es besteht nicht die Notwendigkeit, eine Hintertür zu implementieren, wie es in einigen asiatischen Staaten erforderlich ist. Stattdessen basiert es rein auf europäischen Werten. Das Ziel ist es, ein alternatives Angebot zu den Angeboten anderer Hyperscaler zu schaffen.

Sehr wichtig an dieser Alternative ist, dass sie echte Datensouveränität bietet, so wie ich es zuvor beschrieben habe. Dies ermöglicht es dem Ersteller eines Datensatzes, von diesen Daten zu profitieren. Das ist bei den bestehenden Hyperscalern nicht immer der Fall. Sehr oft zahlen wir mit unseren Daten, ohne genau zu wissen, was mit unseren Daten geschieht.


Datenhoheit und Interoperabilität stehen im Mittelpunkt von Fiware, aber was ist das Endziel der Stiftung?

Unser Ziel oder unsere Vision ist es, das GSM für das Management von Kontextinformationen für Smart Cities zu werden. GSM ist die Grundlage für die Telekommunikation auf der ganzen Welt. Das ist der Standard, und dieser Standard ermöglicht es uns, unser Smartphone überall auf der Welt zu benutzen. Mit unseren Standards, die im Rahmen des FIWARE-Ökosystems entwickelt werden, wollen wir das gleiche Niveau von Standards für das Management von Kontextinformationen auf der ganzen Welt ermöglichen. Und wir sind auf einem sehr guten Weg, indem wir eine in Europa entwickelte Standardtechnologie verwenden, die nun auf fast allen Kontinenten der Welt eingeführt wird. Das ist unser Ziel.

Ulrich, vielen Dank für deine Einsichten und deine Zeit.

Gern geschehen, vielen Dank.



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Thomas Müller

Thomas Müller ist Mitglied der Geschäftsführung der bee smart city GmbH und leitet das Smart City und Smart Region Beratungsgeschäft. Mit 15 Jahren Erfahrung im öffentlichen Sektor ist er Experte für Smart City Strategien & Projekte.

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