Was ist das Testbed für vertrauenswürdige Daten und Systeme?

Das Testbed für vertrauenswürdige Daten und Systeme ist ein kollaboratives Innovationsprogramm des Open Geospatial Consortium (OGC) mit internationaler Verankerung in der Geodaten-Community. Ursprünglich unter dem Namen Testbed Europe gestartet, wurde das Programm umbenannt, nachdem Organisationen außerhalb Europas Interesse an einer Teilnahme bekundet hatten, was seine wachsende globale Reichweite widerspiegelt. Ziel ist es, nationale Kartierungs- und Katasterämter (NMCAs) und andere maßgebliche Anbieter öffentlicher Daten bei der Modernisierung, Anpassung und dem Erfolg in der sich rasant entwickelnden Datenlandschaft zu unterstützen.

Es handelt sich weder um ein Forschungsprojekt noch um einen Normenausschuss. Das Testbed für vertrauenswürdige Daten und Systeme ist eine praxisorientierte, ergebnisorientierte Initiative, in der reale technische Herausforderungen von realen Organisationen angegangen werden und offene, wiederverwendbare Ergebnisse entstehen, die von jeder NMCA übernommen werden können.

Das Programm vereint zwei Arten von Aktivitäten. Zwei seiner Arbeitsbereiche werden in direkter Partnerschaft mit EuroGeographics durchgeführt und spiegeln die gemeinsamen Prioritäten bei der Modernisierung der Dienstleistungserbringung und der Etablierung fairer Geschäftsmodelle für maßgebliche Daten wider. Diese Arbeitsbereiche werden von beiden Organisationen gemeinsam vermarktet. OGC leitet die übrigen Arbeitsbereiche, um auf die Bedürfnisse seiner Mitglieder sowie einzelner nationaler wissenschaftlicher Koordinierungsstellen (NMCAs) aus Europa und darüber hinaus einzugehen. Mitglieder von EuroGeographics sind zur Teilnahme eingeladen, die Arbeitsbereiche werden jedoch von OGC unabhängig verwaltet und vermarktet.

Das Testbed für vertrauenswürdige Daten und Systeme existiert, weil die nationalen Kontrollbehörden weltweit mit gemeinsamen Problemen konfrontiert sind, die keine einzelne Behörde allein lösen kann, und weil die gemeinsame Lösung dieser Probleme mit den richtigen Experten schneller, kostengünstiger und nachhaltiger ist als die Lösung in Isolation.

Das OGC-Testbed-Modell

OGC betreibt seit über 25 Jahren Innovations-Testumgebungen. Das Modell ist einfach.

Sponsoren, in der Regel öffentliche Einrichtungen oder Branchenverbände, definieren konkrete Anforderungen und stellen die Finanzierung bereit. OGC stellt ein sorgfältig ausgewähltes Team aus Technologieanbietern, Fachexperten und Standardisierungsspezialisten zusammen, die optimal auf diese Anforderungen eingehen können. Das Team arbeitet kollaborativ und transparent zusammen, um technische Berichte, Prototypen und wiederverwendbare Spezifikationen zu erstellen. Das von den Sponsoren bereitgestellte Budget wird an die beteiligten Organisationen, die die Arbeit leisten, weitergeleitet. So wird die Förderung zu einer Investition in Lösungen und nicht zu einem Verwaltungsaufwand.

OGC arbeitet auf der Vorproduktionsstufe. Es baut oder betreibt keine Produktionssysteme. Stattdessen entwickelt es Prototypen und technische Leitlinien, die aufzeigen, wie zukünftige Produktionssysteme gestaltet werden sollten. Die Produktion selbst wird von den Agenturen und Unternehmen durchgeführt, die die Ergebnisse umsetzen.

Das Testbed on Trusted Data and Systems passt dieses bewährte Modell an den spezifischen Kontext der nationalen Geodatenbehörden an: das regulatorische Umfeld, das Erbe von INSPIRE in Europa, die Notwendigkeit einer besseren Integration und den Ressourcendruck, der öffentliche Geodatenbehörden heute kennzeichnet.

Für wen ist die Testumgebung für vertrauenswürdige Daten und Systeme gedacht?

Das Testbed für vertrauenswürdige Daten und Systeme ist in erster Linie für nationale Kartierungs- und Katasterbehörden sowie andere maßgebliche öffentliche Datenanbieter konzipiert, die die grundlegenden geografischen Daten erstellen und pflegen, auf die Regierungen, Unternehmen und Bürger angewiesen sind.

Gleichzeitig ist es so konzipiert, dass es den Privatsektor einbindet: Technologieunternehmen, Plattformanbieter und Datenintegratoren, die auf NMCA-Daten angewiesen sind und sowohl die Kapazität als auch den Anreiz haben, zu deren Verbesserung beizutragen. Diese Einbindung beider Seiten ist zentral für die Programmgestaltung.

Workstreams

Die folgenden neun Themenbereiche bilden die Arbeitsstränge des Testfelds für vertrauenswürdige Daten und Systeme. Sie wurden im Dialog mit nationalen und internationalen Geoinformationsverbänden (NMCAs), EuroGeographics und Mitgliedern des Office of Geospatial-Contracting (OGC) identifiziert und spiegeln die drängendsten gemeinsamen Herausforderungen im Geodatenbereich wider. Jeder Arbeitsstrang wird gemäß den Anforderungen des Auftraggebers detailliert ausgearbeitet. Die nachfolgenden Beschreibungen definieren den Problembereich und die angestrebte Richtung, stellen jedoch keine feste Spezifikation dar.

Arbeitsströme 1 und 2 Diese Projekte werden in Partnerschaft zwischen OGC und EuroGeographics durchgeführt. Sie zielen auf die Modernisierung von Datendiensten und die Etablierung fairer Geschäftsmodelle für autoritative Daten ab. Beide Projekte werden unter gemeinsamer Marke beider Organisationen geführt.

Arbeitsbereiche 3 bis 9 Diese Veranstaltungen werden von OGC in Reaktion auf die von seinen Mitgliedern und den einzelnen nationalen Kultur- und Umweltverbänden (NMCAs) ermittelten Bedürfnisse geleitet. Sie werden von OGC verwaltet und unter deren Marke geführt. Mitglieder von EuroGeographics sind zur Teilnahme eingeladen, jedoch werden diese Aktivitäten nicht von EuroGeographics unterstützt oder mit deren Marke versehen.

Partnerschaftliche Arbeitsbereiche: OGC und EuroGeographics

1. Die Engine erneuern: Von veralteten Diensten zu modernen Web-APIs

OGC + EuroGeographics

Herausforderung: Viele nationale Kommunikations- und Kommunikationsnetzwerke (NMCAs) nutzen noch immer veraltete OGC-Dienststandards wie WFS und WMS, die aus der Zeit vor dem modernen Web stammen. Diese veralteten Schnittstellen schränken Interoperabilität, Skalierbarkeit und die Akzeptanz durch zeitgemäße Anwendungen ein. Da NMCAs ihre Backend-Systeme modernisieren wollen, besteht ein klarer und gemeinsamer Bedarf an praktischen Migrationsleitfäden und erprobten Referenzimplementierungen.

Ansatz: Die Testumgebung wird Migrationspfade definieren und erproben zu OGC-API-Standardseinschließlich OGC API-Funktionen, Fliesen , Landkartenund Abdeckung. Dies ermöglicht es den nationalen Gesundheitsbehörden, ihre Datenbereitstellungsinfrastruktur schrittweise und zu überschaubaren Kosten zu modernisieren. Der Arbeitsbereich wird praktische Leitfäden, Referenzimplementierungen und wiederverwendbare Migrationsvorlagen erstellen, die jede Behörde unabhängig von ihrem aktuellen technischen Ausgangspunkt übernehmen kann.

2. Fairer Austausch zwischen autoritativen Datenanbietern und kommerziellen Plattformen

OGC + EuroGeographics

Herausforderung: Große kommerzielle Plattformen ziehen einen erheblichen Nutzen aus maßgeblichen öffentlichen Geodaten, doch nationale Kartierungs- und Katasterämter erhalten im Gegenzug kaum etwas: keine Einnahmen, kein Qualitätsfeedback und keinen Technologietransfer. Das Verhältnis ist unausgewogen, und es gibt kein etabliertes Modell, um dies zu korrigieren.

Ansatz: Die Testumgebung untersucht Governance- und Technologiemodelle, die von Wikimedia Enterprise inspiriert sind: gestaffelter Zugriff, gegenseitige Datenbeiträge und strukturierte kommerzielle Lizenzierung, die öffentliche Datenanbieter belohnt und gleichzeitig den offenen Zugang für nichtkommerzielle Nutzung gewährleistet. Ziel ist es, einen praktischen Rahmen zu schaffen, in dem der Wert autoritativer Daten anerkannt und fair zwischen öffentlichen Anbietern und den darauf basierenden kommerziellen Plattformen aufgeteilt wird.

OGC-geleitete Arbeitsgruppen

3. Bewältigung von Ressourcenengpässen: Auslagerung von Forschung und Weiterentwicklung an OGC

OGC

Herausforderung: Die nationalen und internationalen Gesundheitsbehörden (NMCAs) sehen sich mit steigenden Anforderungen an die Datenmodernisierung konfrontiert, verfügen aber nicht über die internen Forschungs- und Entwicklungskapazitäten, um mit diesem Tempo Schritt zu halten. Wichtige Verbesserungsmaßnahmen bleiben nicht aus Mangel an Willen, sondern aufgrund fehlender Mitarbeiter und Expertise ungelöst. Einige Behörden haben keine Schwierigkeiten, zusätzliches Personal zu rekrutieren, während andere stark eingeschränkt sind.

Ansatz: OGC kann als vertrauenswürdiger Vermittler fungieren und über sein globales Netzwerk von Mitgliedsorganisationen gezielte Forschungs- und Innovationsprojekte im Auftrag nationaler und lokaler Gesundheitsbehörden (NMCAs) in Auftrag geben. Dadurch werden die leistungsfähigsten und innovativsten Unternehmen einbezogen, während die NMCAs vor komplexen Vergabeverfahren geschützt werden. Dieser Arbeitsablauf entspricht dem dringenden Bedarf von Behörden, die Fortschritte erzielen wollen, aber intern nicht über die nötigen Kapazitäten für zusätzliche Aufgaben verfügen.

4. Semantische Interoperabilität: Datenmodelle angleichen, ohne Konvergenz zu erzwingen

OGC

Herausforderung: Daten verschiedener Institutionen sind oft strukturell kompatibel, aber semantisch fragmentiert: Derselbe reale Sachverhalt wird in den verschiedenen Datensätzen unterschiedlich beschrieben, was die Kombination und den Vergleich von Daten aus mehreren Quellen erschwert und verteuert. Dies stellt ein grundlegendes Hindernis für die effektive Datennutzung dar, insbesondere für KI-Systeme, die die Bedeutung der Daten verstehen müssen, um sie korrekt verarbeiten zu können.

Ansatz: OGC hat einen neuen Ansatz für semantische Interoperabilität entwickelt, der keine starre Einigung aller Beteiligten auf ein einheitliches internationales Schema erfordert. Stattdessen einigen sich Organisationen auf ein kleines, gemeinsames Kernmodell und leiten daraus standardisiert ihre eigenen Profile ab. Da der Ableitungsprozess selbst standardisiert ist, können Systeme unterschiedliche Profile automatisch abgleichen. Dieser Arbeitszweig wird diesen Ansatz testen und verfeinern, sodass Behörden ihre eigenen Datenmodelle beibehalten und gleichzeitig die Datenintegration über Organisationsgrenzen hinweg deutlich verbessern können. Der Ansatz stößt international auf großes Interesse und ist von direkter Relevanz für die breitere Diskussion darüber, wie zukünftige Datenframeworks, einschließlich eines möglichen Nachfolgers von INSPIRE, ein Gleichgewicht zwischen Stabilität und Flexibilität finden sollten.

5. Schutz sensibler Geodaten: Technische Ansätze

OGC

Herausforderung: Mehrere nationale und internationale Gesundheitsbehörden (NMCAs) stehen unter zunehmendem Druck von Sicherheits- und Verteidigungskreisen, die Veröffentlichung von Geodaten zu überdenken. Es bestehen Bedenken, dass detaillierte Daten über kritische Infrastrukturen missbraucht werden könnten. Sobald Daten öffentlich zugänglich gemacht und von Dritten heruntergeladen wurden, lassen sie sich nicht einfach zurückziehen. Die Behörden fragen sich daher, welche technischen Maßnahmen noch ergriffen werden können.

Ansatz: Dieser Arbeitsbereich untersucht technische Methoden für die zukünftige Freigabe sensibler Geodaten. Dazu gehören Techniken wie räumliche Verschleierung, selektive Auflösungsreduzierung und Mechanismen für kontrollierten Zugriff, die sich auf neue Datenfreigaben anwenden lassen, ohne bestehende Systeme zu beeinträchtigen. Der Fokus liegt auf praktischen, umsetzbaren Lösungen und nicht auf politischen Leitlinien. Die Entscheidung, welche Daten unter welchen Bedingungen freigegeben werden, obliegt weiterhin den nationalen Behörden und ihren zuständigen Ministerien.

6. Gemeinsame Identifikatoren: Verbindung verschiedener Systeme für geografische Merkmale

OGC

Herausforderung: Für geografische Merkmale existieren verschiedene Identifikationssysteme, die jeweils unterschiedlichen Nutzern und Zwecken dienen. Es gibt keine einheitliche universelle Kennung, und die Einführung einer solchen ist weder realistisch noch wünschenswert. Die Herausforderung besteht darin, dass Organisationen und Nutzer, die mit diesen Systemen arbeiten, Datensätze, die sich auf dasselbe reale Merkmal beziehen, nicht ohne Weiteres verknüpfen oder abgleichen können.

Ansatz: Dieser Arbeitsbereich untersucht dynamische Kartierungsumgebungen, die es Organisationen ermöglichen, ihre eigenen Identifikationssysteme beizubehalten und gleichzeitig äquivalente, unter anderen Systemen identifizierte Merkmale zu finden und zu verknüpfen. Anstatt einen einzigen Identifikator zu standardisieren, konzentriert sich der Ansatz auf die Verknüpfung bestehender Systeme, darunter solche von INSPIRE, Wikidata, nationalen Registern und kommerziellen Anbietern (z. B. GERS).

7. Datenaggregation und -zusammenstellung auf nationaler Ebene

OGC

Herausforderung: In föderalen Staaten und anderen Staaten, in denen die Datenverantwortung auf mehrere regionale oder lokale Behörden verteilt ist, stellt die Erstellung eines einheitlichen nationalen Datensatzes eine erhebliche operative Herausforderung dar. Die verwendeten Aggregationssysteme sind oft individuell angepasst, fehleranfällig und wartungsintensiv.

Ansatz: Dieser Arbeitsbereich entwickelt standardisierte Verfahren zur Zusammenführung nationaler Datensätze aus verteilten subnationalen Quellen innerhalb eines Landes. Er definiert Schnittstellen, Qualitätsprüfungen und Arbeitsabläufe für die Datenzusammenführung, um diesen Prozess zuverlässiger, wiederholbarer und effizienter zu gestalten. Der Fokus liegt auf der Aggregation auf nationaler Ebene zur Unterstützung inländischer Bedürfnisse wie Infrastrukturplanung, Verkehrssimulation und Katastrophenschutz.

8. Integrität, Herkunft und Vertrauen

OGC

Herausforderung: Da Daten mehrere Systeme, Transformationen und Organisationen durchlaufen, wird ihre Herkunft immer schwerer nachvollziehbar. Die Landschaft der Geodaten verändert sich rasant. Neben etablierten Anbietern wie nationalen Raumfahrtagenturen gibt es mittlerweile eine wachsende Zahl kommerzieller Satellitenbetreiber, und die Zahl der zivilen Drohnenbetreiber dürfte in den kommenden Jahren deutlich steigen. Gleichzeitig ermöglicht KI die effiziente Synthese realistischer Daten. In diesem Umfeld benötigen Nutzer zunehmend Möglichkeiten, die Authentizität, Unveränderlichkeit und Eignung der erhaltenen Daten für ihren Zweck zu überprüfen.

Ansatz: Dieser Arbeitsbereich implementiert und evaluiert Mechanismen zur Herkunftsverfolgung und Ansätze zur Integritätsprüfung, darunter kryptografische Signaturen, standardisierte Metadaten zur Datenherkunft und Vertrauensrahmen. Ziel ist es, Datenkonsumenten die zuverlässige Beurteilung von Herkunft und Qualität zu ermöglichen. Die Arbeit ist sowohl für zivile als auch für militärische Zwecke relevant und trägt den wachsenden Bedenken hinsichtlich der Datenzuverlässigkeit in einem Umfeld mit vielen neuen und vielfältigen Datenanbietern Rechnung.

9. Zukunftsfähige Geodaten-Metadaten für KI und fortschrittliche Technologien

OGC

Herausforderung: Die heute weit verbreiteten Standards für Geodaten-Metadaten wurden primär für die menschliche Nutzung und die katalogbasierte Suche entwickelt. Standards wie ISO 19115 und ihre nationalen Profile gewährleisten zwar seit Langem Konsistenz, ihre Struktur spiegelt jedoch eine frühere Ära dateibasierter Arbeitsabläufe wider. Angesichts des rasanten Wachstums von KI, agentenbasierten Systemen und Cloud Computing müssen Metadaten zunehmend von Maschinen statt von Menschen gelesen, interpretiert und verarbeitet werden. Die aktuellen Standards sind für diesen Wandel nicht gut geeignet, und es gibt keinen einheitlichen Weg für ihre Weiterentwicklung.

Ansatz: Dieser Arbeitsbereich wird ermitteln, wie Geodaten-Metadaten in einer KI-gesteuerten Zukunft aussehen müssen. Er wird die Eignung aktueller internationaler Metadatenstandards, einschließlich ISO 19115 und GeoDCAT, bewerten. OGC-API-Datensätze, STACDie Arbeit vergleicht bestehende Standards und schema.org mit den Anforderungen fortschrittlicher Technologien. Auf dieser Grundlage werden Empfehlungen für die Weiterentwicklung bestehender Standards und für neue, möglicherweise notwendige Ansätze erarbeitet. Der Arbeitsbereich entwickelt und testet zudem moderne Metadatenansätze, darunter Demonstrationen, wie KI-gestützte Metadaten Tools zur natürlichen Spracherkennung, die automatisierte Datensatzidentifizierung über APIs und die nahtlose Nutzung mehrsprachiger Metadatenbestände unterstützen können. Besonderes Augenmerk liegt auf der Fähigkeit von Metadaten-Frameworks, mehrere Sprachen zu unterstützen, sowie auf Mechanismen zur Bewertung der Metadatenqualität und -vollständigkeit. Das übergeordnete Ziel ist ein klares Verständnis der Grenzen bestehender Standards, der erforderlichen Änderungen und der praktischen Schritte für den Übergang zu einer Metadatenumgebung, die sowohl Maschinen als auch Menschen dient.

Tritt dem Gespräch bei

Beiträge und die aktive Beteiligung der gesamten Geodaten-Community sind unerlässlich, damit Testbed Europe relevant, ausgewogen und praxisnah bleibt. Wenn Sie mitwirken oder mehr erfahren möchten, kontaktieren Sie bitte Muthu Kumar unter [E-Mail-Adresse einfügen]. mk****@*gc.org.