Der „Alles oder Nichts“-Mythos der Interoperabilität.

Sie glauben, Sie brauchen einen großen, perfekten Standard, um Interoperabilität zu erreichen? Denken Sie noch einmal darüber nach.

Die Wahrheit ist: Interoperabilität erfordert keine Perfektion – sie erfordert Fortschritt.

Allzu oft tappen Unternehmen in die Falle, zu denken: Wenn ein Standard nicht alles kann, lohnt es sich nicht, etwas zu tun. Maßgeschneiderte Systeme dominieren, weil sie als schneller oder maßgeschneiderter gelten, und Teams verschieben die Standardisierung auf „später“ – bis die Zukunft wie von Zauberhand einfacher wird. Doch auf den perfekten, universellen Standard zu warten, ist nicht nur unrealistisch, sondern auch unnötig.

Der wahre Wert von Standards liegt in ihrem Return on Investment (ROI) – und dieser ROI ist kein Alles-oder-Nichts-Prinzip. Selbst eine teilweise Standardisierung bestimmter Aspekte kann erhebliche Vorteile bringen. Manche Systemelemente können durch Standardisierung einen hohen ROI erzielen, während andere den Aufwand möglicherweise noch nicht lohnen. Interoperabilität ist kein binärer Zustand, sondern ein Optimierungsprozess.

Dies gilt insbesondere für komplexe Systeme wie Lieferketten, analytische Workflows und digitale Zwillinge. Diese Ökosysteme umfassen zahlreiche Akteure, Technologien und Datenquellen. Die Interoperabilität solcher Systeme lässt sich am besten schrittweise erreichen – durch die Standardisierung bestimmter Komponenten der Systeminteraktion im Laufe der Zeit.

Zu Beginn basieren die meisten Systeminteraktionen auf menschenlesbaren Beschreibungen – Handbüchern, Spezifikationen, E-Mails und informellen Vereinbarungen. Diese helfen Menschen, sich zu verstehen, aber Maschinen nicht. Ohne standardisierte, maschinenlesbare Strukturen können Systeme Daten nicht effizient austauschen, und Automatisierung wird kostspielig oder unmöglich.

Wie gelangen wir also von diesem fragmentierten Ausgangspunkt zu einem vollständig interoperablen Ökosystem?

Wir erklären es. Schritt für Schritt.

Schritt 1: Beschreibender Text ohne Standardisierung

Zu Beginn werden Daten und Prozesse typischerweise ausgedrückt durch Dokumentation in natürlicher Sprache, wie Handbücher, Spezifikationen oder informelle Vereinbarungen zwischen Parteien. Diese Dokumente bieten semantische Führung ermöglichen aber keine automatisierte Datenverarbeitung oder nahtlose Systemintegration. Das Fehlen maschinenlesbarer Standards führt Mehrdeutigkeit, wodurch der Datenaustausch und die Automatisierung kostspielig, ineffizient und fehleranfällig werden.

Ejemplo:

• Ein Sensorwert kann im Text wie folgt beschrieben werden: „Die Temperatur am Standort X wird in Celsius gemessen und alle 10 Minuten aufgezeichnet.“
  
  
• Ohne standardisierte Datenmodelle kann es jedoch sein, dass jedes System diese Daten anders aufzeichnet oder darstellt.
  

Schritt 2: Inkrementelle Standardisierung spezifischer Aspekte

Zu Optimierung der InteroperabilitätStandards können schrittweise eingeführt werden, wobei der Fokus auf bestimmten Aspekten von Systemtransaktionen liegt. Dieser Ansatz reduziert Störungen und verbessert gleichzeitig die Systemeffizienz. Die schrittweise Standardisierung beginnt häufig mit der Behandlung folgender Punkte:

1. Datenmodelle: Definieren Sie Standarddatenstrukturen und Semantik für gängige Informationstypen.
   
   
   
2. Austauschformate: Legen Sie syntaktische Formate (z. B. JSON, XML) für den Datenaustausch fest.
   
   
3. Referenzvokabulare: Geben Sie vereinbarte Definitionen für Schlüsselbegriffe an (z. B. „Temperatur“, „Sensor“, „Standort“).
   
   
4. Protokollbindungen: Geben Sie die technischen Mechanismen für die Datenübertragung an (z. B. HTTP-APIs).
   
   
5. Konformitätskriterien: Sorgen Sie für vorhersehbares Verhalten bei verschiedenen Implementierungen.

In jeder Phase wird das System interoperabler, erlauben für effizienterer Datenaustausch und geringere Abhängigkeit von manueller Verarbeitung.

Schritt 3: Umsetzbare maschinenlesbare Standards

Das Optimierungsziel ist die Erreichung umsetzbare maschinenlesbare Standards, woher:

• Semantik ist explizit: Maschinen können die Bedeutung ausgetauschter Daten interpretieren.
  
  
• Datenstrukturen sind vorhersehbar: Systeme verstehen das Format, ohne dass eine umfassende Analyse der Dokumentation und Entwicklung und Prüfung von Transformationsmechanismen in die gewünschten Eingaben zur weiteren Verwendung erforderlich ist.
  
  
• Extrahieren/Transformieren Mechanismen können getestet und gemeinsam genutzt werden, wenn Quelle und Ziele standardisiert sind (wodurch verschiedene Domänen und Anwendungen bei Bedarf unterschiedliche Ansichten haben können).
  
  
• Aktionen können automatisiert werden: Prozesse wie Datenaufnahme, -validierung und -integration können ohne menschliches Eingreifen erfolgen.

Im vorherigen Beispiel könnte ein interoperabler Standard den Temperaturwert nun wie folgt ausdrücken:

{

  „@context“: „https://example.org/context.jsonld“,

  „@type“: „Beobachtung“,

  „observedProperty“: „Temperatur“,

  „Einheit“: „Celsius“,

  „Intervall“: „PT10M“,

  „Standort“: „Urne:Standort:irgendeineKennung“

}

Im zweiten Beispiel ordnet „@context“ jedem Element eine eindeutige Kennung zu, über die wiederum detaillierte Beschreibungen abgerufen werden können. Diese Struktur ist maschinenlesbar und standardisiert und ermöglicht eine nahtlose Datenintegration zwischen verschiedenen Systemen.

Hinweis: Dieses Beispiel nutzt die vorhandenen Datenaustauschstandards verknüpfen erstmals typische Schemata, APIs, semantische Modelle und Vokabulare miteinander. Dies bietet die bahnbrechende Möglichkeit, die Systeminteroperabilität durch die Erweiterung mit maschinenlesbaren Anmerkungen (an jedem Punkt der Datenlieferkette) zu optimieren, anstatt eine umfassende Neugestaltung bestimmter standardisierter Datenstrukturen vorzunehmen.

Schritt 4: Rekursive Optimierung

Mit der Verbesserung der Interoperabilität weitere Optimierungen wird möglich durch Standardisierung:

• Prozesse (z. B. Verfahren zur Datenerfassung, Validierung und Berichterstattung).
  
  
• Governance-Modelle (z. B. Zugriffskontrollen, Datenlizenzierung).
  
  
• Inferenz- und Automatisierungsregeln (z. B. automatisierte Generierung von Erkenntnissen).

Das Ergebnis ist ein System, in dem Daten, Prozesse, und Aktionen werden zunehmend standardisiert, was zu einer erheblichen Reduzierung der „Transaktionskosten“ und der Integrationskomplexität führt.

Optimierungsergebnis

Der Optimierungsprozess ist von Natur aus inkrementell, da er Folgendes ausgleicht:

• Bewahrung vorhandener Daten und Praktiken.
  
  
• Standardisierung in überschaubaren Schritten einführen.
  
  
• Mehrdeutigkeiten schrittweise reduzieren und Automatisierung erhöhen.

Das endgültige Optimierungsziel ist ein System, bei dem Standards sind durch Maschinen umsetzbar, wodurch der Bedarf an kundenspezifische Integrationsarbeit und maximieren Interoperabilität über heterogene Systeme hinweg. Dies wird durch eine schrittweise Migration von beschreibender Text zu formalisierte, umsetzbare Standards die schrittweise das gesamte Spektrum abdecken von Systemtransaktionen.

Schritt 5: Ökonomien der Partizipation

Beschreibung:

 In dieser Phase erkennen die Organisationen, dass die Wert der Interoperabilität ist eng gekoppelt an die Verfügbarkeit und Wiederverwendung gemeinsam genutzter Komponenten – wie Vokabulare, APIs, Schemata und Governance-Modelle – innerhalb einer Community oder eines Ökosystems.

Rumpfspannung:

 Organisationen müssen Folgendes ausbalancieren:

• Die Vorteile der Interoperabilität (z. B. Automatisierung, Integration, Datenwiederverwendung),
  
  
• Gegen die tatsächlichen Implementierungskosten, welche sind:
  
  
  • Wird gesenkt, wenn bereits gemeinsame Standards und Tools vorhanden sind.
  • Viel höher, wenn diese isoliert entwickelt werden müssen.

Wichtige Erkenntnis:

Weit verbreitet Teilnahme an gemeinsamen Standards schafft positive Netzwerkeffekte: Je mehr Akteure übernehmen und beitragen, desto mehr Wiederverwendung ist möglich und desto geringer sind die Kosten für jeden neuen Teilnehmer. Umgekehrt, wenn ein Akteur alles von Grund auf neu implementieren muss (z. B. Vokabulare, Referenzdienste, Governance-Regeln), Die Eintrittsbarriere kann die wahrgenommenen Vorteile überwiegen, insbesondere kurzfristig.

Optimierungsergebnis:

• Strategische Zusammenarbeit wird unerlässlich: Der Erfolg hängt heute nicht nur von der internen Optimierung ab, sondern auch von der externen Ausrichtung – von der Entscheidung, wann gemeinsame Vermögenswerte übernommen, angepasst oder zu ihnen beigetragen werden soll.
  
  
• Nachhaltigkeit durch Wiederverwendung: Die Reife des Ökosystems spiegelt sich in der Verfügbarkeit hochwertiger, gepflegter und vertrauenswürdiger Ressourcen wider, die den Implementierungsaufwand für Neueinsteiger reduzieren.
  
  
• Investitionsentscheidungen werden kontextabhängig: Die Teilnehmer wägen kurzfristige Kosten gegen langfristige Gewinne ab, basierend auf der Reife und Zugkraft gemeinsam genutzter Infrastrukturen.

Wohin von hier gehen

Interoperabilität entsteht nicht über Nacht. Es ist ein Prozess, der im Kleinen beginnt, sich schrittweise weiterentwickelt und in jeder Phase echten Mehrwert liefert. Durch den Übergang von locker definierten Beschreibungen zu maschinenlesbaren, standardbasierten Systemen reduzieren Unternehmen Reibungsverluste, verbessern die Skalierbarkeit und legen den Grundstein für eine intelligentere, automatisierte Zusammenarbeit. Diese Grundideen bilden die technischen Säulen des Geodaten-Ökosystems, die wir in unserem vorherigen Blogbeitrag besprochen haben: Der Wandel, der die Geodatenwelt neu gestaltet – und warum er jetzt wichtig ist

Wir können auch untersuchen, wie wir den Wert bestehender und neuer Standards steigern können, indem wir demonstrieren, wie sie bei der Optimierung von Systemen zusammenarbeiten können, anstatt uns zu sehr auf die Implementierung bestimmter Komponenten zu konzentrieren.

Sie müssen nicht auf den perfekten Moment oder den perfekten Standard warten. Je früher Sie beginnen, desto schneller sehen Sie Ergebnisse.

Nehmen Sie an der Unterhaltung teil.

Ob Sie Ihr erstes Datenmodell standardisieren oder Systeme für die globale Integration entwickeln – Ihre Erfahrung zählt. Teilen Sie Ihre Anwendungsfälle, Ihre Herausforderungen und Ihre Ziele mit uns – damit wir gemeinsam praktische, skalierbare Standards entwickeln können.

Kontaktieren Sie uns unter in********@*gc.org oder beteiligen Sie sich über unsere Arbeitsgruppen an der schrittweisen Verbesserung der Interoperabilität Ihres und anderer Systeme.

Dieser Blog ist Teil unserer Reihe „10 Ideen in 10 Wochen“, in der mutige Ideen und echte Innovationen in der gesamten OGC-Community hervorgehoben werden. 

Entdecken Sie frühere Erkenntnisse:

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• Woche 2: Von Daten zu Entscheidungen – Ausrichtung auf die Weltraumwirtschaft
  
  
• Woche 3: Von Waldbränden bis hin zu Wasserknappheit – der Open Science Demonstrator des OGC setzt Forschung in die Praxis um
  
  
• Woche 4: Wie Esri's Adoption von 3D Tiles Beschleunigt die offene georäumliche Zukunft
  
  
• Woche 5: Was darunter liegt – Der Standard für intelligentere und sicherere unterirdische Infrastruktur
  
  
• Woche 6: Der OGC Simple Features Standard – Das stille Rückgrat der modernen Kartierung
  
  
• Woche 7: Die entscheidende Rolle der Unterseekabelinfrastruktur und die Bedeutung georäumlicher Standards
  
  
• Woche 8: Der Wandel, der die Geodatenwelt neu gestaltet – und warum er jetzt wichtig ist
  

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