Dieser Artikel ist eine Vorschau auf den Bericht der Arbeitsgruppe «Daten in der Mobilität»von its-Switzerland, der im Dezember erscheinen wird.
Von Andreas Kronawitter
Bewegung ist anstrengend. Sie kostet viel Energie. Seit der Mechanisierung konnte die Anstrengung von den Muskeln auf Maschinen übertragen werden. Die Energie dafür liefern fossile Brennstoffe und elektrischer Strom, der teilweise auch fossil erzeugt wird. Das hat dazu geführt, dass der Verkehr heute in vielen Ländern der grösste oder zumindest einer der bedeutendsten Energieverbraucher ist, und auch einer der grössten Emittenten von Schadstoffen. Einige davon führen zum anthropogenen Treibhauseffekt, der zunehmend die natürlichen Lebensgrundlagen der Flora und Fauna bedroht.
Der Flächenverbrauch ist ein weiteres grosses Thema der Mobilität. Strassen, Parkplätze, Eisenbahnlinien und Flugplätze belegen grosse Flächen, die für andere Nutzungen nicht mehr zur Verfügung stehen. Privatautos werden im Durchschnitt nur einen geringen Teil der Zeit verwendet, meistens stehen sie auf Stellflächen ungenutzt herum. Aber nicht nur Privatautos und Strassen sind eine schlecht genutzte Ressource: Auch der öffentliche Verkehr hat eine durchschnittliche Auslastung von unter 30 Prozent. Ein Grund dafür, dass er stark subventioniert werden muss, um die Leistung während den Spitzenzeiten zur Verfügung stellen zu können.
Im Zeitalter der digitalen Transformation gelten Daten als das neue Öl, das die Wirtschaft antreibt. Wie wäre es, wenn sich mit der Erfassung von Daten, deren Aufbereitung und Verteilung, die oben genannten Probleme in Luft auflösen würden? Kann das funktionieren?
Die Daten der Mobilität
Zuerst eine Einordnung der Mobilität und der Daten in der Mobilität: Die Mobilität ist ein wichtiger Pfeiler der Volkswirtschaft. Sie selbst lässt sich wiederum in viele Aspekte unterteilen, Mobilitätsdaten sind einer davon. Die Daten der Mobilität können, je nach Zweck, nach den verschiedenen Mobilitätsangeboten wie öffentlicher Verkehr oder motorisierter Individualverkehr gegliedert werden. Betrachten wir beispielhaft die Daten für den öffentlichen Verkehr, so können diese unter anderem nach Strukturdaten, Angebotsdaten, Kunden- und Lieferantendaten oder Nutzungsdaten aufgeteilt werden. Zusammengefasst: Das «Datenuniversum Mobilität» ist sehr umfangreich - Abbildung 1 zeigt eine Einordnung.
Abbildung 1: Schematische Unterteilung des "Datenuniversums Mobilität"
Eine andere Sicht kann man einnehmen, wenn man die Art des Geschäftsmodells dem geografischen Fokus gegenüberstellt. Der geografische Fokus erstreckt sich von regional über national zu global, während die Art des Geschäftsmodells vom Bau und Betrieb von Infrastrukturen über Fahrzeuge und personal-basierte Modelle bis zu reinen Datengeschäftsmodellen reicht. Tendenziell sind die infrastrukturbasierten Geschäftsmodelle lokaler und nationaler, die datenbasierten Geschäftsmodelle globaler ausgerichtet. Es gibt keine globalen Infrastrukturbetreiber, allerdings gibt es regionale Datengeschäftsmodelle – dies sind aber meist Aktivitäten von bestehenden «klassischen» Unternehmen. Abbildung 2 zeigt eine Einordnung.
Abbildung 2: Eine Einordnung der Geschäftsmodelle der Mobilität.
Diese Geschäftsmodelle lassen sich nach ihrer Entstehung «chronologisch» anordnen. Dabei wird deutlich, dass die globalen, datenbasierten Geschäftsmodelle noch sehr jung sind.
Abbildung 3: Hierarchie der Geschäftsmodelle der und mit der Mobilität.
Nicht alle der in Abbildung 3 aufgeführten Geschäftsmodelle werden «überleben», und tatsächlich wird die Entstehung der «oberen» Stufen stark vom Handeln der staatlichen Akteure und deren internationaler Abstimmung abhängen. Auch in der Mobilität, wie in anderen bereits «digitalisierten Branchen», können Oligo- oder Monopole entstehen. Nationale Dateninfrastrukturen, die verschiedensten Akteuren offenstehen, können eine solche Monopolisierung unterbinden, wenn sie attraktiv ausgestaltet sind. Mit solchen Dateninfrastrukturen betreten die nationalen und supranationalen Akteure Neuland.
Es gibt einige Mythen zu den Daten in der Mobilität. Der gravierendste davon ist, dass Daten per se Wert haben. Beim Bau von «smarten Infrastrukturen» wird dies oft als Rechtfertigung für Investitionen angeführt. Meist erweisen sich jedoch die, oft mit beträchtlichem Kostenaufwand erhobenen Daten, wie beispielsweise Zähldaten, als wenig nachgefragt und damit als «wertlos». Andere Akteure erreichen mit geringerem Aufwand ausreichende Datenqualitäten, die sich zudem besser für eine weitere Aggregation eignen. Das Schlüsselelement ist die Möglichkeit zur Personalisierung von Informationen, die für die Beeinflussung von Entscheidungen eingesetzt werden können. Hier haben staatliche Akteure gegenüber privaten Akteuren Nachteile, da persönliche Daten in staatlicher Hand aus gutem Grund einen hohen Schutz geniessen. Die zu klärenden Punkte im Umgang mit diesem Dilemma analysiert der Bericht der Arbeitsgruppe Daten von its switzerland, der im Dezember veröffentlicht wird.