Digitale Systeme und Infrastrukturen werden in der Regel gemeinsam oder wie im ffentlichen Sprachgebrauch blich, "geteilt" genutzt. Das gilt sowohl fr die Systeme und Infrastrukturen selbst, als auch fr Daten, die hufig als das l der Digitalisierung bezeichnet werden. In industriellen Nutzungen sind Daten in den meisten Fllen eine geschftskritische Ressource und knnen nicht, wie im privaten Nutzungsumfeld, bedingungslos und uneigenntzig Dritten berlassen werden. Dennoch ist das Teilen von Daten fr industrielle Anwendungen gewnscht und hufig auch zwingend notwendig, aber ebenso hufig unzulssig und gefhrlich. Genauso zwingend wie das Teilen von Daten ist in industriellen Anwendungen das nutzungsgerechte und passgerechte Zusammenfhren von Daten unterschiedlicher Bedeutung zu Daten-Konglomeraten.Um die digitale Souvernitt gemeinsam berechtigter Nutzer von Daten gewhrleisten zu knnen, muss zur Bewltigung dieser beiden Aufgaben ein systematisches Data Engineering bereitgestellt werden.
Der Inhalt

• Syntax und Semantik von Informationen und Informationsmodellen zur Entwicklung von Systemen fr ein "managed data sharing" zum dauerhaften Erhalt der Integritt geteilter Daten fr industrielle Anwendungen

Die Zielgruppen

• Ingenieure in den klassischen Ingenieurdisziplinen und in der Informatik

Der AutorHerbert Weber war Universittsprofessor im Fachbereich Informatik der Technischen Universitt Berlin sowie Grnder und langjhriger Leiter des Fraunhofer-Instituts fr Software und Systemtechnik.

Digitale Systeme und Infrastrukturen werden in der Regel gemeinsam oder wie im öffentlichen Sprachgebrauch üblich, "geteilt" genutzt. Das gilt sowohl für die Systeme und Infrastrukturen selbst, als auch für Daten, die häufig als das Öl der Digitalisierung bezeichnet werden. In industriellen Nutzungen sind Daten in den meisten Fällen eine geschäftskritische Ressource und können nicht, wie im privaten Nutzungsumfeld, bedingungslos und uneigennützig Dritten überlassen werden. Dennoch ist das Teilen von Daten für industrielle Anwendungen gewünscht und häufig auch zwingend notwendig, aber ebenso häufig unzulässig und gefährlich. Genauso zwingend wie das Teilen von Daten ist in industriellen Anwendungen das nutzungsgerechte und passgerechte Zusammenführen von Daten unterschiedlicher Bedeutung zu Daten-Konglomeraten.Um die digitale Souveränität gemeinsam berechtigter Nutzer von Daten gewährleisten zu können, muss zur Bewältigung dieserbeiden Aufgaben ein systematisches Data Engineering bereitgestellt werden.