International data spaces

Numerous initiatives surrounding data spaces are being kicked-off in the EU. To avoid the parallel development of multiple data spaces on similar topics, we should present the development in a structured way. EuProGigant has created the first overview of data spaces, including their geographical area, goal and functionality – with a focus on data spaces in German-speaking regions. In the future, EuProGigant will tie into the existing data spaces. Beyond Europe, the International Data Spaces Association operates as an idea generator on this topic and is collaborating closely with Gaia-X; the international data spaces (IDS) standard for open, transparent and autonomous data exchange is a central element of the Gaia-X architecture. 

 

Still, what is a data space exactly? You can find out here. An overview of data spaces can be found below. 

 

Definitions

What is a data space?

A data space is an instance in which data is shared. Data spaces created in the Gaia-X context mostly contain data from different owners. Data is made available there for the purpose of shared access. 

 

The data space is providing data access only to parties authorised by the data owner. Analogies to the lock-and-key principle are implemented to ensure that the data owner retains sovereignty over his data, despite the fact that it is made available in the data space. Another possibility is that data is only made available via the data space, but is physically stored on servers of the respective owner. 

Behind each data space is a loose association of partner companies that have the same interests or are active in the same industry (e.g. automotive, plastics, materials science) and already work together there. The purpose of a data space for a certain industry is to exchange data via interfaces of a common infrastructure and to organise the data in an ecosystem. Interfaces between different dataspaces are also envisaged.

What is the difference between a data space and a platform or cloud?

A platform is a general instance on which applications, services or data can be provided. The cloud refers to a group of computers that can run programs and store data. 

A data room can be a platform. Data rooms and platforms can be located in the cloud as a service. 

Overview of data spaces in the EU

 

Deutschland (Nordrhein-Westfalen)

Ziel

  • Schaffen von Datenräumen
  • Ökosysteme, in denen durch Datenaustausch – insbesondere über Unternehmensgrenzen hinweg – neue Geschäftsmodelle und Dienstleistungen entstehen

Technische Funktion

Die Architektur des DatenMarktplatzes.NRW basiert auf drei Komponenten. Mittels Worker-Script können beliebige Datenquellen digitalisiert und deren Datenströme gepublished werden. Mittels Manager-Software können die gepublishten Daten gespeichert, visualisiert, analysiert und modelliert werden. Worker-Script und Manager-Software sind Open Source und werden beim Mitglied ausgeführt. Über die Market-Cloud können die eigenen Daten oder die freigegeben Daten Dritter gefunden werden. Im cloudbasierten Markt liegen nur Metadaten. Die echten Daten liegen beim Mitglied.

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Europa, Wissenschaft

Ziel

  • Schaffung einer weltklasse Dateninfrastruktur zur Speicherung und Verwaltung
  • Berechnungen mit Hochstleistungsmaschinen anbieten
  • Hochgeschwindigkeitsvernetzung zum Datentransport

Technische Funktion

Drei Ebenen Struktur: Governance Board, bestehend aus Vertretern der EU-Mitgliedsstaaten und der EU-Kommission. Zuständig für grundsätzliche Zukunftsentscheidungen des Projekts. Executive Board, bestehend aus Experten relevanter eur. Forschungs- und E-Infracture-Einrichtungen. Berät bezüglich Zukunftsentscheidungen und Implementierung. Stakeholder Forum, Austauschplattform für Nutzer, Serviceanbieter, Industrie, Öffentlichkeit, etc.

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Europa, Maschinenbau

Ziel

  • Important Projects of Common European Interest
  • Next Generation Cloud Infrastructure and Services
  • „Multi-Provider-Cloud und Edge Continuum“ aufbauen, das „hochskalierbar, föderiert, interoperabel, vertrauenswürdig und energieeffizient“ ist und vollständig unter EU-Kontrolle steht

Technische Funktion

offen

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Europa, Landwirtschaft

Ziel

  • KI-Ökosystem für die mittelstandsgeprägte Agrar- und Ernährungsindustrie auf Basis von GAIA-X
  • Innovative B2B-Plattform realisieren, die branchenspezifisch adaptierte KI-Bausteine als leicht verwendbare Module bereitstellt und Anwender und Entwickler von KI-Algorithmen zusammenbringt
  • Sensordatenaufnahme auf der Landmaschine, Trainieren von Algorithmen auf entsprechenden Servern und kontinuierliche Aktualisierung/Optimierung der Algorithmen
  • Schnittstellen und Standards entwickeln, so dass eine herstellerübergreifende Infrastruktur für den Austausch von Daten und Algorithmen entsteht

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Europa, Landwirtschaft

Ziel

  • Intelligenter Datenaustausch in der Landwirtschaft
  • Implementierung von Werkzeugen, die es ermöglichen, die Datenhoheit für französische und europäische Landwirte zu gewährleisten

Technische Funktion

Als technische Lösung stellt Agdatahub API-Agro zur Verfügung, die einen funktionellen, technischen, geschäftlichen und rechtlichen Rahmen für den Datenaustausch zwischen den Beteiligten bietet. Diese umfasst vorgelagerte Industrien und landwirtschaftliche Betriebe, Agrar- und Nahrungsmittelunternehmen, digitale Landwirtschafts-betriebe, Finanzdienstleister, Berufsverbände, den öffentlichen Sektor, sowie den Bildungssektor. Die Plattform, die offene und private Daten und APIs nutzt, wird derzeit von mehr als 800 Benutzern eingesetzt, überwiegend Franzosen.

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Europa

Ziel

  • Europas Position bei datengetriebenen Innovationen stärken
  • Wettbewerbsfähigkeit und Zusammenhalt verbessern
  • Einen digitalen Binnenmarkt in Europa schaffen

Technische Funktion

aufgeteilt auf vielfältige Projekte

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Deutschland, Fahrzeugindustrie

Ziel

  • Ökosystem für Hersteller, Zulieferer, Händler und Ausrüster basierend auf GAIA-X
  • Schaffung eines einheitlichen Standards für Daten- und Informationsflüsse in der gesamten automobilen Wertschöpfungskette
  • Fokus auf kleine und mittelständische Unternehmen

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Europa, Fertigung

Ziel

  • Innerhalb des Datenraums werden freie Produktionskontingente von Maschinen gegen Entgelt zur Verfügung gestellt um eine möglichst hohe Auslastung zu erreichen
  • Durch Aufsetzen auf GAIA-X sollen diese Kontigente europaweit nutzbar sein

Technische Funktion

Multilaterale Verwaltungsschicht über existierende Hyperscaler/Cloud-Angebote, die der Produktionsinfrastruktur übergeordnete Semantik gibt und Datenaustauschdienste samt zugehörigem Rechtrahmen verbindet

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Europa, Fertigung

Ziel

Maschinenhersteller von Automationsmaschinen werten diese im Betrieb des Kunden aus, um die gesamte Anlage oder Teile bezüglich Sicherheit und Effizienz zu optimieren.

Technische Funktion

Anbieterneutrale Dateninfraktstruktur zur sicheren Datenspeicherung (Data at rest) samt Verwaltung der Zugriffsrechte und des Speicherortes

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Europa

Ziel

  • Dynamisches Steuern der Komponenten innerhalb der Lieferkette, um die Versogung zu gewährleisten
  • Fein steuerbare Datenhoheit
  • Transparenz in der Herstellung: was wurde wo wie produziert?
  • Rückverfolgbarkeit bei Rückrufen: chargengenaue Kenntnis der Betroffenen Produkte
  • Früherkennung von Serienfehlern

Technische Funktion

Angestrebt wird eine Hybrid-Cloud-Lösung mit einem Cloudrechenzentrum in einem mit Edges vernetzten Cloudsystem um nahezu Echtzeit Track-and-Trace zur erreichen

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Fertigung

Ziel

  • Erschaffung eines standardisierten Modulbaukasten-Systems für Fertigungsstraßen
  • Standardisieren der Schnittstellen zwischen den Modulen
  • Kleine Losgrößen in gleichen Kostenrelationen wie Massenfertigung erreichen

Technische Funktion

Nutzung der Seamless Hybrid Cloud von GAIA-X zur Erreichung der Ziele

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Europa, Fertigung

Ziel

Schaffung eines Ad-hoc-Wertschöpfungsnetzwerks in dem neue Produkte, von einer Software, firmen- und werksübergreifend geplant und umgesetzt werden

Technische Funktion

Basiert auf der der gesamten GAIA-X-Infrastruktur

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Industrie

Ziel

  • Schaffen einer zentralen Datendrehscheibe für die Industrie, um Daten interdisziplinär auswerten zu können
  • Identifizierung von Optimierungspotenzial mittels Prozessanalyse zur ressourcenoptimierten Produktionsfeinplanung

Technische Funktion

  • Überführung von Maschinendaten in einen strukturierten Datenpool (Data Lake) mittels FORCAM
  • Abbildung von Datenpools als GAIA-X Domänendatenpool Auswertung im Datenpool

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Industrie

Ziel

Nutzung von KI und Maschinellem Lernen, um innerhalb industrieller Anlagen einen möglichst optimalen Wartungszeitpunkt für Maschinen zu ermitteln

Technische Funktion

  • Auswertung von Datenströmen und Prozessen zur Erkennung von Fehlverhalten oder zur Vorhersage von Fehlverhalten
  • Rechnen im GAIA-X-Cloudsystem
  • Nutzung der GAIA-X Datenstruktur zur Erweiterung der Berechnungsgrundlagen

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Europa

Ziel

  • Zusammenführen von KI-Plafformen und Datenräumen durch Ermittlung von Bedarf und Vermittlung von kompetenten Dienstleistern
  • Verbindung von Dienst-Applikationen zwischen KI-Services über den reinen Datenaustausch hinaus
  • Angebot von KI-Lösungen in einem Shop

Technische Funktion

Vierstufiger Ausbau:

  • Erste Stufe: Implementierung der intelligenten Partnervermittlung für Produzenten und KI-Experten
  • Zweite Stufe: Schaffung eines geschützten Datenraums für Entwicklung und Tests
  • Dritte Stufe: Einführung eines zentralen KI-Appstores
  • Vierte Stufe: Schaffung eines standardisierten KI-Baukastensystems

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international, Luft- und Raumfahrt

Ziel

  • Entwicklungen im Luft- und Raumfahrumfeld wirtschaftlicher machen
  • Umfeld für die gemeinsame Entwicklung schaffen
  • Abbau von Hindernissen wie keine Standards, interne Softwarenutzungsregeln, Reglementierungen, usw.

Technische Funktion

  • Nutzung der GAIA-X Infrastruktur, um im gesicherten Zentralrechenbereich Use Cases, Projekte, Anwendungen, Integrationen und Daten vorzuhalten und zu verarbeiten, die an ausgelagerter Nutzer-Data-Hubs/Lakes anschließen.
  • Erweiterungen dieser Hubs/Lakes durch Edge Komponenten, die unmittelbar mit den physischen Devices interagieren

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Lebensmittel

Ziel

  • Standort- und Herstellerübergreifende Verknüpfung von Produktionsdaten bezüglich physikalischer, biologischer und chemischer Verfahren sowie der Qualitätskontrolle
  • Optimierung der Produktion durch Erweiterung der Datenbasis
  • Erweiterungen des Geschäftsbereichs auf Datenproduktion oder Analyse

Technische Funktion

  • Realisation des Datenmarkplatzes FAST für Data Product as a Service
  • Abstraktion und Ableitung der Rohdaten zur Vorhersage von Lagerengpässen, Optimierungspotentialen und Kundenbedürfnissen
  • Nutzung der GAIA-X Infrastruktur zur Speicherung, Anreicherung und Verarbeitung der Daten und Vorhersagen

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