Deutsche Datenbank

1. Leitidee

Der Verein, Deutsche Datenbank e.V. i.Gr., stellt relevante deutsche Daten gebündelt, strukturiert und maschinenlesbar zur Verfügung. Er versteht sich als zentrale Daten-Drehscheibe und Beratungsinstanz für den Einsatz von Daten und KI.
Kernfokus: Zugang, Übersicht, Aufbereitung, Beratung – ohne teure eigene Infrastruktur.

2. Service-Portfolio

A. Datenbereitstellung

  • Datenkatalog Deutschland: zentrale Übersicht aller relevanten Quellen (Statistisches Bundesamt, Destatis, Umweltbundesamt, Mobilitätsdaten, Energie, Gesundheitsdaten, Open Government Data etc.).

  • API-Schnittstellen: einheitliche Zugriffsmöglichkeiten auf verschiedene Datensätze (Meta-API).

  • Kuratiertes Open Data Repository: Verein bündelt frei zugängliche Daten in sauberen, geprüften Formaten (CSV, JSON, XML).

  • Thematische Datenpakete:

    • Wirtschaft & Arbeitsmarkt

    • Umwelt & Energie

    • Mobilität & Verkehr

    • Gesundheit & Demografie

    • Bildung & Forschung

    • Politik & Verwaltung

B. Beratung & KI-Services

  • Datenmanagement-Beratung: Unterstützung bei der Suche, Strukturierung und Integration von Datenquellen.

  • KI-Readiness-Check: Assessment für KMUs/Startups, ob und wie vorhandene Daten für KI nutzbar sind.

  • Proof-of-Concept KI-Projekte: kleine Prototypen mit offenen Daten, z. B. Prognosen, Dashboards, Trendanalysen.

  • Workshops & Schulungen:

    • Einführung in Datenökonomie & Open Data

    • Grundlagen KI & maschinelles Lernen

    • Datenethik & DSGVO für Unternehmen

  • Matchmaking: Vermittlung zwischen Datenerzeugern (z. B. Kommunen) und Datennutzern (z. B. Startups).

C. Mitgliederservices

  • Exklusiver Zugang zu kuratierten Datenpaketen.

  • Community-Forum für Austausch & Projekte.

  • Regelmäßige Reports & Newsletter (z. B. „Neue Datenquellen im Energiesektor“, „Trends bei KI in der Verwaltung“).

  • Vergünstigte Beratung & Workshops für Mitglieder.

D. Politik & Gesellschaft

  • Lobbying für Datensouveränität: Ansprechpartner für Politik, Verwaltung und Verbände.

  • Ethik- & Compliance-Leitlinien: Verein entwickelt Standards für „KI made in Germany“.

  • Öffentliche Veranstaltungen & Konferenzen: Daten & KI in Deutschland diskutieren, sichtbar machen.

3. Einnahmequellen

  1. Mitgliedsbeiträge (gestaffelt: Privat, Startup, KMU, Großunternehmen, Institution).

  2. Beratung & Workshops (Stundensätze, Projektpauschalen).

  3. Datenpakete & Reports (z. B. Jahresreport „Deutsche Energiedaten“).

  4. Fördermittel & Kooperationsprojekte (Bund, EU, Stiftungen).

  5. Events & Konferenzen (Sponsoring, Tickets, Kooperationen).

4. Fahrplan für die Gründung (erste 12 Monate)

Monat 1–2: Grundlagen

  • Satzung erstellen (Fokus: Datenbereitstellung + Beratung + Gemeinnützigkeit prüfen).

  • Verein offiziell gründen (Gründungsversammlung, Eintragung ins Vereinsregister, Finanzamt für Gemeinnützigkeit anfragen).

  • Mindest-Team: 1 Vorstand, 1 Beirat (Wissenschaft, Wirtschaft, Verwaltung).

Monat 3–4: Basisaufbau

  • Vereins-Website + einfaches Datenportal (Landingpage, Mitgliederbereich, Newsletter-Anmeldung).

  • Erster Datenkatalog-Entwurf mit 20–30 geprüften Datenquellen.

  • Erarbeitung des Service-Portfolios (Beratungspakete, Workshop-Angebote).

  • Start Mitgliederwerbung (Pilotgruppe: Startups, KMUs, Forschungspartner).

Monat 5–6: Pilotphase

  • Durchführung erster Workshops mit Pilot-Mitgliedern.

  • Veröffentlichung erster Report (z. B. „Mobilitätsdaten Deutschland 2025 – Überblick und Anwendungen“).

  • Aufbau kleiner API / Datenportal-Demo (keine eigene IT, sondern via Open-Source-Tools).

  • Netzwerken: Kontaktaufnahme mit Politik, Förderprogrammen, Stiftungen.

Monat 7–9: Professionalisierung

  • Ausbau Datenkatalog → mindestens 100 Quellen.

  • Einführung Mitglieder-Newsletter + regelmäßige Updates.

  • Start Beratungsgeschäft (erste bezahlte Projekte, z. B. Datenstrategie für KMU).

  • Event/Meetup organisieren („Daten & KI in Deutschland“).

Monat 10–12: Skalierung

  • Datenpakete in Themenfeldern schnüren und gegen Gebühr bereitstellen.

  • Kooperationen mit Hochschulen/Kommunen für spezielle Datenprojekte.

  • Ausbau KI-Schwerpunkt: erste kleine Modell-Trainings mit offenen Daten.

  • Jahreskonferenz vorbereiten (Thema: Datenökonomie & KI in Deutschland).