Datenwissenschaft

Hintergrund

Datenwissenschaft ist die Wissenschaft des Lernens aus Daten bzw. des Datenverstehens. Sie dient dazu, aus Daten Erkenntnisse für eine faktenbasierte Entscheidfindung zu gewinnen. Der datenwissenschaftliche Prozess umfasst die Problemformulierung, die Erfassung, Auswahl, Vorbereitung und Analyse von Daten sowie die Evaluation, Interpretation, Kommunikation und Bereitstellung der gewonnenen Erkenntnisse. Im Zentrum der Datenwissenschaft stehen somit die Problemlösung sowie die kontinuierliche Verbesserung, die darauf abzielen, komplexe, unstrukturierte und datenreiche Probleme anhand innovativer datenwissenschaftlicher Methoden, Techniken und Praktiken zu lösen. Zu den datenwissenschaftlichen Methoden gehören insbesondere maschinelles Lernen und auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Prozesse. Folglich sind bei den Diskussionen rund um Datenwissenschaft auch die Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenanalyseplattformen und Datahubs zu berücksichtigen (d.h. Schaffung eines sicheren Datenzugangs mithilfe von Techniken zur Wahrung der Privatsphäre, Einhaltung der FAIR-Grundsätze, Gewährleistung einer Echtzeit-Verbindung mit verschiedenen Datahubs sowie Sicherstellung eines bedarfsgerechten Zugangs zu hoher Rechenleistung).

Beschreibung des Workstreams

Dieser Workstream fördert die Diskussion rund um datenwissenschaftliche Probleme (Best Practices, Wissensaustausch, Ressourcen und Tools) sowie den systematischen Aufbau von Kompetenzen im Bereich datenwissenschaftliche Methoden. Er soll möglichst vielen Akteuren die Grundlagen für eine faktenbasierte Entscheidfindung vermitteln.

Logical framework

Der «Logframe» ist ein analytischer Prozess für die Projektplanung und -verwaltung. Er umfasst verschiedene Tools zur Festlegung von Zielen und Strategien sowie eine Interventionslogik und wird zur Durchführung, Überwachung und Bewertung von Projekten eingesetzt. Der vollständige logische Rahmen für die Initiative ist auf Englisch verfügbar: Logframe.

Globalziel der Unlocking the Power of Data Initiative: Die Entscheidfindung und die Diskussionen basieren auf Fakten.
Auswirkung des Workstreams 4: Die Datenwissenschaft bietet neue Instrumente zur Förderung einer faktenbasierten Entscheidfindung.
  • Output 4.1: Der Austausch von Wissen und Knowhow im Bereich Datenwissenschaft wird sowohl innerhalb als auch ausserhalb der Bundesverwaltung gefördert.
    • Activity 4.1.1:Webinarreihe «Datenwissenschaft und KI für das Gemeinwohl» organisieren: 45-minütige Präsentationen, gefolgt von einer Frage- und Antwortrunde
    • Activity 4.1.2: Blog-Artikel und Positionspapiere zu folgenden Themen veröffentlichen: Wie gestaltet sich der datenwissenschaftliche Prozess? Wie trägt er zu einer besseren Entscheidfindung und zum Datenschutz bei?
  • Output 4.2: Erkenntnisse zu Themen, die für die öffentliche Politik und die faktenbasierte Entscheidfindung besonders wichtig sind, werden gesammelt und veröffentlicht.
    • Activity 4.2.1: Webinare zum Thema «Datenwissenschaft für die öffentliche Politik» organisieren.
  • Output 4.3: In der öffentlichen Verwaltung werden die Kompetenzen im Bereich datenwissenschaftliche Methoden systematisch ausgebaut, um möglichst viele Stakeholder zur Förderung einer faktenbasierten Entscheidfindung zu befähigen.
    • Activity 4.3.1: Präsentation zu den Grundlagen der datenwissenschaftlichen Methoden (einschliesslich KI) für das untere und mittlere Kader des öffentlichen Sektors erstellen.
  • Output 4.4: Akteure aus dem öffentlichen und privaten Sektor sowie aus akademischen Kreisen werden zusammengebracht, um ihnen aufzuzeigen, wie sie gemeinsam zur Förderung von Datenanalyseplattformen und Datahubs für das Gemeinwohl beitragen können.
    • Activity 4.4.1: erste bilaterale Gespräche mit wichtigen Stakeholdern zur Vorbereitung der Diskussionen über Datenanalyseplattformen und Datahubs durchführen.

Partner

Die Partner werden hinzugefügt, sobald die Aktivitäten bestätigt sind.