Heuristische Resilienzanalysen für Kommunen mittels Datenraumfunktionalitäten (HERAKLION)

Abstract

Dieser Bericht gibt eine detaillierte Übersicht zu den Resultaten der BMFTR-Projekts HERAKLION. Der Projektstand stimmt mit der ursprünglichen Planung überein und es gibt keine Änderung bezüglich des Erreichens der Ziele. Über die Projektlaufzeit lag keine Gefährdung des Alleinstellungsmerkmals vor. Die Resultate stimmen mit den Teilzielen des Forschungsantrags überein: Anwendungsfälle wurden entwickelt, ein skalierbares Datenraumkonzept, datengetriebene Resilienzmodelle sowie ein Demonstrator für Resilienzmanagement liegen vor. Mit Hilfe eines eigens entwickelten Online-Portals wurde die Zugänglichkeit des Demonstrators und der Anwendungsfälle gewährleistet. Durch den aktiven Austausch mit kommunalen Anwendern wurden Bedarf und Praxisbezug identifiziert. Durch die Teilnahme an Konferenzen und Messen sowie durch Publikationen wurde die Sichtbarkeit erhöht. Schließlich wird mit den Projektergebnissen ein aktiver Beitrag zum Schutz der Bevölkerung geleistet. Die wesentlichen wissenschaftlichen Erkenntnisse wurden zu den Themen Datenverfügbarkeit und Datenanbindung, Datenanalyse und Daten-Exploration gesammelt. Bei der Datenverfügbarkeit und Datenanbindung wird nach offenen und nicht-offenen (behördlich, kommerziell) Datenquellen unterschieden. Diese können in Form, Auflösung, Aktualität und Auflösung teilweise stark variieren. In Anlehnung an die Anwendungsfälle wurden schlanke Architekturen erstellt. Die Machbarkeit sowie ein Demonstrator eines Datenraumkonzepts wurden realisiert. Als Anknüpfungspunkte können generalisierbare Daten-Pipelines, eine dynamische Ausgestaltung für eine leichte Adaption sowie Datenraumkonzepte als Skalierungslösung genannt werden. Im Vergleich zu realen vergangenen Ereignissen konnten die Datenanalysen zum Teil validiert werden. Im Austausch mit kommunalen Anwendern wurde festgestellt, dass ausreichend Plattformen und Tools vorliegen und die Datenanalysen algorithmisch über Schnittstellen zur Verfügung gestellt werden sollten. Die Anwendungsfälle haben gezeigt, dass die Analysen einen innovativen Beitrag für kommunale Fragestellungen liefern. Neben dem Katastrophenschutz konnten weitere Anwendergruppen, wie Umweltämter oder Wasserverbände, identifiziert werden. Die Praxistauglichkeit wurde evaluiert und der Mehrwert demonstriert. Ausblickend sollten die Datenanalysen etabliert werden und könnten einen Beitrag für die lageangepasste Alarmierung geben. Weiterhin werden aktuell keine kaskadierenden Effekte betrachtet. Die Daten-Exploration hat gezeigt, dass Wissensgraphen die zentrale Fusion in dezentraler Datenverwaltung (Interoperabilität) darstellen. Anwender fordern eine leichte Zugänglichkeit und Übersicht an Daten. Aus dem Kontext heraus sollten zusätzlich relevante Daten identifiziert werden. Die Graphstruktur ermöglicht eine Evaluierung von Kausalitäten mit Daten. Semantisch wurden Daten verknüpft und Graphdatenbanken ermöglichen eine Nutzung von Wissensgraphen. Schließlich wurde die Machbarkeit von Kausalitätsanalysen nachgewiesen. Ausblickend könnte eine beschleunigte Exploration und Entscheidungsfindung durch die Kommunikation mit einem Sprachmodell realisiert werden.