Gegenwärtig gibt es eine Vielzahl vorhandener Daten, sei dies aus dem Umfeld der offenen Daten, die i.d.R.
kostenfrei nutzbar sind, oder dem Bereich der amtlichen oder kommerziellen Daten, deren Nutzung i.d.R.
nicht kostenfrei ist bzw. teilweise Einschränkungen in der Verwendung unterliegen. Zu offenen Daten zählen
neben der mCLOUD des BMVI von der Zivilgesellschaft erzeugte Daten wie Open Street Map und Social Media-Daten
(z.B. Twitter, Flickr) oder Daten der öffentlichen Verwaltung (GovData, OpenData Strategie der Bundesregierung)
sowie Datenangebote von Firmen zur eingeschränkt freien Nutzung wie Google Maps oder das Esri Deutschland
Open Data Portal. Weiterhin bieten die europäische Ebene, einzelne Länder (z.B. Berlin und Hamburg) und
Kommunen (z.B. Wien, Köln oder Rostock) offene Geodaten zum Download an.
Wichtige kommerzielle Datenangebote finden sich seitens der öffentlichen Verwaltung in der Geodateninfrastruktur
europaweit (INSPIRE), national (GDI-DE), föderal und kommunal sowie in Unternehmensgeschäftsfeldern z.B.
von HERE, Esri oder Infas360. All diese Daten sind sowohl für den Bürger, die Verwaltung und Wirtschaft
als auch die Wissenschaft von hohem Interesse und Nutzwert, unterliegen jedoch unterschiedlichsten Nutzungsbedingungen,
Kosten- und Geschäftsmodellen.
Der Umgang mit diesem umfangreichen Datenangebot wird in Lehre und Forschung bisher nur wenig praktiziert,
obwohl viele, insbesondere raumbezogene Studiengänge mit teilweise großen Studentenzahlen – wie z.B.
die Studiengänge Geographie, Raum-, Stadt- oder Umweltplanung, Land- und Forstwissenschaften, Geodäsie
und andere Geo- oder Umweltwissenschaften – hiervon enorm profitieren könnten.
Das Projekt soll die Nutzung offener Datenangebote in solchen Studiengängen anhand von Best-practice-Beispielen
illustrieren und darauf aufbauend e-Learning-Angebote für die Integration in solchen Studiengängen bereitstellen.
Im Sinne der data-driven-science sollen unterschiedlichste Datenquellen miteinander fusioniert werden
und mit Spatial Data Mining- und Visual-Analytics-Methoden analysiert und visualisiert werden. Somit
dient das Projekt dazu, den Datenschatz für die Wissenschaft zu heben und vielfältige Anwendungs- und
Vernetzungsmöglichkeiten für Forschung und Lehre zu identifizieren. Der wissenschaftliche Nachwuchs soll
durch dieses Projekt das Datenangebot im OpenData-Bereich als selbstverständlich kennen lernen und in
den Studienbetrieb integrieren. Das Lehrpersonal soll die entwickelten Fallbeispiele in die Lehre einbringen
und sie entsprechend ihren Bedürfnissen weiterentwickeln. Durch eine derart breit gestreute Verwendung
werden die Daten validiert und die Qualität der offenen Geodaten wird gesteigert.