Szenario:

Sie haben mitbekommen, dass sich Ihr zuständiger Tourismusverband aktuell mit den Themen Open Data und strukturierte Daten beschäftigt. Im letzten Newsletter des Verbands stand, dass das Thema auch für Gastgeber sehr wichtig wäre und dass alle unbedingt ihre Website-Daten strukturieren sollten. Sie haben allerdings leider nur Bahnhof verstanden.

Offene Daten? Strukturierte Daten? Hä? Sie haben Texte auf Ihrer Website. Und natürlich einen Belegungsplan mit den verfügbaren Daten. Ist so etwas gemeint? Naja, wenn das Thema scheinbar so wichtig ist, beschließen Sie, sich ein wenig mehr darüber zu informieren.

In dieser Lerneinheit erwartet Sie:

• Strukturierte Daten

Die Lerneinheit als Video:  

Die Zusammenfassung des Videos:

Das "Alphabet" eines Computers besteht nur aus zwei Zeichen: 1 und 0. Dies wird auch als "Binärsystem" bezeichnet. Es funktioniert ähnlich wie ein Morsealphabet mit kurzen und langen Signalen, die unterschiedlich kombiniert werden können. Weil man damit im ersten Moment wenig anfangen kann, gibt es etwas wie eine Übersetzungstabelle, in der den Kombinationen von kurzen und langen Signalen Buchstaben zugeordnet werden. So ähnlich ist es auch mit dem Binärsystem. Mithilfe des sogenannten Binärcodes können die Kombinationen von Nullen und Einsen in Buchstaben und Zahlen übersetzt werden und erhalten so eine für uns verständliche Bedeutung.

Aus einer für uns willkürlich wirkenden Aneinanderreihung von Nullen und Einsen wird zum Beispiel ein Datum übersetzt, welches wir mit anderen Informationen verknüpfen können. So fällt uns beispielsweise bei dem Datum ein, dass unser bester Freund Geburtstag hat und wir ihn anrufen müssen. Aus anderen Nullen und Einsen wir übersetzen wir dann die entsprechende Telefonnummer unseres Freundes.

Eine ähnliche Verknüpfung von Daten mit zusätzlichen Informationen und Labeln geschieht beim Strukturieren von Daten nach einem bestimmten standardisierten Muster. Diese strukturierten Daten können dann auch von anderen Computern interpretiert und in einen Kontext gebracht werden. Das Ganze ist notwendig, damit z.B. Suchmaschinen die Daten einfacher verarbeiten, verstehen und darstellen können. Die Strukturierung funktioniert dabei wie eine "Interpretationshilfe", die es z.B. Google erleichtert zu verstehen, worum es auf einer Website geht, dass die Zahlen eine Telefonnummer sind, die Preise zu einem Hotelzimmer gehören, das Datum angibt, wann dieses Zimmer noch verfügbar ist und dass eine Adresse angegeben ist, die den Standort des Hotels markiert.

So kann Google schließlich jemandem, der im Umkreis nach einem Hotel sucht, direkt anzeigen, welche noch verfügbar sind und ebenfalls gleich die Telefonnummer und Preise mitliefern. Und alles nur dank der strukturierten Daten.

Weiterführende Informationen:

Super, Sie haben die erste Lerneinheit geschafft. Wenn Sie noch mehr über strukturierte Daten lernen möchten, finden Sie über die folgenden Links weiterführende Informationen:

• Was strukturierte Daten mit Suchmaschinenoptimierung zu tun haben: Hier klicken
• Test-Tool für strukturierte Daten auf Ihrer Website: Hier klicken
• Was Google über strukturierte Daten sagt: Hier klicken

Übung zur Lerneinheit:

Szenario:

Uff, ganz schön technisch. Aber Sie beginnen langsam zu verstehen, was strukturierte Daten sind und wofür sie benötigt werden. Ihnen ist schon aufgefallen, dass zu dem Hotel gegenüber ganz andere und viel mehr Daten in Suchmaschinen angezeigt werden als bei Ihnen. Das wird dann wohl daran liegen, dass dort die Websitedaten schon strukturiert wurden.

Strukturierte Daten haben Sie nun also kennengelernt. Und was sind dann offene Daten und wofür braucht man die?

Szenario:

Sie haben sich jetzt eine Weile mit der Strukturierung von Daten beschäftigt und verstanden, warum das nötig ist. Je tiefer Sie in das Thema eingetaucht sind, desto mehr ist Ihnen aber bewusst geworden, dass es mit der Strukturierung der Daten noch nicht getan ist, sondern dass das Thema noch viel weiter geht.

Das Thema Daten lässt Sie aber nicht mehr los und Sie möchten nun noch mehr darüber erfahren, wie Sie Daten am besten aufbereiten und bereitstellen, sodass sie von anderen Systemen oder Suchmaschinen am besten erfasst, genutzt und verarbeitet werden können. Als nächstes möchten Sie deshalb mehr über offene Daten, also Open Data erfahren.

In dieser Lerneinheit erwartet Sie:

• Was ist (Linked) Open Data?
• Datengetriebene Systeme
• Vorteile von Open Data
• Open Data und Google
• Was ist also Open Data?
• Open Data und Tourismus

Die Lerneinheit als Video:  

Die Zusammenfassung des Videos:

Sicher haben Sie es auch schon bemerkt. Wenn Sie bei Google eine Information suchen, müssen Sie sich oft nicht mehr mühsam durch die Suchergebnisse klicken, bis Sie auf einer Website endlich das gefunden haben, was Sie suchen, sondern erhalten die Antwort direkt von Google und das mobil häufig schon, bevor Sie Ihre Suchanfrage fertig eingegeben haben. Das Stichwort hier: Open Data. Eine Website allein genügt also nicht mehr unbedingt, um auch online gesehen zu werden. Die Informationen auf der Website müssen auch lesbar, verständlich und zugänglich sein, damit Suchanfragen richtig beantwortet werden können. Daten werden wichtiger denn je.

Verarbeitet werden diese Daten nicht nur von Suchmaschinen, sondern auch von anderen datengetriebenen Systemen wie Sprachassistenten oder Chatbots. Je besser die Daten strukturiert und maschinenlesbar aufbereitet sind, desto besser funktionieren diese Systeme. Hier kommt außerdem das Thema Open Data ins Spiel, d.h. offene Daten. Diese können von jedem und am besten ohne jegliche Einschränkungen genutzt, bearbeitet und weiterverbreitet werden. Im Optimalfall sind die Daten nicht nur offen, sondern auch miteinander verknüpft. In dem Fall spricht man dann von Linked Open Data.

Open Data bringt einige Vorteile mit sich:

• Reichweite & Sichtbarkeit:
  Open Data erhöht die Reichweite und Sichtbarkeit von Inhalten, weil verschiedene Dienste offen darauf zugreifen und die Daten verwenden können. Sie sind somit automatisch auf den relevanten Plattformen vorhanden und müssen nicht separat und von Hand dort eingepflegt werden.
  
  
• Rechtliche Freiheit:
  Inhalte, die unter einer offenen Lizenz stehen, können jederzeit frei verwendet werden. Es gibt also keine lizenz- oder urheberrechtlichen Grenzen zu beachten bei offenen Daten.

Was hat Open Data mit Google zu tun? Denken Sie beispielsweise an Google Maps. Wenn Sie dort nach einer Route von A nach B suchen, wird Ihnen nicht nur die Strecke mit dem Auto angezeigt, sondern Sie erhalten als Alternativen auch die Verbindungsmöglichkeiten mit dem öffentlichen Nahverkehr. Möglich ist das, weil die Bahn und andere Verkehrsverbünde ihre Daten offen zur Verfügung stellen, sodass Google darauf zugreifen und in seine eigenen Dienste integrieren kann. Und das kann nicht nur Google. Jeder, der diese Daten für sich nutzen möchte, kann darauf zugreifen und diese in eigenen Projekten darstellen. 

Open Data und Tourismus

Auch im Tourismus spielen offene Daten eine große Rolle, denn sie helfen dabei, Informationen für den Gast genau dort sichtbar zu machen, wo er danach sucht und wo die Informationen benötigt werden. Beispiele für Daten, bei denen offene Strukturen sinnvoll sind, gibt es viele: Veranstaltungen, Öffnungszeiten, Kontaktinformationen, Routen, Schneehöhen, Besucherzahlen und viele mehr.

Die Datenbasis für solche touristischen Informationen ist bereits vorhanden. Die entsprechenden Daten werden meist von den zuständigen Tourismusverbänden gepflegt. Der Grundstein ist also schon gelegt, dennoch bleibt viel Potential ungenutzt. Das liegt vor allem daran, dass die Daten nicht offen zur Verfügung gestellt werden, nicht nach den definierten Standards strukturiert sind oder es lizenzrechtliche Hürden gibt. Viele Daten bleiben so in Datensilos gefangen.

 Weiterführende Informationen:

Sie haben die zweite Lerneinheit zu Open Data geschafft.  Wenn Sie noch mehr über strukturierte Daten lernen möchten, finden Sie über die folgenden Links weiterführende Informationen:

• Über die Open Data Tourism Alliance: Hier klicken
• Die Zukunft des Datenmanagements für den deutschen Incoming-Tourismus: Hier klicken

Übung zur Lerneinheit:

Szenario:

Puh, Ihr Kopf raucht bei dem ganzen neuen Wissen, das Sie nun erworben haben. Das müssen Sie erst einmal alles sacken lassen. Aber trotzdem verstehen Sie bereits, warum offene Daten im Tourismus und insbesondere auch für die Hotellerie wichtig sind. Für Ihre Adressdaten, Preise und Verfügbarkeiten sehen Sie auch keine Probleme. Aber was ist mit Bildern? Die können Sie ja nicht einfach so offen und für jedermann nutzbar zur Verfügung stellen, schließlich unterliegen die noch den Copyright-Lizenzen des Fotografen.

Wie kann man das lösen? Und welche rechtlichen Stolperfallen sind da noch zu beachten?

Szenario:

Sie finden das Thema zwar ganz schön technisch und auch recht kompliziert, haben sich jetzt aber trotzdem eine Weile mit Open Data, also offenen und strukturierten Daten befasst und verstehen, warum das gerade im Tourismus sehr sinnvoll ist. Allerdings machen Sie sich Gedanken über die Nutzungsrechte und die Lizenzfrage. Sie können schließlich nicht einfach alle Inhalte frei zur Verfügung stellen, vor allem an Ihre Bilder sind ja noch Urheberrechte geknüpft.

Funktioniert Open Data dann überhaupt?

In dieser Lerneinheit erwartet Sie:

• Warum ist jetzt die Zeit für (Linked) Open Data?
• Datenaufbereitung
• schema.org & Knowledge Graph
• Die Lizenzfrage
• Tipps & Tricks

Die Lerneinheit als Video:  

Die Zusammenfassung des Videos:

Das Thema Open Data ist nicht neu. Warum ist es aber gerade jetzt so wichtig, sich damit zu beschäftigen? Dafür gibt es mehrere Gründe:

1. Google und andere Player befassen sich schon lange mit der Tourismusbranche und haben bereits eigene Dienste entwickelt, die auf die Daten anderer Anbieter zurückgreifen. Um selbst auch mit den eigenen Daten dort präsent zu sein, müssen diese an den gemeinsamen Standard der großen Akteure angepasst sein.
2. Open Data ist auch ein politisches Thema, das z.B. in Open Data Gesetzen Ausdruck findet.
3. Künstliche Intelligenz ist weiterhin ein großer Trend. Um von Künstlicher Intelligenz erfasst werden zu können, müssen alle touristischen Daten verständlich und interpretierbar, d.h. maschinenlesbar gemacht werden.

Was aber bedeutet Maschinenlesbarkeit und wie erreicht man das?

Nehmen wir als Beispiel Veranstaltungsdaten. Tragen Sie diese in Ihrem CMS alle gemeinsam in ein einziges Textfeld ein, d.h. stehen die Informationen zur Uhrzeit, dem Veranstaltungsort, dem Titel der Veranstaltung und der Eintrittspreis alle zusammen in einem Feld oder füllen Sie für alle Informationen einzelne Felder aus? Im zweiten Fall wären die Veranstaltungsdaten auch maschinenlesbar, weil die Daten durch die Zuweisung einzelner Felder so strukturiert sind, dass z.B. Google versteht, bei welchen Daten es sich um den Veranstaltungsort handelt und was der Veranstaltungstag ist. Strukturierte Daten können also logisch mit anderen Daten verknüpft werden und bei Suchanfragen als Antwort geliefert werden. Aber auch andere Anbieter, wie z.B. die App Ihrer Destination, können die Veranstaltungsinformationen nutzen und weiterverarbeiten.

Die DACH-KG und ihre Ziele und Aufgaben

Die großen Player wie Google und Microsoft haben sich darauf verständigt, dass die Daten, die sie verwenden können, nach einem bestimmten Standard strukturiert werden sollen. Geeinigt hat man sich dabei auf schema.org als Standard. Schema.org bezieht sich auf Datentypen, die nach einer vorgegebenen Logik ausgezeichnet werden, sodass sichergestellt ist, dass die eingespeisten Daten einheitlich ausgespielt werden können. Für viele Datentypen, die im Tourismus verwendet werden, sind die bei schema.org verfügbaren Auszeichnungsmöglichkeiten jedoch nicht ausreichend. Aus dem Grund wurde die DACH-KG bzw. Open Data Tourism Alliance gegründet, eine Arbeitsgruppe aus touristischen Organisationen und Forschungseinrichtungen aus dem deutschsprachigen Raum. Die DACH-KG hat es sich zur Aufgabe gemacht, das Vokabular von schema.org um eben diese noch fehlenden Felder zu erweitern, sodass es möglich ist, auch touristische Daten umfassend zu strukturieren.

Das Ziel der DACH-KG ist die Entwicklung eines Knowledge Graphen für alle touristischen Daten im deutschsprachigen Raum. Ein Knowledge Graph ist eine (semantische) Wissensdatenbank, in der Informationen und Daten gesammelt und miteinander verknüpft werden. Die Daten können von anderen Diensten erfasst und in ihre eigenen Websites integriert werden. Der bekannteste und größte Knowledge Graph gehört zu Google. Allerdings entscheidet auch Google darüber, wie diese Wissensbasis genutzt wird und welche Informationen integriert werden. Das verleiht Google eine enorme macht und andere Akteure geraten in eine Abhängigkeit von Google. Um diese Abhängigkeit zu mindern und wieder echten Wettbewerb zu ermöglichen, soll der touristische Knowledge Graph geschaffen werden. Unternehmen benötigen dann keinen Bot mehr, der wie Google touristische Websites crawlt, sondern es wird möglich, die relevanten touristischen Daten direkt an einer Stelle zu finden, zu interpretieren und zu nutzen.

Lizenzfragen

Natürlich können nicht einfach so alle Daten offen zur Verfügung gestellt werden. Die zentrale Frage, die vorab geklärt werden muss, ist die der Lizenzen und Nutzungsrechte. Diese müssen freigegeben sein, von Ihnen selbst, falls Sie der Inhaber der Rechte sind, und von den jeweiligen Urhebern und Lizenzhaltern wie Fotografen, Textern usw. Beachtet werden müssen außerdem immer noch die Persönlichkeitsrechte sowie das Recht am eigenen Foto. 

Sind die Nutzungsrechte geklärt, ist die offenste Lizenz sicher die CC0-Lizenz. Diese wird auch für Open Data empfohlen. CC0 bedeutet, dass die Daten frei zur Verfügung stehen, jeder den Inhalt nutzen, bearbeiten und weitergeben darf, und zwar auch für kommerzielle Zwecke. Möchten Sie weiterhin als Urheber genannt werden, erlauben aber auch die Nutzung, Bearbeitung und Weitergabe, dann ist CC-by die richtige Lizenz. Beachten Sie allerdings, dass diese Lizenzen nicht immer problemlos mit dem deutschen Urheberrecht vereinbar ist. Schwierig ist es deshalb oft, bereits vorhandenen Content unter CC0 Lizenzen zu stellen. Achten Sie deshalb vor allem bei der zukünftigen Produktion von Inhalten auf entsprechende Vereinbarungen zu den Lizenzen und legen Sie dabei besonderes Augenmerk auf das Bearbeitungsrecht durch Dritte.

Vergessen Sie eines nicht: Volle Nutzungsrechte haben Ihren Preis. Je uneingeschränkter die Lizenz ist, desto höher sind die Kosten. Denken Sie aber dabei auch daran, welche Vorteile Open Data für Sie bieten kann.

 Weiterführende Informationen:

Sie haben die dritte Lerneinheit zu Open Data geschafft.  Wenn Sie noch mehr über die DACH-KG und Lizenzen erfahren möchten, finden Sie über die folgenden Links weiterführende Informationen:

• Tourismus und der Knowledge Graph: Hier klicken
• Über strukturierte Daten und schema.org: Hier klicken
• CC-Lizenzen richtig einsetzen: Hier klicken

Übung zur Lerneinheit:

Szenario:

Wow, das wahr eine der anstrengendsten Lerneinheiten. Knowledge Graph, schema.org, DACH-KG, das sind alles neue Begrifflichkeiten für Sie, und allgemein ein Thema, mit dem Sie sich vorher nie wirklich beschäftigt haben. Sie verstehen allerdings nun immer besser, warum Open Data wichtig ist und möchten auch Ihren Beitrag dazu leisten, dass noch mehr touristisch relevante Daten frei verfügbar sind.

Sie werden sich deshalb gleich mit Ihrem Tourismusverband in Verbindung setzen und nach Musterverträgen fragen, um für Ihren Content die Nutzungsfragen wasserdicht zu klären und Ihre Inhalte unter CC0-Lizenz zu stellen.

Szenario:

Stellen Sie sich vor, Sie gehen morgens aus dem Haus und bemerken, dass Werbeanzeigen auf Ihrem Smartphone genau auf Ihre Interessen abgestimmt sind. Es ist faszinierend, wie Unternehmen wissen, was wir kaufen möchten oder welche Routen wir nehmen. Doch gleichzeitig kann es beängstigend sein, dass so viele persönliche Daten gesammelt und genutzt werden.

Erfahren Sie nun, wie diese Art der Datenverarbeitung immer präsenter und nützlicher wird. Tauchen Sie ein und entdecken Sie, wie Daten unser Leben optimieren und welche Auswirkungen dies auf unseren Alltag hat.

In dieser Lerneinheit erwartet Sie:

• Was ist Big Data?
• Anwendungsbereiche
• Vorteile von Big Data
• Herausforderungen
• Ausblick

Die Lerneinheit als Video:  

Zusammenfassung:

In unserer heutigen Gesellschaft entstehen kontinuierlich große Datenmengen aus diversen Quellen wie Online-Aktivitäten, sozialen Medien und Sensoren. Diese immense Menge an Daten wird als "Big Data" bezeichnet. Big Data umfasst Daten, die in hoher Geschwindigkeit, Vielfalt und Volumen produziert werden. Herkömmliche Datenverarbeitungsmethoden stoßen dabei oft an ihre Grenzen, um diese Datenflut effizient zu analysieren und relevante Informationen daraus zu gewinnen. Daher kommen spezielle Programme und Technologien zum Einsatz, um Big Data zu verarbeiten und sie für das menschliche Gehirn verständlich zu machen. Diese Datenverarbeitungstechniken ermöglichen es, die riesigen Datenmengen zu erfassen, zu strukturieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Anwendungsbereiche:

Gesundheitswesen: Hier ermöglicht Big Data die Analyse von Patientendaten, personalisierte Behandlungspläne, präzisere Diagnosen und fortschrittliche Therapien. Durch die Zusammenführung von medizinischen Aufzeichnungen, genetischen Informationen und anderen Datenquellen gewinnt das medizinische Personal wertvolle Erkenntnisse, insbesondere auch in der Krebsforschung.

Verkehrsplanung und Sicherheitstechnik: Durch Big Data kann z.B. der Verkehrsfluss optmiert, Staus reduziert und Routenempfehlungen für Autofahrer:innen bereitgestellt werden. Durch die Analyse von Echtzeitverkehrsdaten, Wetterbedingungen und Unfalldaten können Verkehrsbetriebe und Behörden effektive Maßnahmen ergreifen, um den Verkehr effizienter und sicherer zu gestalten.

Tourismussektor: In der Tourismusbranche ermöglicht Big Data die Analyse von Reise- und Buchungsdaten, um personalisierte Angebote, maßgeschneiderte Empfehlungen und eine verbesserte Kundenbindung zu ermöglichen. Darüber hinaus helfen Big Data-Analysen, touristische Attraktionen effizienter zu verwalten und die Kundenzufriedenheit zu steigern, beispielsweise durch die gezielte Anpassung von Angeboten und Dienstleistungen an die individuellen Bedürfnisse der Reisenden.

Vorteile von Big Data:

• Big Data ermöglicht die Entdeckung von Mustern, Trends und Zusammenhängen in großen Datenmengen.
• Produkte und Services können optimiert werden.
• Echtzeit-Analysen werden generiert.
• Probleme und Risiken können erkannt und Szenarien schneller und genauer vorhergesagt werden.

Nachteile von Big Data:

• Datenschutz und -sicherheit sind von großer Bedeutung aufgrund der Sammlung und Analyse personenbezogener Informationen.
• Hohe Kosten für die Speicherung und Analyse der Daten können entstehen.
• Nicht alle Daten sind von hoher Qualität oder relevant für die Analyse.

 Weiterführende Informationen:

Sie haben die vierte Lerneinheit zu Big Data geschafft.  Wenn Sie noch mehr über dieses Thema lernen möchten, finden Sie über die folgenden Links weiterführende Informationen:

• 5 Möglichkeiten, wie Big Data der Reisebranche zugutekommen kann: Hier klicken
• Big Data - Vorteile, Beispiele, Tools: Hier klicken

Szenario:

In einer datengetriebenen Welt sollten Sie sich dem Thema Big Data stellen. Sie sollten die Vorteile nutzen und gleichzeitig die Risiken berücksichtigen. Daten werden die Zukunft mitgestalten. Der Tourismussektor sollte diese Chance ergreifen und sich den Möglichkeiten von Daten öffnen. Gemeinsam können wir Fortschritt und Nachhaltigkeit vereinen.