OpenData4KMU auf der AMCIS 2026: TREO Talk zu Open-Data-Prognose-Use-Cases für KMU

AMCIS Konferenz in Reno, Nevada (USA)

Vom 20. bis 22. August 2026 fand in Reno, Nevada, die Americas Conference on Information Systems (AMCIS) statt, eine der größten internationalen Konferenzen der Wirtschaftsinformatik. Das Projekt OpenData4KMU war dort mit einem TREO Talk vertreten: Adrian Abendroth stellte gemeinsam mit Mobina Naserizadeh Zwischenergebnisse unter dem Titel "Bridging the Data Gap: A Compendium of Open Data Forecasting Use Cases for Small and Medium-Sized Enterprises" vor.

Ausgangslage: Prognosen unter Druck

Forecasts sind für viele zentrale Planungsentscheidungen in Unternehmen unverzichtbar, etwa in Produktion, Beschaffung, Kapazitätsplanung und Vertrieb. Gleichzeitig reagieren Märkte, Preise und Lieferketten zunehmend auf globale Ereignisse wie die Corona-Pandemie, die Blockade des Suezkanals, den Krieg in der Ukraine oder die Halbleiterkrise. Interne Unternehmensdaten bilden dabei vor allem die Vergangenheit ab, während frühzeitige externe Indikatoren häufig fehlen. Der Vortrag brachte diese Herausforderung auf den Punkt: Fehlt ein einziges Bauteil, kann bereits die gesamte Produktion zum Stillstand kommen.

Genau hier setzt OpenData4KMU an: Öffentlich verfügbare Daten, etwa aus staatlichen Portalen oder von Organisationen wie der NASA, sollen als externe Signale genutzt werden, um Prognosen frühzeitiger, breiter abgesichert und dadurch belastbarer zu machen.

Forschungsfrage und Ziele

Die zentrale Forschungsfrage des Projekts lautet: Wie können kleine und mittlere Unternehmen befähigt werden, offene Daten zu nutzen, um die Qualität ihrer Prognosen zu verbessern und dadurch ihre Wettbewerbsposition zu stärken? Dazu verfolgt das Projekt sechs Ziele, von der Identifikation relevanter Forecasting-Use-Cases über die Klassifikation geeigneter Datenquellen und die Entwicklung eines Integrationsansatzes bis hin zu einem softwarebasierten Demonstrator und dessen Validierung in Fallstudien mit Unternehmen.

Methodisches Vorgehen und erste Ergebnisse

Ausgangspunkt war eine systematische Literaturrecherche über sechs Datenbanken, darunter Scopus, ProQuest und die AIS Electronic Library. Aus ursprünglich über 5.700 Treffern wurden nach mehreren Filterschritten sowie einer Vorwärts- und Rückwärtssuche 33 relevante Publikationen identifiziert. Ergänzend laufen aktuell zehn Interviews mit KMU, von denen bereits ein Teil durchgeführt wurde.

Im Zuge der Recherche wurden bislang 16 relevante Open-Data-Portale identifiziert und bewertet, von großen internationalen Quellen wie dem European Data Portal oder FRED bis zu spezialisierten Angeboten wie Copernicus, der Mobilithek oder dem Deutschen Wetterdienst. Darauf aufbauend hat das Team ein Klassifikationssystem entwickelt, das Datensätze zwölf Hauptkategorien und rund 80 Unterkategorien zuordnet und mit zwölf Use-Case-Kategorien verknüpft, etwa Sales and Demand Forecasting, Risk and Early Warning Management oder Transportation and Logistics.

Wie geht es weiter?

Als nächste Schritte sind Fokusgruppen mit dem Projektbeirat geplant, um interne Datenquellen in den Partnerunternehmen zu strukturieren, außerdem ein Marktvergleich von Forecasting-Tools, Interviews mit entsprechenden Anbietern sowie die Validierung der entwickelten Klassifikation.

Der Talk stieß bei der internationalen IS-Community auf reges Interesse und lieferte wertvolle Impulse für die weitere Projektarbeit.

Der Beitrag ist in der AIS Electronic Library verfügbar: Beitrag zum Download

Präsentation zum Nachlesen

Die vollständigen Folien zum Vortrag stehen hier zum Download bereit: Folien zum Download