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.
