Blog DSCC

Am 2. September 2026 fand die vierte und letzte Veranstaltung der praxisorientierten Gemeinschaft (Community of Practice, CoP) «Geodata Science & Artificial Intelligence» statt. Der Anlass ermöglichte einen Austausch zum gelebten Umgang mit den Methoden der Geodatenwissenschaften, insbesondere Künstlicher Intelligenz (KI) in den Verwaltungen bei Bund und Kantonen sowie zu aktuellen Entwicklungen in der Wissenschaft. Die Arbeitsgruppe Geodata Science (GKG AG) des Koordinationsorgans für Geodaten des Bundes (GKG) organisierte diesen Anlass als sechste Veranstaltung im Rahmen der CoP «Data Science and Artificial Intelligence» Reihe der Bundesverwaltung. Es war zugleich die letzte Veranstaltung der GKG AG, da diese im Frühling sistiert wurde.

Dank des «Eyes-off»-Ansatzes können Forschende und Fachpersonen mit sensiblen Datensystemen arbeiten, ohne direkt auf die zugrunde liegenden Rohdaten zuzugreifen. Statt Datensätze offenzulegen, bietet dieser Ansatz den Nutzerinnen und Nutzern strukturierte, formale Beschreibungen der Daten. Er ermöglicht Datenexploration, die Erstellung von Algorithmen und die Berechnung von Ergebnissen – alles in einer Umgebung, die auf den Schutz der Privatsphäre ausgerichtet ist.

Am 10. September 2025 fand zum dritten aufeinanderfolgenden Mal das jährliche Treffen der praxisorientierten Gemeinschaft (Community of Practice, CoP) «Geodata Science & Artificial Intelligence» statt. Der Anlass erlaubte einen Austausch zum gelebten Umgang mit den Methoden der Geodatenwissenschaften, insbesondere Künstlicher Intelligenz (KI) in den Verwaltungen bei Bund und Kantonen sowie zu den aktuellen Entwicklungen in der Wissenschaft. Die Arbeitsgruppe Geodata Science (GKG AG) des Koordinationsorgans für Geodaten des Bundes (GKG) organisierte diesen Anlass als fünfte Veranstaltung im Rahmen der CoP «Data Science and Artificial Intelligence» - Reihe der Bundesverwaltung.Autor: Tobias Kellenberger

Während in Deutschland Reallabore boomen, die innovative Anwendungen von künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik erforschen, hat sich in der Schweiz unter der Federführung des Bundesamts für Statistik (BFS) ein ganz eigener Pioniergeist entwickelt. Abseits der Schlagzeilen verfolgt das BFS seit 2014 eine klar strukturierte Vision, um Datenwissenschaft und KI in der öffentlichen Verwaltung zu verankern, und ebnet so den Weg für eine datenbasierte Entscheidfindung bei den Schweizer Bundesbehörden. Dank dieser Bemühungen konnten trotz der teilweise sehr begrenzten finanziellen Mittel signifikante strukturelle und inhaltliche Fortschritte erzielt werden, die vom Wert strategischer Weitsicht und kollaborativer Innovation zeugen.

Das Bundesamt für Statistik (BFS) kennt das Potenzial von Daten, ist aber gleichzeitig darum besorgt, die Privatsphäre der Bevölkerung zu schützen. Die Wahrung der Privatsphäre in der Datenwissenschaft ist ein Fokusthema des Kompetenzzentrums für Datenwissenschaft (DSCC). In diesem Blogeintrag sollen die Konzepte rund um eine sichere Remote-Datenverarbeitung vorgestellt sowie die bestehende Lücke zwischen aktuellen Implementierungen und den typischen Kompetenzen von Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftlern aufgezeigt werden. Das DSCC hat nun ein Tool veröffentlicht, mit dem sich diese Lücke schliessen lässt.

Am 13. November 2024 fand in Neuchâtel das Treffen der praxisorientierten Gemeinschaft (Community of Practice, CoP) «Geodata Science & Artificial Intelligence» statt. Im Zentrum standen Praxisbeispiele aus Bund und Kantonen, welche anschaulich die Anwendung von Machine Learning (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) auf Geodaten demonstrierten. Die Arbeitsgruppe Geodata Science (GKG AG) des Koordinationsorgans für Geodaten des Bundes (GKG) organisierte diesen Anlass als vierte Veranstaltung im Rahmen der CoP «Data Science and Artificial Intelligence» - Reihe der Bundesverwaltung.

Differential Privacy ist ein vielversprechender Lösungsansatz. Bei dieser Methode wird den Daten vor deren Diffusion kontrolliertes Rauschen hinzugefügt, damit das Risiko einer Offenlegung der Daten und erfolgreicher bösartiger Angriffe minimiert wird. Gleichzeitig lässt sich der Nutzen der Daten maximieren. Das BFS beantwortet zentrale Fragen zu diesem Thema.

Am 26. September 2024 fand in Zollikofen das dritte Treffen der praxisorientierten Gemeinschaft «Data Science and Artificial Intelligence» (DS&AI) der Bundesverwaltung statt. Im Zentrum standen die Themen IT-Infrastruktur und Unternehmensarchitektur.

Mit der Lomas-Plattform sollen unter Wahrung höchster Datenschutzstandards Forschung gefördert, die Grundlagen für politische Entscheidfindungen geliefert und Innovation sektorübergreifend vorangetrieben werden.

Das Bundesamt für Statistik (BFS) kennt das Potenzial von Daten, ist aber gleichzeitig darum besorgt, die Privatsphäre der Bevölkerung zu schützen. In einer Zusammenarbeit zwischen dem Kompetenzzentrum für Datenwissenschaft (DSCC) und dem Projekt OpenDP werden Lösungen erarbeitet, um dieses Potenzial gewinnbringend zu nutzen und gleichzeitig den Datenschutz zu gewährleisten.

Am 20. März 2024 fand in Neuchâtel das zweite Treffen der praxisorientierten Gemeinschaft für Datenwissenschaft (Community of Practice, CoP) «Data Science and Artificial Intelligence» (DS&AI) der Bundesverwaltung statt. Im Zentrum standen die generative KI (Generative Artificial Intelligence, GenAI) und die grossen Sprachmodelle (Large Language Models, LLM).

Am 14. November 2023 fand in Neuchâtel das erste Treffen der praxisorientierten Gemeinschaft für Datenwissenschaft (Community of Practice, CoP) «Data Science and Artificial Intelligence» (DS&AI) statt. An der Veranstaltung nahmen die Expertinnen und Experten der Bundesverwaltung teil, die in den vielversprechenden Bereichen Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz tätig sind.

Das Kompetenzzentrum für Datenwissenschaft (DSCC) arbeitet derzeit an einem Projekt zur Qualitätsverbesserung der Verkehrsstatistik. Es dient dazu, den Mitarbeitenden des Bundesamts für Strassen (ASTRA) bei der Nutzung der Fachanwendung VMON – Verkehrsmonitoring zuverlässigere Daten zum Verkehrsaufkommen auf den Schweizer Nationalstrassen bereitzustellen.

Mit dem Projekt StatBot.Swiss soll ein Chatbot entwickelt werden, der nach dem Frage-Antwort-Prinzip mit den offenen Daten der öffentlichen Verwaltung (Open Government Data, OGD) in der Schweiz interagieren kann. Ein erster Prototyp des Chatbots soll Ende 2023 vorliegen.

In den datenwissenschaftlichen Prozessen ist die Daten­visualisierung von zentraler Bedeutung. Sie fördert das Datenverständnis und macht den Analyseprozess für Fachleute, Forschende und die breite Öffentlichkeit intuitiver.

Dieser Blog-Beitrag gibt einen kurzen Überblick über die Bedeutung von Mobilitätsdaten im Umgang mit gesundheitlichen Notsituationen. Dieses Thema wurde von CrisisReady in einem Bericht behandelt, der unter demselben Namen veröffentlicht wurde. CrisisReady ist eine Forschungsplattform, die mit akademischen Kreisen, Technologieunternehmen und Hilfsorganisationen zusammenarbeitet, um datengestützte Entscheidungsprozesse in die lokale Katastrophenplanung einzubinden. Diese Plattform wurde im Rahmen eines vom Kompetenzzentrum für Datenwissenschaft organisierten Webinars über Datenwissenschaft und KI für das Gemeinwohl vorgestellt.

Das Kompetenzzentrum für Datenwissenschaft (DSCC) ist am HackZurich 2022 zusammen mit dem Bundesamt für Informatik und Telekommunikation (BIT) mit der Challenge «Make Climate Change Tangible for Swiss Citizens» angetreten. Die Aufgabe bestand darin, Lösungen zu finden, wie die Klimadaten für die Öffentlichkeit besser genutzt werden können.

Um eine verantwortungsvolle Anwendung von Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz (KI) in den öffentlichen Verwaltungen der Schweiz zu fördern, hat der Bundesrat das Kompetenzzentrum für Datenwissenschaft (DSCC) sowie das Kompetenznetzwerk für künstliche Intelligenz (CNAI) geschaffen.

Jeder datenwissenschaftliche Prozess (z.B. ein Innovationsprojekt) kann in einzelne Schritte unterteilt werden, die von Fachleuten aus verschiedenen Bereichen durchgeführt werden. Ein besonders sorgfältiges Vorgehen bei jedem Schritt dieses iterativen Prozesses innerhalb eines Teams sorgt dafür, dass das Modell, das aus dem Prozess hervorgeht, effizient ist.

Das Kompetenzzentrum für Datenwissenschaft (DSCC) bietet Dienstleistungen für die gesamte öffentliche Verwaltung der Schweiz an und hält sich dabei an die Werte der Rechtsstaatlichkeit.