Big-Data-Bewusstseins- und Innovationswettbewerb 2026 Deutschland-Phase

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Überblick

Die Bewerbung für die Deutschland-Phase des Wettbewerbs „Bewusstsein für Big Data und Innovation“ zielt darauf ab, datenbasierte Lösungen für lokale Probleme zu entwickeln, insbesondere in Bereichen, in denen Big Data noch nicht ausreichend bekannt oder genutzt wird.

Im Rahmen des Wettbewerbs werden die Teilnehmenden eingeladen, Ideen zu entwickeln, die mithilfe von Daten Entscheidungsprozesse verbessern, die Effizienz steigern und nachhaltige Lösungen bieten können.

Auf unsere Artikel können Sie über diesen Link zugreifen.

Ziel des Wettbewerbs

Bewusstsein für Big Data schaffen
Die datengetriebenen Innovationsfähigkeiten junger Menschen fördern
Innovative Lösungen für lokale Probleme entwickeln

Fokusbereiche

Teilnehmende können sich auf einen der folgenden Bereiche konzentrieren:

Recycling und Kreislaufwirtschaft
Abfallmanagement und Smart Cities
Landwirtschaft und Ernährungssysteme

Weitere Bereiche: Wassermanagement, Energieeffizienz, Logistik, öffentliche Gesundheit, Katastrophenmanagement

Wer kann sich bewerben?

Junge Menschen
Auszubildende in der beruflichen Bildung (Vocational Education Trainees)
Studierende
Berufseinsteiger*innen

Bewerbungen können einzeln oder im Team eingereicht werden.
Teambewerbungen werden ausdrücklich empfohlen; wir legen großen Wert auf Geschlechtergerechtigkeit und Inklusion. Es wird empfohlen, Teams mit ausgewogenem Geschlechterverhältnis (mindestens eine Frau und ein Mann) zu bilden.

Was muss eingereicht werden?

Von den Teilnehmenden wird erwartet, ein kurzes Ideenpapier (Idea Package) im PDF-Format vorzubereiten.

Worauf Sie bei der Erstellung achten sollten

Schriftart: Helvetica
Schriftgröße: 12
Umfang: maximal 1500 Wörter

Inhalte des Ideenpapiers

Problemdefinition: Welches lokale Problem lösen Sie und wen betrifft es?
Datenquellen: Geplante Datentypen (z. B. Sensordaten, offene Daten, Satellitendaten, institutionelle Daten)
Methode und Ansatz: Wie werden die Daten genutzt (Analyse, Prognosemodelle, Dashboards, Optimierung, Künstliche Intelligenz usw.)
Erwartete Wirkung: Messbare Ergebnisse (Kostensenkung, CO₂-Reduktion, Effizienzsteigerung, Abfallreduktion, Verbesserung der Servicequalität)
Ethik und Datenschutz: Wie werden Daten sicher und verantwortungsvoll genutzt und wie wird Transparenz gewährleistet?
Umsetzbarkeit: Lokaler Pilotplan, Stakeholder, Schritte, Zeitplan, geschätztes Budget
Optionale Anhänge: Mockups, Demo, Präsentation, kurzes Video (max. 2 Minuten)