Landwirt*innen haben neben ihrer eigentlichen Tätigkeit auf dem Hof zahlreiche gesetzliche und einzelvertragliche Pflichten zu erfüllen. Sie müssen regelmäßig Daten aus der Nutztierhaltung oder dem Pflanzenbau an staatliche Institutionen liefern und auch Kund*innen verlangen immer mehr Transparenz. Im Pflanzenbau sind es z. B. Daten zur Bodenanalyse, zur Aussaat oder zum Verbrauch von Pflanzenschutzmitteln. Bei der Tierhaltung sind es u. a. Daten zum Futterverbrauch, zur Arzneimittelvergabe und zur Haltung. Die Erfassung, Speicherung und Weiterleitung dieser Daten kann durch moderne Informations- und Kommunikationstechnologien automatisiert werden. Diese Technologien erfassen und verarbeiten kontinuierlich Daten, die in verschiedenen Systemen und Plattformen gespeichert werden. Die Herausforderung dabei ist, diese Daten zwischen den verschiedenen Akteuren (Landwirt*innen, Maschinen, Lohnunternehmen, Behörden, etc.) auszutauschen und Dokumentationspflichten zu vereinfachen. Dabei sind Aspekte des Datenschutzes und der Datenhoheit zu berücksichtigen und technisch umzusetzen. Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Agrar arbeiten mit Anwendungsfällen aus der Tierhaltung (Masthühner, Legehennen, Milchvieh und Schweine) und dem Pflanzenbau (Mais, Zuckerrübe und Grünland), da diese für Niedersachsen besonders relevant sind.
Dieses Jahr analysierten die Wissenschaftler*innen zunächst, welche Datenflüsse innerhalb der Wertschöpfungsketten Milchvieh, Masthuhn, Mastschwein und Zuckerrüben fließen und welche Stakeholder darin involviert sind. Zur Identifikation der Stakeholder führten sie eine Literaturrecherche sowie Interviews mit Landwirt*innen und Software-Anbietern durch. Als Ergebnis entstanden Grafiken, die die Datenflüsse unter den Stakeholdern darstellen. Sie zeigen, wo viele bzw. wenige Daten fließen und an welcher Stelle Datenflüsse verbessert werden könnten, um eine Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten. Rückverfolgbarkeit meint in diesem Fall z. B. die Kennzeichnung von Frischfleisch, anhand derer der Ursprung und die Haltung nachvollzogen werden kann. Das Ziel eines optimierten Datenflusses ist es, den Beteiligten die Arbeit zu erleichtern und somit auch eine effizientere Produktion zu ermöglichen. Die Auswertung verdeutlicht, dass in den verschiedenen Wertschöpfungsketten zwar ähnliche Stakeholder involviert sind (z. B. Zulieferer, Behörden, Großhandel), die Datenflüsse aber keinesfalls gleich sind. Darüber hinaus ergab die Analyse, dass bei der Tierhaltung viele gleiche Daten erhoben werden (z. B. Futterverbrauch, Tieraktivität, Umweltdaten des Stalles). Diese weichen stark von den Datenarten ab, die im Pflanzenbau anfallen (z. B. Bodenanalysen, Daten zur Aussaat, Niederschläge).
Zu den identifizierten Stakeholdern gehören auch Aufsichtsbehörden und Kontrollinstanzen, die in unterschiedlichen Gesetzestexten Anforderungen an Landwirt*innen stellen. Im vergangenen Jahr hatten die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Agrar bereits damit begonnen, niedersächsische, deutsche und europäische Gesetzestexte auszuwerten. Diese Arbeit setzten sie dieses Jahr fort, mit dem Ziel, eine Datenbank zu entwickeln. Diese Datenbank soll die geltenden Gesetze übersichtlich und verständlich darstellen, redundante Anforderungen und Datenflüsse identifizieren, Anträge und Berichte standardisieren sowie Formulare für gesetzliche Aufzeichnungspflichten bereitstellen. Auf Basis der entwickelten Liste mit Gesetzen, die für die Wertschöpfungsketten relevant sind, identifizierten die Wissenschaftler*innen die gesetzlich vorgegebenen Datenflüsse. Anschließend kategorisierten sie die Gesetzesanweisungen. Die ausgewählten Kategorien charakterisieren die – laut Gesetzgebung – mit Datenflüssen verbundenen Beziehungen und definieren so die Funktionalität der Datenaustauschplattform. Diese ausgewählten Kategorien sind: zum einen die Anweisungskategorie (Anwendungsbereich, Begriffsbestimmung, Technologischer Standard, Antrag, Anzeige, Aufzeichnung, Urkunde), zum anderen die Anweisungsart (Einhaltung, Aufbewahrung, Übermittlung), sowie die Datenkategorie (qualitativ, quantitativ) und schließlich die Form (standardisierte oder formlose Anzeige, Aufzeichnung, Bescheinigung, Gutachten, etc.). Auf diese Weise entstand eine umfangreiche Datenbank.
Die Datenbank, die wir aus den Gesetzestexten erarbeitet haben, ist bewusst offen gestaltet, um zukünftig noch weitere Gesetzestexte einpflegen zu können. Aus der Datenbank kann perspektivisch eine Online-Plattform entstehen, die verschiedene Zielgruppen zur Datenübermittlung und Datenaufbewahrung nutzen können. Dazu zählen Landwirt*innen, aber auch Kontrollbehörden. Für die Plattform haben wir eine Benutzeroberfläche entworfen, die wir mit ausgewählten Stakeholder-Gruppen testen und weiterentwickeln werden. Außerdem werden wir bei der Software-Entwicklung Aspekte der Datensicherheit integrieren.
Am Teilprojekt „Analyse der Datenaufzeichnungen und Datenflüsse in der Landwirtschaft“ sind folgende Forschende involviert:
