Die Einführung des digitalen Bauantragsverfahrens ermöglicht, die Prüfung des Standsicherheitsnachweises vollständig papierlos durchzuführen. Dadurch können sowohl statische Berechnung als auch Konstruktionspläne medienbruchfrei geprüft werden, weshalb eine Beschleunigung des Verfahrens erwartet werden kann. Der Übergang von Papier zu PDF stellt einen deutlichen Fortschritt für die beteiligten Parteien dar, kann aber hinsichtlich des Grads der Digitalisierung nur ein Anfang sein. Der größtmögliche Grad der Digitalisierung wird durch die Verwendung von BIM (BIM: Building Information Modeling) in Verbindung mit den notwendigen Datenumgebungen (CDE) erreicht. Da der Einsatz von BIM bei Planung, Errichtung und Betrieb von Gebäuden erhebliche Vorteile bietet, ist die weitere Verbreitung absehbar bzw. wird von der Bundes- und den Landesregierungen die Anwendung teilweise bereits vorgeschrieben. Auswirkungen auf die Prüfung und Genehmigung von Bauwerken sind daher zu erwarten. In diesem Aufsatz wird untersucht, wie digitalisierte Prüfprozesse gestaltet werden können. Die Prozesse werden vorgestellt und hinsichtlich des Reifegrads der Digitalisierung bewertet.

• Bietet komprimiertes Wissen frühestmöglich zur Verabschiedung des Data Governance Act

• Vereint Wissen und Know-how interdisziplinär aus Forschung und Praxis

• Stellt Geschäftsmodelle, technische Machbarkeit und rechtliche Zulässigkeit der Datennutzung dar

Ziel des Kapitels ist zum einen, den Begriff der Data Governance nach den Dimensionen Technik, Ökonomie, Recht und Nachhaltigkeit zu betrachten und anhand disziplinenspezifischer Definitionen die unterschiedlichen Anwendungsbereiche aufzuzeigen. Zum anderen soll der neue EU-Rechtsrahmen des Datenrechts mit Schwerpunkt auf dem Data Governance Act vorgestellt werden.

Ziel des Beitrages ist die Beschreibung der Umsetzung der rechtlichen Anforderungen an die gemeinsame Nutzung und das Teilen von Daten auf Plattformen. Legal Data Governance ist Teil des gesamten Governance-Modells. Für die rechtliche Ausgestaltung ist daher ein klares Geschäftsmodell Voraussetzung. Die Wechselwirkungen von Geschäftsmodell und Rechtsrahmen können im Wege des kollaborativen agilen Arbeitens erfasst, konzeptioniert und umgesetzt werden.

Im Bauprozess können Daten und Fachmodelle des Building Information Modeling (BIM) innerhalb eines Bauprojektes in einer gemeinsamen Datenumgebung geteilt werden. Sollen Daten und BIM-Modelle für Anwendungen im gesamten Lebenszyklus eines Bauwerkes zur Verfügung stehen, beispielsweise für einen Digitalen Gebäudepass, muss das Daten- und Rechtemanagement über die Projektgrenzen hinaus organisiert werden. Wie das im Einklang mit dem DGA rechtskonform möglich ist, zeigt das folgende Kapitel.

The design review process - as part of the building permit - is mandatory for numerous construction projects in Germany. The paper-based review process is currently state of the art due to the obligation of documentation by law with legally binding signatures, e.g. for the construction process.

The application of BIM in the construction industry is increasing. Though the process of model sharing is specified in EN ISO 19650-4, the integration of the design review process has not been examined using BIM yet. In the review process, it is necessary to check structural analysis and other documents, too. Hence, the process of design review using various documents shall be linked to the steps proposed in ISO 19650-4.

The authors recommend a BIM-based digitalized design review process based on ISO 19650-4. lt is shown how the template for the review process can be adjusted to legal requirements for digital proceedings and can be used for the complete life cycle of a building better than the paper-based documentation.

Tue use of BIM-modeling (BIM) within the building life cycle depends on different (specialist) models as well as a detailed as-built-model. The legally compliant transfer of data and models is decisive for the vision of a consistent use of BIM. Past legal research has mainly dealt with the question of copy and IP rights in contracts. The new EU legal framework of data law is now a game changer as codified legal rules for data use are on their way. The paper will reflect these requirements and link them to the relevant ISO norms. The paper will show how legal governance of BIM-models can be designed by a consistent model rights management which is linked to the technical delivery of information and present guidelines for a legally compliant transfer of BIM-models and data, promoting the trustworthy sharing of data and models within the building life cycle.

Datenteilen im Bauprozess in Common Data Environments (CDE) ist bisher durch die DIN EN ISO 19650 erfasst, die keine expliziten Vorgaben zur rechtlichen Organisation der technischen Infrastruktur macht, sondern eher auf die Prozesse abhebt. Dies ändert sich mit der Verab-schiedung des europäischen Data Governance Act (DGA) am 30.05.2022, der als direkt wirkende Verordnung die gesetzliche Trennung des Anbietens von Daten und Services vorsieht. Be-stehende Geschäftsmodelle zum Datenteilen in der Baubran-che sind auf ihre Rechtskonformität zu überprüfen und ggf. an-zupassen. Der Beitrag will zeigen, wie das Datenteilen nach Erlass des DGA in einem CDE im Bauprozess rechtskonform möglich sein kann und nimmt dabei insbesondere auf das Tei-len von Daten im Rahmen der BIM-basierten Planung Bezug

Die Europäische Union strebt mit einem Bündel von Verordnungsentwürfen die Ausgestaltung des Rechtsrahmens für Datenräume an. Mit dem Vorschlag eines Data-Governance-Gesetzes soll die Grundlage für einen zukünftigen Rechtsrahmen der Datennutzung und der Datenmärkte gelegt werden. Neben dem Datentransfer aus dem öffentlichen in den privaten Sektor und der Datenspende wird das Anbieten von Diensten für die gemeinsame Datennutzung (Datenmittlung) geregelt. Das Teilen von Daten soll rechtskonform gestaltet werden können, um die Entstehung von Datenräumen auch wirtschaftlich zu ermöglichen. Anbietern von Diensten für das Teilen von Daten, sogenannten Datenmittlern, wird eine Schlüsselrolle in der Datenwirtschaft zugeschrieben. Sie schaffen Plattformen, die das Aggregieren und den Austausch erheblicher Mengen einschlägiger Daten erleichtern, und verbinden die verschiedenen Akteure miteinander. Sie unterstützen sowohl das Teilen von Daten mehrseitiger Herkunft für mehrseitige Nutzung als auch den bilateralen Datenaustausch von Unternehmen zu Unternehmen. So kann zukünftig eine „neuartige europäische Art der Data Governance“ für datengetriebene offene Ökosysteme auf der Basis neutraler Datenmittler entstehen. Unternehmen, die Datenbestände als Anbieter oder Nutzer innovativ einsetzen wollen, benötigen Modelle zur Datennutzung und eine Data Governance, die die künftigen gesetzlichen Vorgaben umsetzt und hierbei Technik, Ökonomie und Recht verbindet. Data Governance ist das Zukunftsmodell für alle datengetriebenen Innovationen, um die Teilhabe an Daten und datenbasierten Innovationen auch für KMU niederschwellig und rechtskonform zu ermöglichen und Markteinschränkungen aufgrund von Datenabhängigkeiten zu vermeiden. In diesem Beitrag wird für Entscheidungsträger in Unternehmen der aktuelle Rechtsrahmen erläutert und im Kontext von zukünftigen Ökosystemen bewertet.

Creating and sharing more data within the value chain during the whole life cycle of a building is regarded as one of the key elements towards the digitalization of the construction sector. Although many stakeholders are willing to share data, they fear the potential misuse and loss of control over their data. The concepts be-hind data sovereignty and the legal value remains vague in political as well as scientific discussions. The pa-per identifies the dimensions of data sovereignty and links them to the legal concepts of data governance in-cluding technical and organizational standards in construction law. Based on these findings a definition of data sovereignty is proposed. Thereinafter, stakeholder roles and interests are examined and legally catego-rized by transferring concepts of data and IP law. Finally, legal and organizational measures are derived for establishing and documenting data sovereignty as part of the construction process.

This paper presents the design and the results of a novel approach to predict air pollutants in urban environments. The objective is to create an artificial intelligence (AI)-based system to support planning actors in taking effective and adequate short-term measures against unfavourable air quality situations. In general, air quality in European cities has improved over the past decades. Nevertheless, reductions of the air pollutants particulate matter (PM), nitrogen dioxide (NO2) and ground-level ozone (O3), in particular, are essential to ensure the quality of life and a healthy life in cities. To forecast these air pollutants for the next 48 hours, a sequence-to-sequence encoder-decoder model with a recurrent neural network (RNN) was implemented. The model was trained with historic in situ air pollutant measurements, traffic and meteorological data. An evaluation of the prediction results against historical data shows high accordance with in situ measurements and implicate the system’s applicability and its great potential for high quality forecasts of air pollutants in urban environments by including real time weather forecast data.

This paper proposes a novel approach to facilitate air quality aware decision making and to support planning actors to take effective measures for improving the air quality in cities and regions. Despite many improvements over the past decades, air pollutants such as particulate matter (PM), nitrogen dioxide (NO2) and ground-level ozone (O3) pose still one of the major risks to human health and the environment. Based on both a general analysis of the air quality situation and regulations in the EU and Germany as well as an in-depth analysis of local management practices requirements for better decision making are identified. The requirements are used to outline a system architecture following a co-design approach, i.e., besides scientific and industry partners, local experts and administrative actors are actively involved in the system development. Additionally, the outlined system incorporates two novel methodological strands: (1) it employs a deep neural network (DNN) based data analytics approach and (2) makes use of a new generation of satellite data, namely Sentinel-5 Precursor (Sentinel-5P). Hence, the system allows for providing areal and high-resolution (e.g., street-level) real-time and forecast (up to 48 hours) data to inform decision makers for taking appropriate short-term measures, and secondly, to simulate air quality under different planning options and long-term actions such as modified traffic flows and various urban layouts.

Agile Prozesse verändern nicht nur Unternehmen, sondern auch die Rechtsanwendung und Rechtsberatung. Waren bisher Beratungs- und Produktentstehungsprozess getrennt und oft sequentiell, braucht agiles Projektmanagement nun „agile Juristen“. Denn im Projektverlauf veränderbare Sachverhalte erfordern eine laufende rechtliche Adaption. Datenschutz und Datenmanagement agil zu gestalten, wird durch die Methode des Legal Process Modeling möglich. Der Jurist wird zum Legal Team Member und arbeitet kol- laborativ und prozessintegrativ an derselben Aufgabe wie die anderen Teammitglieder mit dem Ziel, den Prozess technisch exzellent und rechtskonform zu gestalten.

Forschung wird durch die wissenschaftliche Eigengesetzlichkeit von Prozessen, Verhaltensweisen und Entscheidungen bei der Suche nach Erkenntnissen, ihrer Deutung und Weitergabe gekennzeichnet. Forschungsmanagement hingegen sollte durch eine effiziente Projektorganisation geprägt sein, die die Einhaltung von Recht und Gesetz (Compliance) und ökonomisch die Kostenkontrolle innerhalb des gesetzten Rahmens zum Ziel hat. Wer also seine Forschung rechtlich und ökonomisch gut organisiert, schafft sich Freiraum für die originäre Forschungsaufgabe. Mit dem Forschungsdatenmanagement werden Vorgaben des Rechts, der Projektgeber oder gesellschaftliche Ziele wie der Zugang zu Wissen durch Open Access oder die Nachnutzbarkeit von wissenschaftlichen Daten umgesetzt. Forschungsdatenmanagement ist zum einen für die rechtskonforme Verwendung der Mittel erforderlich und gleichzeitig aus gesellschaftlicher Perspektive wünschenswert.

Ist Compliance als Einhaltung von Recht und Gesetz für staatliche Hochschulen als Behörden und Körperschaften des öffentlichen Rechts eine Selbstverständlichkeit? Überf lüssig? Oder bedarf es Nachdenkens über Compliance in Bezug auf Handeln und Strukturen der Hochschulen im Sinne eines adäquaten Wissenschaftsmanagements? Im modernen Wissenschaftsbetrieb tritt das verwaltungsmäßige Handeln immer mehr in den Hintergrund zugunsten des Agierens auf dem Markt von Forschungsleistungen und der Weiterbildung. Im Spannungsfeld der institutionellen Selbstverwaltung mit Freiheit von Forschung und Lehre und der unternehmerischen Hochschule mit hochschulübergreifenden Zielen wie Open Access, hohen Drittmittelquoten und Forschungsclustern auf dem Markt der Forschungsdienstleistungen entstehen rechtliche Risiken, denen mit dem althergebrachten Verwaltungshandeln, das das Eingehen von Risiken insgesamt scheut, nicht begegnet werden kann.

Hochschulen machen sich heute auf den Weg von klassischen Verwaltungseinheiten zu modernen Wissenschaftsbetrieben mit unternehmerischen Akzenten, um im internationalen Wettbewerb um Studierende und Forschungsmittel zu bestehen oder sich neuen Forschungsfeldern zu öffnen. Allerdings setzen ihnen die grundrechtlich gesicherte Wissenschaftsfreiheit, die gesetzlichen Vorgaben sowie der gesellschaftspolitische Auftrag beim Eingehen unternehmerischer Risiken enge Grenzen. Wie der Aufbau eines wissenschaftsadäquaten Compliance-Managements gelingt, das die Einhaltung rechtlicher Pflichten, die organisatorische Effizienz und die Kommunikation aller Beteiligten verbessert, erfahren Sie in diesem Buch. Ziele und Herausforderungen von Compliance-Management-Systemen (CMS) an Universitäten, Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen Prüfungsstandards für ein CMS, u.a. nach IDW PS 980 oder ISO 19600 Hochschulgerechte Compliance-Risikoanalyse: Risikoidentifizierung, Risikobewertung, Steuerung und Kontrolle, mit Checkliste Compliance-Funktionen: organschaftliche und persönliche Verantwortlichkeiten Compliance-Maßnahmen: personell, organisatorisch und regulativ Spezifische Compliance-Bereiche: eCompliance, Datenschutz, Wissens- und Technologietransfer, Personal-Compliance, Korruptionsprävention Ein Muss für alle, die in Universitäten, Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen mit Fragen zu Recht, Compliance, Datenschutz, Korruptionsprävention, Personal, Technologietransfer, Prozessorganisation und der strategischen Ausrichtung der Hochschule befasst sind.