LONDON (IT BOLTWISE) – In Vietnam rückt der Aufbau einer belastbaren Datengrundlage für das Startup-Ökosystem in den Mittelpunkt: Ein Workshop widmet sich Methoden zur Bewertung, Erfassung und Verarbeitung von Daten zum Wachstum und zur Investitionseffizienz. Im Fokus steht dabei ein umfassendes Indikatoren-Set, das den Entwicklungsstand zwischen Regionen präzise abbilden soll. Die Teilnehmer diskutieren, wie Daten künftig korrekt, bereinigt, aktuell und gemeinsam nutzbar werden. Gleichzeitig wird klar: Ohne Standardisierung und eine vernetzte Datenplattform bleibt die Messung der Wirkung von Förder- und Investitionsprogrammen ungenau.
In Vietnam wird die nächste Wachstumsphase des nationalen Startup-Ökosystems nicht nur über neue Finanzierungsrunden, sondern über eine methodisch saubere Datengrundlage vorbereitet. Hintergrund ist die Aufgabe, Instrumente zur Bewertung, Erfassung und Verarbeitung von Daten über das Wachstum und die Investitionseffizienz zu entwickeln – so, wie es im Beschluss Nr. 2572/QD-BKHCN vom 8. September 2025 festgelegt ist. Auf dem Workshop machte der Direktor der Abteilung für Startups und Technologieunternehmen, Hoang Ngoc Nhan, deutlich, warum das Thema jetzt so stark priorisiert wird: Vietnams Aufstieg um fünf Plätze in internationalen Ranglisten gilt als Signal für Fortschritt, aber zur belastbaren Einordnung brauche man Indikatoren und Datenbanken, die den Stand in den Regionen wirklich widerspiegeln.
Aus dieser Zielsetzung folgt eine konkrete Daten-Engineering-Aufgabe: Daten müssen „korrekt, vollständig, bereinigt und aktuell“ sein, regelmäßig aktualisiert, vernetzt, geteilt und effektiv genutzt werden. Genau hier setzt die Diskussion an, die sich weniger nach einem reinen Reporting-Projekt anhört und mehr nach einer operativen Plattformstrategie: Wenn das Nationale Zentrum für Innovations- und Startup-Förderung seine Bewertungsinstrumente regional verbessern und gleichzeitig den Aufbau lokaler Lösungen unterstützen soll, müssen Datenerfassung, -standardisierung und -aktualisierung ineinandergreifen. Das bedeutet in der Praxis vor allem, dass Datenquellen nicht nur gesammelt, sondern auch harmonisiert werden – etwa indem ähnliche Felder (z. B. Investitionen oder Startup-Aktivitäten) auf ein gemeinsames Schema abgebildet werden und Inkonsistenzen durch klare Validierungsregeln reduziert werden.
Ein zentraler Baustein der Arbeit ist der vorgestellte PEEI-Index (PEEI-Index). Dr. Hoang Thi Hai Yen von der Universität für Sozial- und Geisteswissenschaften stellte den Index auf dem Workshop vor: Er basiert auf acht Säulen, greift auf internationale Erfahrungen zurück und wurde auf die Gegebenheiten Vietnams angepasst. Spannend ist die Ausrichtung über die Rangfolge hinaus. Der Index soll lokale Gemeinschaften dabei unterstützen, Stärken und Schwächen zu identifizieren und Strategien darauf zu kalibrieren. Gleichzeitig benennt der Workshop aber auch das größte Hindernis: fragmentierte und inkonsistente Daten. Besonders bei Investitionsströmen, Transaktionszahlen und den Aktivitäten innovativer Startups fehlen derzeit verlässliche, konsistente Datengrundlagen, um den Mehrwert des Index vollständig auszuschöpfen.
Dass Datensilos der Engpass sind, führt zwangsläufig zur Frage nach dem wirtschaftlichen Modell von Daten. Chu Quang Thai vom Zentrum für Wissenschafts- und Wirtschaftsentwicklung argumentierte in seinem Beitrag zur Datenökonomie entsprechend: Daten sollten als Wirtschaftsgut behandelt werden, das gesammelt, gespeichert, analysiert, genutzt und reinvestiert wird. Der entscheidende Punkt ist der Kreislauf-Charakter – Datenbanken sollen nicht einmalig befüllt und danach „ruhen“, sondern kontinuierlich aktualisiert und angereichert werden, damit nachhaltiger Wert entsteht. Für ein Startup-Ökosystem heißt das: Wenn neue Datenpunkte (z. B. Folgeinvestitionen, erfolgreiche Exits, Programmteilnahmen oder Kooperationsaktivitäten) in wiederverwendbare Strukturen zurückfließen, steigt die Qualität der nächsten Auswertung. Genau daraus folgt auch ein praktischer Nutzen für das Management: Besser gepflegte Daten erhöhen die Aussagekraft von Förderentscheidungen, weil der Zusammenhang zwischen Maßnahmen und Ergebnissen messbarer wird.
Auch KI-Entscheidungen werden in diesem Kontext anders gerahmt. Nguyen Duc Long betonte aus Sicht der Anwendung künstlicher Intelligenz, dass Unternehmen nicht mit der Frage nach einem passenden KI-Tool beginnen sollten. Stattdessen müsse man das zu lösende Problem und den aktuellen Datenstand klar definieren. KI habe in diesem Setup insbesondere Rollen wie Klassifizierung, Kategorisierung und Arbeitsentlastung – während Menschen weiterhin Inhalte prüfen, beherrschen und die Verantwortung für die endgültigen Entscheidungen tragen müssen. Technisch übersetzt bedeutet das: Ohne standardisierte Daten ist selbst das beste Modell nur eingeschränkt nützlich, weil Trainings- und Validierungsdaten nicht konsistent sind. Wenn hingegen ein einheitliches Indikatorenset existiert und Datenqualität messbar wird, kann KI eher dort unterstützen, wo man mit klaren Etiketten und definierter Datenhaltung arbeitet – etwa beim Mapping von Startup-Aktivitäten in Index-Kategorien oder bei der Erkennung von Datenlücken, die man anschließend manuell verifizieren muss.
In der anschließenden Podiumsdiskussion trafen Vertreter von Universitäten, Kommunen und Unternehmen genau diese Umsetzungshürden an. Wiederkehrend ging es um Schwierigkeiten bei der Erhebung, Standardisierung und Weitergabe von Daten. Die daraus gezogenen Konsequenzen lassen sich als Governance-Fragen lesen, aber mit klaren technischen Auswirkungen: Eine gemeinsame Datenplattform, vereinheitlichte Kriterien, klar definierte Verantwortlichkeiten und eine Abstimmung, die die Interessen aller Beteiligten berücksichtigt. In einem föderierten Umfeld wie einem regionalen Startup-Ökosystem ist das besonders relevant, weil jede Stelle ihre Datenquellen und eigenen Prozesse hat. Ohne gemeinsame Standards entstehen schnell semantische Brüche – und dann wird aus „Daten geteilt“ faktisch „Daten schwer vergleichbar“.
Zum Abschluss einigten sich die Teilnehmer darauf, eine synchronisierte, vernetzte und regelmäßig aktualisierte Datenbank aufzubauen, um die Managementeffizienz zu steigern, Ressourcen zu verknüpfen und das innovative Startup-Ökosystem zu fördern. Die Meinungen sollen zusammengetragen werden, um den PEEI-Index und die gemeinsame Datenbank zu finalisieren. Für Unternehmen und Initiativen bedeutet das: Der nächste Schritt wird nicht nur die Messbarkeit verbessern, sondern auch die Grundlage dafür schaffen, dass Analysen wiederholbar und zwischen Regionen vergleichbar werden. Sobald diese Datenschicht steht, lassen sich Bewertungszyklen schneller fahren, KI-gestützte Klassifikationen gezielter einsetzen und Fördermaßnahmen wesentlich genauer mit Ergebnissen verknüpfen.
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