LONDON (IT BOLTWISE) – Vietnam will die Steuerung seines Startup-Ökosystems künftig auf ein einheitliches Datensystem stützen. Ein Workshop hat dafür den Aufbau einer Datenbank mit Indikatoren vorgestellt, darunter der Local Startup Ecosystem Index (PEEI) mit 50 Kennzahlen in acht Säulen. Ziel ist ein synchronisiertes Reporting, das die Entwicklung landesweit messbar macht und die Wirksamkeit staatlicher Förderprogramme bewerten soll. Gleichzeitig bleibt die größte Hürde die Beschaffung und Standardisierung belastbarer Eingangsdaten.
Vietnam setzt im Wettbewerb um ein Innovationszentrum in Südostasien auf einen Schritt, der in vielen Ökosystemen unterschätzt wird: konsistente Daten. Aus einem Workshop zur „Datenbank mit Indikatoren zur Messung des lokalen Innovations- und Startup-Ökosystems“ geht hervor, dass das Land ein synchronisiertes Datensystem aufbauen möchte, das die Lage nicht nur beschreibt, sondern auch als Grundlage für Bewertung und Weiterentwicklung dient. Damit verschiebt sich der Fokus weg von rein programmbezogenen Fortschrittsberichten hin zu einer messbaren Steuerungslogik, die auch über Regionen hinweg vergleichbar sein soll.
Technisch betrachtet steht dabei weniger die „Datenbank“ als Speicher im Vordergrund, sondern das Modell, wie Daten in eine nutzbare Wirtschafts- und Innovationsinfrastruktur überführt werden. Die Diskussion verknüpfte die Entwicklung eines Startup-Ökosystem-Datenbestands ausdrücklich mit der Datenökonomie: Daten sollen als Wirtschaftsgut behandelt werden, also nicht nur gesammelt, gespeichert und analysiert, sondern für weiteren Nutzen auch erschlossen und kommerziell weiterverwertet werden können. In diesem Zusammenhang wurde ein Datenbank-Modell beschrieben, das Quellen bündelt und die Umwandlung von Daten in wertvolle Informationen durch digitale Technologien und KI unterstützt – mit dem Anspruch, daraus einen kontinuierlichen Kreislauf zu machen, der Datenbanken anreichert und langfristig weiterentwickelt.
Für die inhaltliche Ausgestaltung dient der Local Startup Ecosystem Index (PEEI) als Herzstück. Der Index greift auf internationale Modellansätze zurück, wird aber an vietnamesische Gegebenheiten angepasst. Konkret umfasst er 50 Indikatoren, die sich auf acht Säulen verteilen: darunter Institutionen, Kapital, Infrastruktur, Dienstleistungen, Vernetzung, Märkte sowie die Ergebnisse, die Startups hervorbringen. Bewertet wird auf einer 100-Punkte-Skala mit gleicher Gewichtung. Aus Enterprise-Sicht ist genau diese Struktur relevant, weil sie Diskussionen über „weiche“ oder „harte“ Faktoren reduziert und damit Entscheidungsprozesse robuster machen kann, sofern die Datenqualität entlang der Messkette tatsächlich gesichert wird.
Die Notwendigkeit eines solchen Instruments wird mit einem konkreten Status quo untermauert. Laut dem Global Startup Ecosystem Index 2025 von Startup Blink liegt Vietnam beim Startup-Ökosystem weltweit auf Platz 50. Diese Position signalisiert zwar Entwicklungspotenzial, macht aber auch den Mangel an verlässlichen, aktuellen Daten sichtbar – etwa zu Innovationstätigkeiten, Technologieunternehmen und Organisationen, die Innovation fördern. In etablierten Ökosystemen seien regelmäßige Berichte und Datenbanken für Behörden zu einem wichtigen Werkzeug geworden, um die Lage zu beurteilen, politische Maßnahmen nachzuschärfen und Investitionen anzuziehen. Übertragen auf Vietnam heißt das: Der Index soll nicht nur „Selbstauskunft“ der Regionen liefern, sondern Vergleiche ermöglichen, Lernschleifen zwischen Regionen anstoßen und damit auch Wettbewerb um Entwicklungsressourcen fördern.
Neben dem Index steht die zweite große Baustelle im Zentrum: Datenbeschaffung und -standardisierung. Die Diskussion machte deutlich, dass sich zwar ein Teil der Daten aus bestehenden statistischen Systemen gewinnen lässt, zentrale Informationen jedoch noch nicht vollständig erfasst sind. Dazu gehören Investitionsströme, Transaktionszahlen oder auch Indikatoren, die die Stimmungslage von Startups abbilden. Genau hier wird die Datenanalysekapazität auf lokaler Ebene zum Engpass: Ohne standardisierte Datenquellen und ohne ergänzende Indikatoren für technologische Innovation bleiben selbst gut designte Modelle bei der Umsetzung wirkungslos. Entscheidend ist daher ein mehrstufiger Aufbau, der von der Definition der Datenobjekte über die Datenqualität bis hin zur Auswertelogik reicht – also von „was messen wir?“ zu „wie zuverlässig und vergleichbar messen wir?“
Der Workshop ging jedoch nicht nur auf die Kennzahlenebene ein, sondern brachte das Thema in eine breitere Infrastrukturperspektive. Vorgeschlagen wurde der Aufbau eines Netzwerks von Technologiezentren, „Clustern“ für Innovation, Unternehmertum und Technologieförderung auf Stadtteil- und Gemeindeebene. Diese Zentren sollen eine Schnittstelle zwischen Wissenschaft und Technologie sowie zwischen Bevölkerung und Wirtschaft bilden. Damit sollen Innovations- und Digital-Transformationsstrategien in konkrete Lösungen für Produktion, Wirtschaft und Alltag übersetzt werden. Das Tech-Station-Modell basiert dabei auf der Theorie des endogenen Wachstums und stellt Menschen, Wissen und Innovation als zentrale Entwicklungsantriebe in den Mittelpunkt; die drei Säulen reichen von der Entwicklung lokaler Humanressourcen über die Förderung der Technologieanwendung bis zur Stärkung der Fähigkeit, Wissen aufzunehmen und zu verbreiten.
Für die Praxis ist dieser Zusammenhang wichtig: Ein Index wird nicht „von selbst“ gut, wenn die Daten nur entstehen, weil ein Bericht sie verlangt. Technologiezentren können als weiche Infrastruktur wirken, die Wissen, Technologie und politische Rahmenbedingungen mit der realen Entwicklung der lokalen Wirtschaft und Gesellschaft verknüpft. Besonders für kleine und mittlere Unternehmen, Genossenschaften, Familienbetriebe und Startups, die digitale Transformation vorantreiben wollen, aber über begrenzte Ressourcen verfügen, wird das als notwendige Lösung beschrieben. Ob Vietnam damit tatsächlich in Richtung einer datengetriebenen Steuerung des Startup-Ökosystems voranschreitet, hängt am Ende an der Umsetzungsdisziplin: bei der Standardisierung der Eingangsdaten, bei der Ergänzung fehlender Felder sowie bei der Fähigkeit, aus dem Datensystem wiederkehrend Entscheidungen und Förderlogik abzuleiten.
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