HANOI / LONDON (IT BOLTWISE) – In Vietnam rückt der Aufbau einer zentralen Datenbank für das Startup-Ökosystem in den Fokus, weil aktuelle Kennzahlen und Datenflüsse derzeit nicht konsistent sind. Der Workshop „Aufbau einer Datenbank mit Indikatoren für lokale innovative Startups“ verknüpft die Messung des Ökosystems mit einer Datenwertschöpfungskette. Dafür wurde der Local Startup Ecosystem Assessment Index (PEEI) vorgestellt, der 50 Indikatoren in acht Säulen abbildet. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie sich fehlende, verstreute und veraltete Daten in ein nutzbares System überführen lassen.
Vietnam positioniert das Startup-Ökosystem als strategisches Wachstumsfeld und sieht das Jahr 2026 als entscheidenden Meilenstein. In den Debatten eines Workshops wurde dabei weniger die Vision betont als das zentrale operative Problem: Es fehlt eine aktuelle Datenbank, die den Status von Startups, Technologieunternehmen und Gründerzentren landesweit nachvollziehbar abbildet. Laut dem „Global Startup Ecosystem Index 2025“ von Startup Blink rangiert Vietnam im Startup-Ökosystem weltweit auf Platz 50. Die Zahl gilt als Hinweis auf vorhandenes Potenzial – gleichzeitig wird daraus aber auch eine Messlücke abgeleitet, denn ohne belastbare Daten lässt sich weder Wirksamkeit politischer Maßnahmen sauber bewerten noch die Planung für die nächsten Schritte präzise ausrichten.
Um diese Lücke zu schließen, wurde der Local Startup Ecosystem Assessment Index (PEEI) vorgestellt. Das Instrument basiert auf internationalen Modellansätzen und wurde an den vietnamesischen Kontext angepasst. Der Index deckt 50 Indikatoren in acht Säulen ab – von Infrastruktur, Kapital und Institutionen bis hin zu Netzwerkaktivitäten und Ergebnissen der Geschäftsentwicklung. Entscheidend ist dabei nicht nur die Anzahl der Kennzahlen, sondern die Frage, wie Regionen die Daten erfassen und vergleichen können, ohne in methodische Widersprüche zu geraten. Aus der Diskussion wurde klar: Die größte Herausforderung entsteht weniger beim Rechnen als beim Sammeln – viele Datenquellen seien noch nicht präzise, vollständig, sauber und aktuell genug. Wenn Investitionsströme, Transaktionen oder Aktivitätsdaten von Startups nicht konsistent aktualisiert werden, leidet die Genauigkeit des gesamten Messsystems.
Aus technologischer Sicht schlägt der Ansatz daher den Aufbau einer Datenbank vor, die mit der Datenökonomie verknüpft ist. Daten sollen nicht nur als Archiv für Statistiken dienen, sondern als Grundlage für Wertschöpfung. Dafür wurde ein Datenwirtschaftsmodell skizziert, das fünf Stufen umfasst: Zunächst wird eine IT-Infrastruktur zur Erstellung und Speicherung von Daten benötigt. Danach folgt die Anbindung der Daten an die Datenbank, bevor KI eingesetzt wird, um aus Rohdaten verwertbare Informationen zu erzeugen. Anschließend steht die Kommerzialisierung im Raum – also die Nutzung der Daten für Produktion, Wirtschaft und den Alltag. Den Abschluss bilden Reinvestitionen, um die Datenquelle erneut zu verbessern und anzureichern. Besonders in Unternehmen ist das kein abstraktes Konzept: Sobald Daten in standardisierter Form vorliegen, lassen sich Prozesse zuverlässiger auswerten, und KI kann besser Muster erkennen, statt nur Lücken zu „glätten“.
In der Diskussion tauchte zugleich ein Governance-Thema auf, das in vielen Datennetzwerken unterschätzt wird: nachhaltige Datensysteme scheitern häufig an der Frage, wem Daten gehören, wer beteiligt ist und wer tatsächlich vom System profitiert. Der Ansatz fordert deshalb, das Datenökonomiemodell mit einem betriebswirtschaftlichen Blick zu entwerfen, der allen Akteuren Vorteile bringt. Genau hier setzt auch der Workshop-Teil zur Rolle lokaler Transfer- und Unterstützungsstrukturen an. Frau Dang Thanh Mai stellte das Modell der „Tech Station“ auf Gemeinde- und Bezirksebene vor, gedacht als Kontaktpunkt für Wissenschaft, Technologie, Innovation und digitale Transformation. Ziel ist ein Knotenpunkt, der Regierung, Unternehmen, Wissenschaftler und Bevölkerung verbindet – nicht nur als Beratungsstelle, sondern als Plattform für Innovation, Unternehmertum und Technologietransfer vor Ort. Solche Zentren sollen insbesondere kleineren und mittleren Unternehmen, Genossenschaften, Gewerbetreibenden und Startup-Gruppen den Zugang zu Infrastruktur, Schulungsräumen, Forschungs- und Demonstrationsanlagen sowie digitalen Plattformen erleichtern, in die sie bisher schwer eigenständig investieren konnten.
Die technische Messbarkeit stößt aber auch in Bildungseinrichtungen an Grenzen. Herr Pham Tuan Hiep, Investmentdirektor der Hanoi Polytechnic Investment and Trading Joint Stock Company, schilderte aus praktischer Perspektive, dass vielen Universitäten spezialisierte Einheiten für Statistik und Datenmanagement im Bereich Innovation und Unternehmertum fehlen. Während an einzelnen Stellen Input- und Output-Kennzahlen von Programmen und Projekten erfasst würden, fehle oft ein kontinuierlich aktualisiertes Datensystem, das den gesamten Implementierungsprozess verfolgt und die sozialen Auswirkungen messbar macht. Seine Kernaussage lautete sinngemäß: Ohne Datenerfassung und regelmäßigen Datenfluss lässt sich Innovation zwar anstoßen, aber nicht durchgehend evaluieren. Das betrifft nicht nur Forschungseinrichtungen, sondern auch Management und Politik, die auf verlässlichen Rückmeldungen aufbauen müssen, um innerhalb von Schulen und Hochschulen unternehmerische Ökosysteme weiterzuentwickeln.
Ebenso deutlich wurde, dass Daten nicht nur fehlen, sondern auch uneinheitlich sind. Frau Kim Chi machte darauf aufmerksam, dass es aktuell keinen Konsens über das Verständnis und die Definition innovativer Startups gibt. Dadurch entstehen unterschiedliche Statistiken und Datenbanken verschiedener Ministerien, Behörden und Kommunen – mit der Folge, dass Datenabweichungen entstehen. Wenn Daten zu innovativen Startups über viele Institutionen verstreut sind, aber nicht in einer einheitlichen Datenbank zusammengeführt und standardisiert werden, wird Erstellung, Verwaltung und Aktualisierung der Kennzahlen besonders schwierig. Als Gegenmaßnahme wurde eine landesweite Datenplattform mit einheitlicher Struktur und einheitlichem Format vorgeschlagen, verbunden mit klaren Mechanismen für Datenzugriff, Datenweitergabe und Datennutzung zwischen Behörden, Organisationen und Unternehmen. Zusätzlich braucht es transparente Regeln, damit Unternehmen ihre Rechte bei der Bereitstellung von Daten kennen – und damit die Datenbank langfristig Qualität und Vollständigkeit erreicht.
Für die Geschäftspraxis ergänzt Herr Nguyen Xuan Tai, Gründer und CEO von Naiscorp Robotics, den Blick auf das Ökosystem: Startups wachsen nicht isoliert, sondern in einem Geflecht aus Investoren, Kunden, Partnern, Lieferanten und Netzwerken. Damit dieses Netzwerk funktioniert, muss Datenaustausch und -aktualisierung zuverlässig sein, damit Unternehmen Ressourcen besser nutzen und vor allem Investoren gewinnen können. In der Logik des Workshops geht es damit nicht nur um „mehr Daten“, sondern um proaktives Datenmanagement durch die Unternehmen selbst: Wer seine Informationen regelmäßig aktualisiert und transparent bereitstellt, verbessert die eigenen Vernetzungs- und Kooperationschancen. Am Ende wird das Datenökosystem damit zu einer Betriebsvoraussetzung – vom lokalen Tech-Transfer bis hin zur nationalen Messung mit dem PEEI.
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