Prozessoren für Atmosphärenprodukte
Die im Bereich „Atmosphäre“ entwickelten Datenprodukte sind über das World Data Center for Remote Sensing of the Atmosphere, WDC-RSAT verfügbar. Dort finden sich auch Detailbeschreibungen.
Der Reifeweg eines Daten- oder Informationsprodukts ist in Abbildung 1 skizziert. Der Prozess beginnt mit der Identifikation eines Daten- oder Informationsprodukts, welches zwar nachgefragt, aber gegenwärtig noch nicht oder nicht in der genügenden Qualität verfügbar ist. Dabei geht es auch um die Erkennung von Produkten, deren Markt noch in der Zukunft liegt, etwa weil die technologischen Randbedingungen heute noch gar nicht vorhanden sind, oder der Bedarf sich erst als Sekundäreffekt aufgrund zukünftiger anderer Entwicklungen ergeben wird. Dies ist ein zentraler Aspekt, der unmittelbar auch für die Wettbewerbsfähigkeit der Abteilung von Bedeutung ist. Nach der Identifikation eines solchen neuen Produktes ist das Ziel zunächst die Entwicklung eines Demonstrators bzw. Prototyps. Hierzu ist in einigen Fällen zunächst auch Grundlagenforschung erforderlich, falls die zur Umsetzung benötigten Grundlagen noch nicht vorhanden sind. In dieser Phase ist der Anteil an einzusetzenden grundfinanzierten Mitteln typischerweise hoch; dies ist die Phase, in der häufig auch grundsätzliche Patentfähigkeiten geprüft werden. Möglichst in enger Abstimmung mit den Bedarfsträgern wird das Produkt definiert und seine Architektur festgelegt. Im Falle einer erfolgreichen Demonstration erfolgt in einer weiteren Phase die Weiterentwicklung des Produktes, der Entwurf eines Qualitätssicherungskonzeptes und ggf. eine Operationalisierung der Prozessierung für das Daten- oder Informationsprodukt. In dieser Phase ist das Drittmittelpotential in der Regel deutlich erhöht, entsprechend erfolgen die Entwicklungen häufig im Kontext von Drittmittelprojekten, und neben wissenschaftlichen Publikationen entstehen hier gelegentlich auch Patente; bisweilen können entwickelte Algorithmen und Verfahren im Grundsatz auch in ganz anderen Bereichen eingesetzt werden, als diejenigen, für die sie primär konzipiert wurden („Transquerentwicklung“). Die nächste Stufe des Reifeweges besteht ggf. in der Fertigentwicklung eines betriebsfähigen bzw. schlüsselfertigen Prozessierungssystems oder eines computing-on-demand Services.
Alle Maßnahmen öffentlicher Einrichtungen wie auch des DLR müssen einem gesellschaftlichen Zweck dienen; das schließt ein reines Gewinnstreben aus. Ein fertig entwickeltes System wird daher nach seiner Fertigstellung entweder an einen Betreiber übergeben, wobei ggf. Lizenzverträge verhandelt werden, oder die Abteilung betreibt das System selbst nach Erteilung eines entsprechenden Mandats oder Beauftragung durch den Bedarfsträger. Voraussetzung hierzu ist das Vorliegen eines Eigeninteresses. In der Regel endet jedoch das Engagement der Abteilung mit der Demonstration des jeweiligen Produkts.
Aus dieser Konzeption heraus ergibt sich eine Reihe von Implikationen für die Abteilung hinsichtlich der Planung ihrer Ressourcen. Für das Durchlaufen des kompletten Reifewegs eines Daten- oder Informationsprodukts ist von einem Zeitrahmen von etwa 5 Jahren auszugehen. Je nach Komplexität kann es hier freilich zu Abweichungen kommen. Während in der ersten Phase des Reifeweges für gewöhnlich eine starke Beteiligung von Naturwissenschaftlern gefordert ist, nimmt dieser Anteil später kontinuierlich zugunsten eines stärker werdenden informationstechnischen Engagements ab. Gleichzeitig steigt der Bedarf an Management- und Marketingaktivitäten. Besonderer Wert wird dabei stets auf die wissenschaftliche und technologische Entwicklung gelegt, denn nur basierend auf einem soliden fachlichen Fundament wird Wachstum auch neue Spielräume schaffen, d.h. Nachhaltigkeit erzeugen. Es wird daher angestrebt, den jeweils anfallenden Managementaufwand (inklusive administrativer und betriebstechnischer Anteile) auf das Nötigste zu beschränken.
Das ideale Profil der in der Abteilung tätigen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter umfasst Wissenschaftler aus den Bereichen der Naturwissenschaften, aus der Mathematik sowie der Informatik. Da die Daten- und Informationsprodukte aufgrund ihrer Komplexität häufig die Fachkompetenz aus verschiedenen Bereichen erfordern, und bisweilen auch externe Fachleute zu beteiligen sind, ist je nach Produktlinie eine mehr oder weniger ausgeprägte interdisziplinäre Zusammenarbeit erforderlich. Dieser Umstand erzwingt es, dass die beteiligten Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter jeweils auch über ein genügendes Maß an Kommunikations- und Teamfähigkeit verfügen.