21. Oktober 2026

Datasharing und Datapooling in der Schweiz: Ein Überblick über die Vertragstypen

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Daten entfalten ihren wirtschaftlichen Wert erst durch Nutzung, Verknüpfung und Teilen. Gerade weil in der Schweiz ein umfassender Rechtsrahmen fehlt, kommt der vertraglichen Ausgestaltung zentrale Bedeutung zu. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die gängigen Vertragstypen.

  • Dr. Martin Eckert

    Legal Partner

  • Jannine Rüegg

    Junior Legal Associate

Daten gelten als zentraler Rohstoff der digitalen Wirtschaft. Ihren wirtschaftlichen Wert entfalten sie jedoch erst, wenn sie genutzt, ausgewertet, verknüpft und zu diesem Zweck mit Dritten geteilt werden. Weil es in der Schweiz an einem umfassenden gesetzlichen Rahmen für das Teilen und Zusammenführen von Daten fehlt, ist eine sorgfältige vertragliche Ausgestaltung zentral, damit Unternehmen davon profitieren können, ohne die Kontrolle über ihre Sachdaten zu verlieren. Nachstehend geben wir Ihnen einen Überblick über die gängigen Vertragstypen.

I. Was sind «Sachdaten»?

Im schweizerischen Recht existiert im Gegensatz zu Personendaten keine gesetzliche Definition von «Sachdaten». Gemeint sind in der Regel Daten, die keine Personendaten im Sinne des Datenschutzgesetzes darstellen, sich also nicht auf eine bestimmte oder bestimmbare natürliche Person beziehen und die nicht immaterialgüterrechtlich geschützt sind. Dazu zählen beispielsweise Produktions- und Maschinendaten, digitalisiertes Know-how, Transaktionsdaten, meteorologische Daten sowie hinreichend anonymisierte Personendaten. In der Schweiz gibt es keine spezifischen Regelungen für Sachdaten. Zu beachten sind jedoch bestimmte gesetzliche Vorgaben, insbesondere zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen, zum unlauteren Wettbewerb, beim Datapooling zum Kartellrecht und bei Personendaten zum Datenschutzrecht.

II. Was versteht man unter «Datasharing» und «Datapooling»?

Unter «Datasharing» wird die gezielte Zugänglichmachung von Daten an Dritte zum Zweck der Nutzung oder Weiterverwendung verstanden. Im Zentrum steht der autorisierte Zugriff auf Datensätze, um zusätzlichen wirtschaftlichen oder gesellschaftlichen Nutzen zu schaffen. Die Ausgestaltung kann von der einmaligen Übermittlung eines Datensatzes über den laufenden Zugang zu aktualisierten Datenbeständen bis zum wechselseitigen Austausch zwischen mehreren Akteuren reichen. Unter «Datapooling» wird demgegenüber die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen oder von mehreren Beteiligten in einem gemeinsamen Datapool verstanden, beispielsweise in einem Branchen-, Forschungs- oder KI-Trainingsdatapool.

III. Welche Chancen und Risiken bestehen?

Wer Daten teilt, eröffnet sich wirtschaftliches und organisatorisches Potenzial: Geteilte Daten ermöglichen neue Geschäftsmodelle, treiben datenbasierte Innovationen voran, verbessern Produkte und Dienstleistungen und schaffen eine verlässlichere Grundlage für Analysen und Prognosen. Für Unternehmen kann das Effizienzgewinne, zusätzliche Ertragsmöglichkeiten und eine stärkere Wettbewerbsfähigkeit bedeuten.

Diesen Chancen stehen jedoch gewisse Risiken gegenüber. Im Vordergrund stehen der mögliche Kontrollverlust über weitergegebene Daten, der Schutz von Geschäftsgeheimnissen und wettbewerbsrelevanten Informationen sowie die oft schwierige Durchsetzung vereinbarter Nutzungsbeschränkungen. Hinzu kommen Fragen der Datenqualität, die Kosten der Datenaufbereitung sowie technische Abhängigkeiten von Plattformen oder Dienstleistern.

Da es in der Schweiz an einer umfassenden gesetzlichen Ordnung für Sachdaten fehlt, kommt der vertraglichen Ausgestaltung bei der Steuerung dieser Risiken zentrale Bedeutung zu.

IV. Verschiedene Datasharing- und Datapooling-Vertragstypen

In der Praxis des Datenrechts haben sich verschiedene Vertragstypen herausgebildet, die regelmässig als Innominatverträge zu qualifizieren sind. Welche Datasharing- oder Datapooling-Vereinbarung erforderlich ist und welche Regelungsschwerpunkte sie setzen sollte, hängt von der konkreten Ausgestaltung der Zusammenarbeit ab. Bestimmte Eckpunkte sollten jedoch in jeder Vereinbarung geklärt werden: Welche Daten werden bereitgestellt, zu welchem Zweck dürfen sie genutzt werden, in welchem Format und über welche Infrastruktur erfolgt der Zugang und ist die Nutzung entgeltlich? Ebenso sind Weitergaberechte, die kommerzielle Nutzung, die Nutzung für das Training von KI-Modellen, Vertraulichkeit, Geschäftsgeheimnisse, Immaterialgüterrechte, Gewährleistung, Haftung, Kontrollrechte sowie allfällige Zusatzleistungen wie Support, Wartung oder Hosting zu regeln.

Je nach Form und konkreter Ausgestaltung des Datenaustauschs und der individuellen Interessenlage können sich darüber hinaus zusätzliche vertragliche Schwerpunkte und Regelungsbedürfnisse ergeben. Die nachstehend beschriebenen Vertragstypen sind nicht trennscharf, sondern können sich überschneiden und miteinander kombiniert werden:

1. Punktuelle Übertragung von Daten – Einseitiger Datentransfervertrag

Bei der einmaligen, einseitigen Übermittlung eines Datensatzes stehen in der Datentransfer-Vereinbarung die genaue Beschreibung der Daten, das technische Format und der zulässige Nutzungsumfang im Vordergrund. Dieses Modell eignet sich insbesondere für einzelne Projekte, Pilotversuche oder Testzwecke, bei denen eine Partei punktuell auf bestimmte Datengrundlagen zugreifen soll. Denkbar ist etwa, dass ein Industrieunternehmen einem Technologieanbieter ausgewählte Maschinendaten zur Verfügung stellt, damit dieser ein neues Wartungs- oder Analysemodell testen kann. Fragen der laufenden Aktualisierung und dauerhaften Verfügbarkeit treten demgegenüber regelmässig in den Hintergrund.

2. Wiederkehrende Bereitstellung von Daten – Datenabonnementsvertrag

Werden Daten regelmässig und fortlaufend einseitig bereitgestellt, entsteht typischerweise ein längerfristiges Nutzungsverhältnis. In der Schweiz spricht man von Abonnementsverträgen oder Abonnementsvereinbarungen über den Zugang zu Sachdaten. Typischerweise verpflichtet sich der Dateninhaber, aktualisierte Daten bereitzustellen. Dadurch gewinnen die Gewährleistung der Aktualität, die Verfügbarkeit, die Vergütung, die Kündigungsmöglichkeiten sowie allfällige Kontroll- oder Auditrechte gegenüber der einmaligen Übertragung deutlich an Bedeutung. Ein praktischer Anwendungsfall ist beispielsweise ein Maschinenhersteller, der von seinen Kunden laufend Betriebs- oder Qualitätsdaten erhält, um seine Produkte zu verbessern, Wartungsintervalle genauer zu bestimmen oder Fehlerquellen frühzeitig zu erkennen.

3. Gegenseitiger Austausch von Sachdaten – Datenaustauschvertrag

Beim gegenseitigen Austausch stellen zwei oder mehrere Parteien eigene Datenbestände zur Verfügung und nutzen die daraus gewonnenen Erkenntnisse. Dieses Modell kann etwa sinnvoll sein, wenn mehrere Unternehmen einer Branche nicht sensible Betriebsdaten bündeln, um Entwicklungen besser zu erkennen oder Prozesse zu vergleichen. So könnten beispielsweise verschiedene Architektur- oder Planungsbüros anonymisierte Informationen zu Bearbeitungszeiten von Baubewilligungsverfahren austauschen, um Planungsprozesse realistischer einzuschätzen. Zusätzlich zu den allgemeinen Regelungspunkten sind in solchen Konstellationen insbesondere die Gegenseitigkeit, der Zugang zu neu generierten Datensätzen, die Nutzung gemeinsamer Auswertungen oder Resultate sowie die Kontrolle über deren weitere Verwendung zu regeln.

4. Datapoolingvertrag

Beim Datapooling oder Datenpooling speisen mehrere Teilnehmer Daten in einen gemeinsamen Datapool ein. Typische Beispiele sind Branchenpools, Forschungsdatapools, Gesundheitsdatenplattformen (mit hohen Anforderungen an den Personendatenschutz), Mobilitätsdatenräume und KI-Trainingsdatapools. Zusätzlich zu den allgemeinen Regelungspunkten sind insbesondere die Governance des Datapools, die Aufnahme und der Ausschluss von Teilnehmern, die Zugriffsrechte und die Verteilung von Nutzungserträgen zu regeln. Ebenfalls zu klären sind die Rechte an aggregierten Daten sowie an KI-Modellen und Analysen. Da durch die Bündelung und gemeinsame Nutzung von Daten auch wettbewerbsrechtlich sensible Informationen betroffen sein können, sind zudem die wettbewerbsrechtlichen Vorgaben zu beachten.

Rechtlich ähnelt ein solcher Datapool häufig einer einfachen Gesellschaft, einem Verein, einer Genossenschaft oder einem Konsortium mit ergänzender Datapooling-Vereinbarung.

5. Data-Trust-Modell

Beim Data-Trust-Modell verwaltet ein neutraler Treuhänder die Daten und die Zugriffe darauf, während die Teilnehmer Dateninhaber bleiben. Dieses Modell eignet sich insbesondere für sensible Datenräume und wird international zunehmend verwendet. Kennzeichnend sind eine einheitliche Governance und hohe Compliance-Anforderungen.

Zusätzlich zu den allgemeinen Regelungspunkten sind insbesondere die Aufgaben und Befugnisse des Treuhänders, die Voraussetzungen des Datenzugangs sowie die Kontroll- und Auditrechte der Teilnehmer festzulegen.

6. Datenkooperationsvertrag

Beim Datenkooperationsvertrag liegt der Schwerpunkt auf der gemeinsamen Nutzung einer Dateninfrastruktur. Dieses Modell eignet sich insbesondere, wenn mehrere Parteien eine gemeinsame Plattform betreiben oder finanzieren, über die Daten bereitgestellt, verarbeitet oder ausgewertet werden. Zusätzlich zu den allgemeinen Regelungspunkten sollte die Vereinbarung festlegen, wie die Plattform betrieben und finanziert wird, welche Partei für Betrieb und Support verantwortlich ist und welche Anforderungen an Cybersecurity, Schnittstellen und APIs gelten.

7. Forschungs- und Innovationsdatapool

Forschungs- und Innovationsdatapools dienen dazu, Daten verschiedener Beteiligter für ein gemeinsames Forschungs- oder Entwicklungsprojekt zusammenzuführen. Dieses Modell kommt häufig bei Hochschulen, in der Pharmaindustrie, in anderen Industriezweigen sowie bei KI-Projekten zum Einsatz. Zusätzlich zu den allgemeinen Regelungspunkten sind insbesondere IP-Regelungen, Publikationsrechte und die Vertraulichkeit zu regeln. Ebenfalls ist festzulegen, wie mit den im Rahmen der Zusammenarbeit erzielten Ergebnissen umgegangen wird und ob und in welchem Umfang Open-Data-Komponenten vorgesehen sind.

8. KI-Datapoolingvertrag

Beim KI-Datapooling werden Daten mehrerer Beteiligter für die Entwicklung, das Training oder die Optimierung von KI-Modellen gemeinsam genutzt. Solche KI-Datapoolingverträge haben seit 2024/2025 stark an Bedeutung gewonnen. Zusätzlich zu den allgemeinen Regelungspunkten ist insbesondere zu klären, ob die Daten für das Training verwendet werden dürfen, wem die Rechte an den Modellen zustehen und ob ein Fine-Tuning erfolgen darf. Ebenfalls zu regeln ist, ob der KI-Anbieter die Daten weiterverwenden darf und wie die Löschung der Daten sowie die Durchführung von Audits ausgestaltet werden.

V. Technische Umsetzung mittels API – Nutzungsbedingungen für APIs

Die vorstehend beschriebenen Vertragstypen bestimmen, welche Daten zu welchen Zwecken und unter welchen Bedingungen geteilt oder gemeinsam genutzt werden dürfen. Davon zu unterscheiden ist die technische Umsetzung. Hierfür kommen häufig sogenannte Programmierschnittstellen (Application Programming Interfaces, «APIs») zum Einsatz. Eine API verbindet zwei Softwaresysteme miteinander und ermöglicht, dass Daten automatisch und nach festgelegten Regeln übertragen werden. So können beispielsweise aktuelle Betriebsdaten einer Maschine direkt in die Analysesoftware eines Dienstleisters übermittelt werden, ohne dass regelmässig Dateien manuell exportiert und versendet werden müssen.

Eine API ist damit kein eigener Vertragstyp, sondern ein technischer Übertragungsweg. Besonders nützlich ist sie, wenn Daten fortlaufend bereitgestellt und aktualisiert werden, etwa im Rahmen eines Abonnements, eines Datapools oder einer Datenkooperation. Bei einer einmaligen Datenübertragung genügt dagegen häufig die Übergabe einer Datei. Ob eine API benötigt wird, hängt somit davon ab, wie häufig und in welchem Umfang Daten ausgetauscht werden und wie aktuell sie sein müssen.

Wird eine API eingesetzt, sind ergänzend zu den Regelungen der jeweiligen Datasharing- oder Datapooling-Vereinbarung die Bedingungen des technischen Zugangs festzulegen. Zu klären ist insbesondere, wer die Schnittstelle nutzen darf, wie der Zugang gesichert wird, welche Verfügbarkeit geschuldet ist und wer für Wartung und Support verantwortlich ist. Ebenso sollte geregelt werden, wie der Zugang bei Vertragsende gesperrt wird. Diese technischen und betrieblichen Aspekte können in ergänzenden API-Nutzungsbedingungen, Plattformbedingungen oder Hosting-Bedingungen festgehalten werden, während der zugrunde liegende Vertrag weiterhin bestimmt, welche Daten zu welchen Zwecken genutzt werden dürfen.

VI. Fazit und Empfehlung

Datasharing und Datapooling eröffnen Unternehmen vielfältige wirtschaftliche und organisatorische Chancen, setzen jedoch einen auf die konkrete Zusammenarbeit zugeschnittenen vertraglichen Rahmen voraus. Unternehmen sollten deshalb frühzeitig festlegen, welche Daten sie mit wem, zu welchem Zweck und unter welchen Bedingungen teilen oder gemeinsam nutzen wollen. Davon ausgehend ist der passende Vertragstyp zu wählen und um die erforderlichen Regelungen zur technischen Umsetzung, insbesondere zu APIs, Plattformen oder Hosting, zu ergänzen. Ein klarer vertraglicher Rahmen schützt vor Kontrollverlust und schafft die nötige Sicherheit, um die Potenziale von Datasharing und Datapooling gezielt zu nutzen. Unser Team unterstützt Sie gerne dabei.
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