Public Data – besser mit Behördendaten umgehen

Den Auftakt der Konferenz machten in drei Keynotes Josephine Bernickel vom Bundesministerium des Innern und für Heimat, Benjamin Brake vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr und Prof. Dr. Peter Parycek vom Kompetenzzentrum Öffentliche IT. Sie beleuchteten aus verschiedenen Perspektiven die Wichtigkeit von Offenen Daten, machten aber auch sehr deutlich, dass genutzte Daten noch wichtiger sind. Die aktuellen Rahmenbedingungen, wie sie durch den Koalitionsvertrag oder der Open-Data-Richtlinie der EU gegeben sind, bilden ein gutes Fundament für die Veröffentlichung qualitativ hochwertiger Datensätze. 

Wenn echter Bedarf auch zur Nutzung dieser hochwertigen Datensätze führe, dann könne echte Innovation entstehen. Daher sei es nicht die “religiöse” Umsetzung der Gebote zu offenen Daten, sondern die konkrete Praxis in der Nutzung von Daten, welche Wert für die Allgemeinheit schaffe. 

In zwei Fallbeispielen zeigten Marie-Theres Mayer von der Senatsverwaltung für Finanzen und Jan Ziesing vom Fraunhofer FOKUS konkrete Nutzungsbeispiele aus ihren Kontexten. Zunächst wurden in einem KI-Ideenwettbewerb verschiedene Datennutzungsszenarien gesammelt. Diese wurden nach elaborierten Entscheidungskriterien gefiltert und priorisiert. Letztlich entschied sich das Team um Marie-Theres Mayer zur Umsetzung eines Prozesses zur Unterstützung von Führungskräften in der Beschreibung von Stellen in der Berliner Senatsverwaltung. Nach einigen Iterationen in der Umsetzung wurde im Rahmen der Session ein erfolgsversprechender Prototyp vorgestellt, welcher in Zukunft einen eher monotonen Prozess ablösen solle. 

Der Ansatz des Teams um Jan Ziesing ist ein anderer: Bewusst die Stärken von KI zu nutzen und Schwächen zu vermeiden habe sie dazu geführt, ein Tool zu entwickeln, welches Nutzer:innen in der Entwicklung von messbaren Zielen nach der GQM-Methode unterstützt. Dabei geben die Nutzenden ein grobes Ziel vor. Die KI unterstützt dann im Brainstorming von möglichen Sub-Zielen, sowie passenden Fragen und Metriken in der Entwicklung des Ziels. 

In weiteren Sessions wurden Best Practices rund um Offene Daten ausgetauscht. Jana Plomin vom Fraunhofer FOKUS, Markus Böling von der Kommunale Gemeinschaftsstelle für Verwaltungsmanagement (KGSt) und Mathias Bornschein vom Umweltbundesamt berichteten, wie eine Datenstrategie auf dem Weg zu einer daten-affinen Organisation helfen und zu mehr Nutzung der Daten führen könne. Lernen kann man auch von Prototypen. Max Eckert und Klemens Maget von der Open Data Informationsstelle Berlin setzen auf „Prototyping“: In kleinen Projekten entwickeln sie konkrete Datennutzungsbeispiele und lernen dabei direkt mit den Nutzern. Sie zeigten dabei Beispiele wie Linked Data Organigramme, analytische Dashboards und Suchmaschinen für Geodaten. Ann Cathrin Riedel, CEO des NExT Netzwerks, unterstrich, wie wertvoll Netzwerke für die Datenarbeit sind. Sie zitierte einen Teilnehmer, der es treffend formulierte: „Selbst, wenn ich 100 Jahre hätte, schaffe ich es nicht allein!“ Der Wert des gegenseitigen Lernens im Netzwerk wird in einer kommenden Studie mit den Mitgliedern weiter beleuchtet.

Im Schlussvortrag wünschte sich Prof. Dr. Sebastian Meier von der Fachhochschule Potsdam einen Wandel „von Leuchttürmen zum Lichtermeer.“ Für ihn liegt der Schlüssel in der Standardisierung: einheitliche Datenformate und -strukturen, konsistente Schnittstellen und Infrastrukturen sowie eine klare Änderungsverfolgung. Das Wichtigste aber? Das Vertrauen darauf, dass Daten regelmäßig aktualisiert werden – wie es in Veröffentlichungsplänen festgelegt ist. Denn die Nutzung offener Daten ist aufwändig und lohnt sich vor allem dann, wenn die Daten verlässlich und kontinuierlich bereitgestellt werden.

Netzwerke, wie sie auf der Public Data Konferenz bestehen, entstehen und ausgebaut werden, sind relevant in der weiteren Entwicklung des Themas. Bekannte und neue Gesichter aus dem Netzwerk des Open Data Barcamps konnten ihren Teil zu einem gelungenen Austausch beitragen. Eines war uns klar: Die Wiederverwendung von Daten geschieht nicht automatisch, sobald sie einmal geöffnet sind. Stattdessen müssen wir weiterhin Ressourcen und Zeit investieren, um eine Community rund um unsere wertvollsten Daten aufzubauen.