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Field of Action in Data Governance – Roles, Data Integration, Data Quality

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Data governance provides a framework concept that organizes access to and handling of data. It consists of various processes, roles, guidelines, and standards that allow data to be used effectively and in the public interest. Thematically, data governance can be divided into various fields of action. In the CUT project, thirteen fields of action for data governance were identified, and the six most important fields of action for us were prioritized. These will be discussed further in the course of the project. In this webinar, the first three fields of action will be presented: The “Roles” field of action deals with the roles of data governance in a city/municipality.The “Data integration” field of action deals with the integration of data into an Urban Data Platform (UDP) or geo data infrastructure (GDI). Further insights into the quality of data can be gained through the “Data Quality” field of action.

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Handlungsfeld der Datengovernance: Datenintegration

Das Dokument betrachtet innerhalb der Handlungsfelder der Datengovernance (DG) für Städte und Kommunen das Handlungsfeld Datenintegration (DI). Darunter wird ein Prozess verstanden, der Daten aus - ggfs. unterschiedlichen - Datenquellen in eine andere Dateninfrastruktur (z.B. in die Geodateninfrastruktur oder urbane Datenplattform einer Kommune) einbindet.

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Handlungsfeld der Datengovernance: Datenschutz

Dieses Dokument bietet einen Überblick über das Thema Datenschutz im Kontext der kommunalen Datengovernance in den drei beteiligten Städten. Die präsentierte Information basiert auf der Perspektive und Erfahrung in der Verwaltung der Geodateninfrastruktur und der Urbanen Datenplattform.

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Handlungsfeld der Datengovernance: Rollen

Das Dokument betrachtet innerhalb der Handlungsfelder der Datengovernance (DG) für Städte und Kommunen das Handlungsfeld Rollen. Das beschriebene Rollenmodell ist als Orientierungshilfe und Empfehlung für Kommunen gedacht, die entsprechende Strukturen aufbauen möchten.

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Handlungsfelder der Datengovernance

Das im CUT-Projekt entwickelte Leitdokument dient als Wegweiser im komplexen Thema der Datengovernance. Es definiert die Handlungsfelder und schafft ein einheitliches Verständnis der relevanten Begrifflichkeiten.

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Handlungsfeld der Datengovernance: Datenschutz – Anforderungen DSGVO

Diese Tabelle listet die zentralen Anforderungen der DSGVO auf und hilft mit konkreten Fragen bei der Umsetzung. Die Inhalte stammen aus dem Dokument „Das Standard-Datenschutzmodell“, herausgegeben vom AK Technik der Konferenz der unabhängigen Datenschutzaufsichtsbehörden des Bundes und der Länder.

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Handlungsfeld der Datengovernance: Datenqualität

Das Dokument umfasst die Bewertung von Daten anhand von 13 Kriterien, welche bei Bedarf angepasst werden können. Diese systematische Bewertung und fortlaufende Verbesserung der Datenqualität ist entscheidend, um die Zuverlässigkeit und Nützlichkeit der Daten in operativen und analytischen Prozessen zu gewährleisten.

The Key Learnings

Flesh Out Fields of Action

Due to the breadth of the topic, it is advisable to divide data governance into fields of action, such as roles, data quality, or data integration. These areas of focus provide in-depth coverage of the various aspects of data governance. Each field of action presents unique challenges, but these can be effectively addressed by implementing clear metrics.

Define Roles

To implement municipal data governance (DG) effectively, it is advisable to define central and decentralized roles dedicated to specific tasks and responsibilities. These roles may include the DG owner, DG manager, and UDP/UDT coordination office.

Avoid Data Redundancy and Generate Added Value

Data integration refers to the cross-domain provision of data and the elimination of exclusive data spaces, thereby reducing data redundancy, creating added value from data, and utilizing open standards. For this, the data is transferred to an Urban Data Platform or a geo data infrastructure, for example, and made available via open standard interfaces.

Help Through Evaluation Criteria

High-quality data is characterized by the fact that it is suitable for its intended use in decision-making and planning in operational business. Depending on the context of use and the type of data, the data quality of a dataset can be checked using various evaluation criteria. This assessment is instrumental in evaluating the quality of data, particularly in the run-up to publication.

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Contact

Maja Richter

“Urban Data Platforms and Digital Twins,”, Urban Data Hub, Agency for Geoinformation and Surveying of the Free and Hanseatic City of Hamburg

cut@sk.hamburg.de
Mathias Boedecker

“Urban Data Platforms and Digital Twins,” Agency for Geoinformation and Land Use Planning​ / Geodatenservice of the City of Leipzig

cut@leipzig.de
Stefanie Thiele

“Urban Data Platforms and Digital Twins,” Municipal Department GeodatenService of the City of Munich

cut@muenchen.de
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