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Handlungsfelder der Datengovernance – Rollen, Datenintegration, Datenqualität

Inhalt

Die Datengovernance bietet ein Rahmenkonzept, welches den Zugang zu und den Umgang mit Daten organisiert. Sie besteht aus verschiedenen Prozessen, Rollen, Richtlinien und Standards, die es erlauben, Daten effektiv und gemeinwohlorientiert zu nutzen. Thematisch lässt sich die Datengovernance in verschiedene Handlungsfelder einteilen. Im CUT-Projekt wurden 13 Handlungsfelder der Datengovernance herausgearbeitet und die für uns wichtigsten sechs Handlungsfelder priorisiert. Diese werden im Laufe des Projektes weiter behandelt. In diesem Webinar werden die ersten drei Handlungsfelder vorgestellt: Das Handlungsfeld „Rollen“ befasst sich mit den Rollen einer Datengovernance in einer Stadt/Kommune. Das Handlungsfeld „Datenintegration“ behandelt die Integration von Daten in eine Urban Data Platform (UDP) oder Geodateninfrastruktur (GDI). Weitere Erkenntnisse über die Güte von Daten können durch das Handlungsfeld „Datenqualität“ gewonnen werden.

Learnings aus der Akademie

Handlungsfelder ausarbeiten

Aufgrund der Größe der Thematik, empfiehlt sich die Unterteilung der Datengovernance in Handlungsfelder, z.B. Rollen, Datenqualität oder Datenintegration. Diese Handlungsfelder widmen sich unterschiedlichen Themengebieten der Datengovernance und arbeite diese näher aus. Jedes Handlungsfeld besitzt dabei Herausforderungen, die aber durch die Etablierung eindeutiger Maßnahmen überwunden werden können.

Rollen definieren

Für die Umsetzung einer kommunalen Datengovernance (DG) empfiehlt es sich zentrale und dezentrale Rollen zu definieren, die sich bestimmten Aufgaben und Verantwortungen widmen, beispielsweise der/die DG Eigentümer/-in, DG Manager/-in oder Koordinierungsstelle UDP/UDZ.

Datenredundanz vermeiden und Mehrwerte schaffen

Unter Datenintegration versteht man die domainen-übergreifende Bereitstellung von Daten und Abschaffung exklusiver Datenräume mit dem Ziel Datenredundanz zu vermeiden und Mehrwerte aus Daten zu schaffen und offene Standards zu nutzen. Dafür werden die Daten beispielsweise in eine Urban Data Platform oder eine Geodateninfrastruktur überführt und über offene Standardschnittstellen bereitgestellt.

Bewertungskriterien helfen

Qualitativ hochwertige Daten zeichnen sich dadurch aus, dass sie für ihren vorhergesehenen Gebrauch bei Entscheidungen und der Planung im operativen Geschäft geeignet sind. Abhängig vom Verwendungskontext und der Art der Daten, kann die Datenqualität eines Datensatzes mithilfe verschiedener Bewertungskriterien geprüft werden. Diese Beurteilung hilft bei der Einschätzung der Güte von Daten bspw. im Vorfeld einer Veröffentlichung.

Kontakt

Maja Richter

„Urbane Datenplattformen und Digitale Zwillinge“ T1, Urban Data Hub, Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung Hamburg

cut@sk.hamburg.de
Mathias Boedecker

„Urbane Datenplattformen und Digitale Zwillinge“ T 1, Amt für Geoinformation und Bodenordnung / Geodatenservice der Stadt Leipzig

cut@leipzig.de
Stefanie Thiele

„Urbane Datenplattformen und Digitale Zwillinge“ T1, Kommunalreferat Geodatenservice der Landeshauptstadt München

cut@muenchen.de
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