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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.

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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.

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“, Urban Data Hub, Landesbetrieb für Geoinformation und Vermessung der Freien und Hansestadt Hamburg

cut@sk.hamburg.de
Mathias Boedecker

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

cut@leipzig.de
Stefanie Thiele

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

cut@muenchen.de
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