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Das Team, das sich in Sachsen mit offenen Daten auseinandersetzt, verfügt über weitgehende Handlungsfreiheit. Die einzelnen Bundesländer können größtenteils ihr eigenes Ding machen. Die eigentliche Herausforderung in Bezug auf offene Daten für Sachsen besteht darin, die verschiedenen Regierungsbehörden auf Landesebene und die Regionen Sachsens in das Projekt einzubinden. Auf regionaler Ebene besteht Sachsen aus 13 Landkreisen, von denen drei Stadtkreise bzw. Großstädte sind (Leipzig, Dresden und Chemnitz). Hinzu kommt die unterste Verwaltungsebene, zu der etwa 400 Gemeinden gehören.

Die Kunst besteht darin, zentral mit offenen Daten umzugehen und dabei die verschiedenen Beteiligten einzubeziehen und ihnen Vorteile zu bieten. Oder um es einfach auszudrücken: Eine Win-Win-Situation zu schaffen.

– Wir arbeiten mit den Behörden auf Landesebene und den Landkreisen zusammen, sowohl als Anbieter als auch als Nutzer offener Daten, mit Sachsens eigenem Portal für offene Daten. Wir versuchen auch, die Kommunen als Nutzer offener Daten einzubinden, sagt David Kilank, der seit zwei Jahren Projektleiter für die sächsische Arbeit mit offenen Daten ist.

Erster Datensatz 2018 veröffentlicht

Sachsens Projekt für offene Daten begann 2014. Mehrere Regierungsbehörden veröffentlichten bereits offene Daten, aber das Ziel des Projekts war es, ein zentrales Portal für offene Daten in Sachsen zu schaffen. Der erste offene Datensatz wurde 2018 auf dem Portal veröffentlicht. Verschiedene EntryScape-Module von MetaSolutions haben bei dem Projekt eine wichtige Rolle gespielt, wie zum Beispiel EntryScape Registry und EntryScape Catalog. Der weit verbreitete Standard DCAT-AP verfügt über eine Anpassung für Deutschland, DCAT-AP.de für offene Daten und wird, wie schon erwartet, sehr häufig genutzt.

Welche Daten werden veröffentlicht?

– Grundsätzlich werden maschinenlesbare öffentliche Daten, wie Statistiken verschiedener Art und geografische Daten, veröffentlicht. Wir veröffentlichen keine personenbezogenen Daten, sagt David Kilank.

In der Regel verfügen alle Regierungsbehörden, wie z. B. das Innen- und das Finanzministerium, über eigene Datenkataloge. Über diese Kataloge werden die Daten an das zentrale Portal weitergeleitet, wo sie veröffentlicht werden. Die drei Großstädte haben wiederum ihre eigenen Datenportale. Von dort aus werden die Daten an das zentrale Sachsen-Portal weitergeleitet.

– Die Vorstellung ist, dass die Endnutzer das zentrale Portal nutzen können, um Daten jeglicher Art zu finden und darauf zugreifen zu können, sagt David Kilank.
Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Berichts wurden 3 321 offene Datensätze auf dem sächsischen Portal veröffentlicht.

Rationalisierung mit offenen Daten

Auf die Frage nach der treibenden Kraft hinter dem sächsischen Projekt für offene Daten nennt David Kilank die gesetzliche Verpflichtung, öffentliche Daten als offene Daten zu veröffentlichen. Doch die Erfüllung des Gesetzes allein reicht nicht aus, um die Begeisterung für offene Daten zu steigern. Vorteile für die Bürger, eine effektivere Verwaltung und neue Geschäftsmöglichkeiten sind weitere wichtige Aspekte. Es liegt an den verschiedenen Regierungsbehörden, Landkreisen und auch Gemeinden, die vielfältigen Chancen offener Daten zu nutzen. Ebenso gilt dies für private Unternehmen und einzelne Bürger.

– Wir sind nicht für den Inhalt der Daten im zentralen Projekt verantwortlich. Unsere Aufgabe ist es, die technische Plattform zur Verfügung zu stellen, zu koordinieren und den verschiedenen Parteien mit Rat und Tat beizustehen. Dafür brauchen wir eine technische Plattform, und da kommt EntryScape ins Spiel. Für uns wäre es nicht machbar, ein eigenes technisches System zu entwickeln, erklärt David Kilank.

Bislang ist die Bandbreite der in Sachsen veröffentlichten offenen Daten beeindruckend. Ein kurzer Blick auf die Startseite des Portals zeigt zwölf Hauptkategorien an Daten:

• Wirtschaft und Finanzen
• Bevölkerung und Gesellschaft
• Staat und Öffentlichkeit
• Bildung, Kultur und Sport
• Wissenschaft und Technologie
• Regionen und Städte
• Umwelt
• Gesundheit und Pflege
• Justiz und Sicherheit
• Verkehr
• Energie
• Landwirtschaft

Es ist leicht, sich Anwendungsmöglichkeiten für diese verschiedenen Datentypen vorzustellen. Um von den Geschäftsmöglichkeiten der offenen Daten Gebrauch machen zu können, ist etwas Arbeit und Innovation erforderlich. Einfacher ist es, die Vorteile für Regierungsbehörden, Journalisten und einzelne Bürger zu erkennen. Darüber hinaus bringt eine zentrale Verwaltung offener Daten auf staatlicher Ebene mehr Effizienz mit sich.

Obwohl David Kilank zu bescheiden ist, um Sachsen mit anderen deutschen Bundesländern zu vergleichen, erwähnt er doch, dass Sachsen in Bezug auf offene Daten den fünften Platz unter den deutschen Bundesländern einnimmt. Das ist gar nicht so schlecht für ein relativ kleines Bundesland mit rund vier Millionen Einwohnern.

Entscheidend für den Erfolg von Open Data in Sachsen sind eine zentrale technische Plattform, die allen Beteiligten zur Verfügung steht, die Nutzung etablierter Standards und die enge Zusammenarbeit mit allen Interessierten auf Landesebene oder in den Behörden und Landkreisen.

Die Lösung basiert heute auf dem deutschen DCAT-AP.de-Profil, das von EntryScape Catalog für Redakteure zur Veröffentlichung neuer Datensätze unterstützt wird. Datensätze, die anderswo verwaltet werden, werden in EntryScape Registry gesammelt, wo sie gegen DCAT-AP.de validiert werden bevor sie auf dem Datenportal zugänglich gemacht werden. Das Portal nutzt EntryScape Blocks in dem von Sachsen gewählten Design. Sie können alle Daten auf https://www.opendata.sachsen.de/ einsehen.

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Der Einsatz von KI im Journalismus wird oft als Bedrohung angesehen. Die Befürchtung ist, dass erfahrene und talentierte Journalisten durch Algorithmen ersetzt werden, die rund um die Uhr Texte ausspucken. Sicherlich besteht die Gefahr der Standardisierung, wenn Journalismus vollständig automatisiert wird, aber mit den richtigen Herangehensweisen und Lösungen kann dies verhindert werden.

Andererseits können KI-Lösungen verschiedener Art die Arbeit von Journalisten auf unterschiedliche Weise erleichtern und verbessern. Dies gilt insbesondere für den Investigativjournalismus. Die mühsame Arbeit des Zusammenstellens von Daten kann mit Hilfe verschiedener Arten von KI-Modellen, wie beispielsweise dem maschinellen Lernen, vereinfacht werden. So können Unregelmäßigkeiten und Zusammenhänge festgestellt werden, die Menschen sonst nicht erkennen würden.

Genau darum geht es beim Forschungs- und Innovationsprogramm Media & Democracy. Es wird als „eine nationale Kooperationsplattform für Medieninnovation und Sozialforschung“ beschrieben und vom Lindholmen Science Park in Göteborg geleitet. Ein Teil davon ist die Initiative Medienindustrie und KI, die gemeinsam mit AI Sweden und mehreren Mediengruppen, die die Nutzung von KI in Schweden fördern, durchgeführt wird. Die beteiligten Mediengruppen sind Sveriges Television, Bonnier News Local und Stampen.

Analyse von Rechnungen

Anders Thoresson, Projektleiter für die Medienbranche und KI, hat selbst einen langen Hintergrund als Journalist sowie als Technologiereporter und Redakteur, unter anderem bei Ny Teknik und dem Podcast Digitalsamtal. Er erklärt, dass es bei der Arbeit im Wesentlichen darum geht, Bereiche zu ermitteln, in denen KI in der Medienbranche von Nutzen sein kann. Dazu gehören neue Tools auf Reporterebene, für redaktionelle Abläufe und Werbelösungen. Zu diesem Zweck wurde ein Pilotprojekt gestartet:

– Bei dem Pilotprojekt geht es darum, die Lieferantenbuchhaltung für Kommunen zu untersuchen. Wir wollen erforschen, wie verschiedene Arten des maschinellen Lernens eingesetzt werden können, um Auffälligkeiten, wie beispielsweise Steuerhinterziehung, zu finden, sagt Anders Thoresson.

Die Analyse von Lieferantenbuchhaltungen für Kommunen ist ein hervorragendes Beispiel für den Nutzwert von KI. Der Bedarf dafür ergibt sich nicht zuletzt aus kriminellen Aktivitäten wie etwa der Verwendung von betrügerischen Rechnungen. Um die Herausforderung konkret zu veranschaulichen, nennt Anders Thoresson das folgende Beispiel:

– Ich versuchte, die Lieferantenbuchhaltung eines Monats einer Gemeinde auf meinem Computerbildschirm durchzusehen. Es dauerte 14 Minuten, um von der ersten bis zur letzten Zeile des Excel-Dokuments zu scrollen.

Es versteht sich von selbst, dass es für einen Menschen schwierig wäre, Zusammenhänge und Unregelmäßigkeiten in einem so großen Datenset zu erkennen. Bisher verwendeten Journalisten in der Regel Tabellenkalkulationsprogramme wie Excel, um dieses Problem zu bewältigen. Aber dies ist nicht effektiv genug, vor allem, weil die Daten- und Informationsmenge dramatisch wächst, während die Anzahl investigativer Journalisten abnimmt.

Offene Daten sind wertvoll

Dass KI zu besserem Investigativjournalismus beiträgt, ist unbestritten. Allerdings gibt es, wie es bei der Datenanalytik üblich ist, ein Problem: den Zugang zu einer einheitlichen Datenart. Dies ist besonders deutlich in den Gemeinden, wo die Daten gesammelt werden. Für die Gemeinden, die in der Regel ohnehin nur über begrenzte Ressourcen verfügen, ist es oft zeitaufwändig und mühsam, die von Journalisten angeforderten Daten zusammenzustellen und zu verteilen.

Dies ist nicht nur ein praktisches Problem. Schließlich ist es ein Demokratieproblem, wenn die für die Transparenz im öffentlichen Sektor erforderliche Arbeit zu einer Belastung wird.

– Ich wünschte, es gäbe mehr Zugang zu Daten. Mit offenen Daten zu arbeiten, bringt mehr Zugänglichkeit. Offene Daten sind in vielerlei Hinsicht sehr wertvoll, unter anderem bieten sie Journalisten mehr Arbeitsmöglichkeiten. Deshalb ist dies ein Entwicklungstrend, auf den wir hoffnungsvoll blicken können, sagt Anders Thoresson.

Die Verwendung offener Daten steigert nicht nur die Effizienz von Organisationen wie Gemeinden und lokalen Verwaltungen die dazu verpflichtet sind Daten an Journalisten und andere weiterzugeben. Standardisierte offene Daten ermöglichen es jedem, seine Daten auf einheitliche Weise zu veröffentlichen und damit eine bessere und konsistentere Datenstruktur zu schaffen. Dies ermöglicht es vielen Menschen, große Datenmengen zu verwalten und zu analysieren. Oder einfacher ausgedrückt: Standardisierte Daten ermöglichen die Verwendung von Tools, die sich für Daten eignen, nicht für PDFs.

Das beliebte PDF-Format eignet sich für viele Arten von Analysen nur sehr schlecht. Besser strukturierte Daten bieten neue Analysemöglichkeiten. Thoresson nennt die Textanalyse als Beispiel für eine interessante Analysemethode, bei der KI eingesetzt wird, um ansonsten unstrukturierte Textdokumente zu ordnen und Muster darin zu erkennen. Außerdem wird die Textanalyse durch ein einheitliches und benutzerfreundliches Datenformat erleichtert.

– Der Wert offener Daten wird immer mehr geschätzt, auch wenn es noch keine praktischen Lösungen gibt. Immer mehr Menschen verstehen, dass die Nutzung offener Daten eine bessere Überprüfung der vorhandenen Daten und ihrer Qualität ermöglicht. Es erhöht die Transparenz, sagt Anders Thoresson.

Bessere Analysen

Derzeit befindet sich das Pilotprojekt noch in der Anfangsphase:

– Wir begannen mit der Entwicklung relativ einfacher Visualisierungen, um beispielsweise zu untersuchen, wer die größten Lieferanten einer Gemeinde sind und welche Rechnungen ein bestimmter Lieferant verschickt.

Heute gibt es eine von MetaSolutions verfasste Spezifikation speziell für Lieferantenbuchhaltungsdaten, die es den Gemeinden und lokalen Behörden wesentlich erleichtert, offene Daten einheitlich zu verwalten. Langfristig sind die Möglichkeiten unbegrenzt. Wenn ähnlich strukturierte Daten aus anderen Kommunen zur Verfügung stehen, wären gemeindeübergreifende Vergleiche möglich. Um solche und andere anspruchsvollere Analysen durchführen zu können, ist der Zugang zu Daten unerlässlich.

Ganz allgemein wird die Nutzung offener Daten es Journalisten ermöglichen, die schwedische Gesellschaft tiefer und umfassender als bisher zu untersuchen, obwohl die Anzahl an Journalisten abnimmt. Sowohl die Demokratie als auch der Journalismus profitieren davon.

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Wenn Jonny Halvarsson, GIS-Stratege in der Gemeinde Luleå und Vorsitzender von NorrGIS*, anfängt, über potenzielle Anwendungsmöglichkeiten zu sprechen, die von Geodaten oder GIS-Daten ausgehen, fragt man sich zunächst, ob er eine lebhafte Fantasie hat oder ob er sowohl mit der Verwendung von Geodaten als auch mit den Bedürfnissen der Gemeinde sehr vertraut ist. Alles deutet darauf hin, dass es sich um das Letztere handelt. Oder vielleicht um beides.

Wie wäre es mit „GPS-Punkten“ auf Eislaufmaschinen, die automatisch Informationen darüber übermitteln, wo Interessierte spontan Eishockey spielen können? Oder Sensoren, die überwachen, wie viel Brennholz an öffentlichen Grillplätzen in der Natur vorhanden ist, damit jeder Bürger gemütliche Waldausflüge planen kann. Eine wirklich spannende Idee ist es, Kameras im Abwassersystem („Kanalisation“) fernzusteuern, um den Zustand der Rohre überprüfen und Probleme lösen zu können.

– Fast alle Aktivitäten in einer Gemeinde werden irgendwo durchgeführt, und alles ist irgendwo, verdeutlicht Jonny Halvarsson.

Dies betrifft nicht nur Menschen, sondern auch Ausrüstung, Inventar, Gebäude usw. Neben Freizeitaktivitäten und innovative Lösungen geht es auch um etablierte Aktivitäten wie die Verwaltung von Flächennutzungs- und Übersichtsplänen. Diese werden z. B. für die Planung neuer Wohngebiete und den Bau neuer Schulen mit verschiedenen Einrichtungsarten verwendet. Heute gibt es in Luleå etwa 20 Systeme, die Geodaten verschiedener Art erzeugen, sowohl zur Bildschirmwiedergabe als auch für Papier.

Überfüllter GIS-Server

Kurz gesagt, das meiste, was in einer Gemeinde geschieht, ist an einen geografischen Ort, bzw. an Geodaten, gebunden. Luleå ist bei der Nutzung davon schon sehr weit gekommen. Der Großteil der Digitalisierung von Karten, welches als Einstieg in die Nutzung von Geodaten angesehen werden kann, ist bereits erfolgt. Heute liegen über 1,3 TB Geodaten in Form von Dateien auf dem GIS-Fileserver der Gemeinde. Und diese Menge nimmt ständig zu. Dazu kommt noch eine Reihe von weiteren Datenbanken.

Wie sollen alle Geodaten genutzt werden? Wie wird sie bereits genutzt? Was sind die Herausforderungen? Und was ist überhaupt der Verwendungszweck von Geodaten? Wir fangen mit der letzten Frage an.

– Ziel ist es, die Nutzung von Geodaten in der gesamten Gemeinde zu steigern. Wir möchten, dass Mitarbeiter selber auf die benötigten Geodaten zugreifen können und nicht erst zur Geodatenabteilung kommen sollen, um sie anzufordern. Und wir wollen allen Einwohnern der Gemeinde helfen, gute Entscheidungen zu treffen, erklärt Jonny Halvarsson.

Es geht also nicht nur darum, die internen Abläufe der Gemeinden mittels eines leichteren Zugangs zu Geodaten zu beschleunigen, sondern auch den Bedürfnissen der Bürgerinnen und Bürger gerecht zu werden. Das gilt für alles, von gespülten Eisbahnen bis hin zur Gestaltung von Wohngebieten. Deshalb arbeiten Jonny Halvarsson und 13 Kollegen mit unterschiedlichen Aufgaben in der Geodatenabteilung (GIS-Entwickler, GIS- und Karteningenieure, Vermessungsingenieure und eine Person, die ein geotechnisches Archiv verwaltet) daran, Geodaten zu ermitteln, sammeln, verwalten und verfügbar zu stellen.

Ein Zeichen für den Fortschritt ist, dass in Schweden abgesehen von Luleå nur Stockholm und Göteborg über fast vollständig digitalisierte geotechnische Archive verfügen. Die Tatsache, dass Luleå so weit vorne liegt, ist nicht zuletzt darauf zurückzuführen, dass die Technische Universität Luleå schon sehr früh eine Ausbildung im GIS-Bereich anfing anzubieten. Jonny Halvarsson machte dort 1994 seinen Abschluss als GIS-Ingenieur.

Neue Arbeitsmethoden

Die Aktivitäten der Fachgruppe Geodaten sind gleichermaßen darauf ausgerichtet, sowohl bestehende technische Lösungen effizienter zu gestalten als auch neue einzuführen. Das bedeutet insbesondere die Einführung neuer Verwaltungslösungen. Die Arbeit umfasst Schulungs- und Informationsveranstaltungen. Es ist wichtig, Fachkenntnisse zu erweitern und neue Arbeitsweisen zu ermöglichen. Wie Jonny Halvarsson es beschreibt, „Digitalisierung bedeutet neue Arbeitsweisen“.

Ein wichtiger Aspekt der Arbeit ist die effiziente Verwaltung der Daten. Dazu gehören Geodaten selbst, aber auch Links zu anderen Datenarten. Der Wert von Geodaten steigt oft erheblich, wenn sie mit anderen Datenarten verknüpft werden. Ein einfaches Beispiel dafür ist die Möglichkeit, eine Adresse wie „Storgatan 1“ schnell in einen Punkt auf einer Karte umzuwandeln. Ein anspruchsvolleres Beispiel ist die Beschreibung der Dichte eines bestimmten Gerätetyps auf einer Landkarte oder in Tabellenform.

Eine wichtige Aufgabe besteht darin, Geodaten und andere Daten auf einfache Weise durchsuchbar zu machen, um den Nutzern einfache Lösungen zu bieten und um die Verbreitung, gemeinsame Nutzung, Veröffentlichung und den Zugang zu Daten zu erleichtern. Das Rückgrat, um all dies zu erreichen, ist die Arbeit mit Metadaten, d. h. mit Daten über Daten. Und zwar auf standardisierte Weise, zum Beispiel nach dem DCAT-AP-Standard. Dies ermöglicht sowohl eine einheitlichere und effizientere Verwaltung als auch eine bessere Auffindbarkeit der Daten.

– Wir arbeiten weiterhin daran, technische Lösungen zu liefern und Beschreibungen sowohl für die IT-Unterstützung als auch für die verwendeten Daten sicherzustellen. Dazu gehören Informationen darüber, wann die Daten erstellt wurden, von wem sie stammen und wo sie verfügbar sind, sagt Jonny Halvarsson.

Offene Daten erleichtern

Offene und gemeinsam genutzte Daten sind Teil eines Prozesses, ebenso wie technische Plattformen und Dienste, die diese Daten verwalten, etwa mit Hilfe von Standards für Metadaten. Es versteht sich von selbst, dass solche Technologielösungen die Sammlung, Beschreibung und Veröffentlichung von Daten erleichtern sollten und dass sie während des gesamten Lebenszyklus von Datensets nutzbar sein sollten, also nicht nur für einmalige Nutzungen.

– Wir überarbeiten derzeit unsere GIS-Plattform und unser Geodatenlager. Wir streben ein einfacheres, besseres GIS-Portal an, in dem es einfacher ist, Daten zu finden und auf Anwendungen und Kartenlösungen zuzugreifen. Ein Teil des Portals besteht darin, zu beschreiben, was sich darin befindet. Dabei spielen Metadaten eine sehr zentrale Rolle. Wir wollen, dass die Metadaten offen und an einem Ort verfügbar sind, so dass andere sie nutzen können, sagt Jonny Halvarsson.

Er nennt EntryScape von MetaSolutions als ein mögliches Werkzeug dafür, das auch zum Sammeln und Veröffentlichen von Datensätzen in Form von offenen Daten verwendet werden kann.

* NorrGIS ist der nordschwedische Verband für GIS- und GIT-Entwicklung. GIS steht für Geografisches Informationssystem und GIT für Geografische Informationstechnologie.

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Die meisten Menschen schätzen das Potenzial von Geodaten. Aber wie kann man sie effektiv handhaben, veröffentlichen und nutzen? Die offensichtliche Lösung besteht darin, ein Tool, das bereits zur Verarbeitung anderer Datentypen, wie etwa offene Daten, verwendet wird, umzugestalten, so dass es die Verwaltung von Geodaten nahtlos unterstützt. Dies hat mehrere Vorteile:

• Das Tool dient als Plattform zur Verwaltung von Geodaten. Dies bedeutet, dass es die für Geodaten und offene Daten verwendeten Standards unterstützt.
• Es erleichtert Nichtfachleuten die Arbeit mit Geodaten.
• Spezialisten für Geodaten, oder auch GIS-Daten genannt, erhalten so einen gemeinsamen Bezugspunkt bei der Kommunikation mit Nichtfachleuten.

Wir werden uns diese drei Punkte und ihre Umsetzung in der offenen Datenplattform EntryScape von MetaSolutions genauer ansehen. Doch zunächst ein kurzer, etwas philosophischerer Aspekt. Geodaten an sich sind wertvoll, unabhängig davon, ob sie offen sind. Offene Daten sind ebenso wertvoll, unabhängig davon, ob es sich um Geodaten handelt oder nicht. Wenn man die Verwaltung von Geodaten und offenen Daten kombiniert, erhöht sich der Wert beider.

Alles basiert auf Standards

Standards sind der Schlüssel zu einem effektiven Datenaustausch. Dies gilt insbesondere für Geodaten. Zum einen lassen sich grundlegende Merkmale von Geodatensets dann so beschreiben, wie bei anderen Datensets. Die Veröffentlichung von und der Zugang zu Daten wird dadurch vereinfacht.
EntryScape unterstützt alle notwendigen Metadatenstandards: DCAT-AP-SE Version 2.0 ist der Standard, der für offene Daten und auf dataportal.se verwendet wird. Für Geodaten gibt es einen weiteren Standard aus der Inspire-Richtlinie der EU. Auf Schwedisch heißt dieser Standard NMDP 4.0, nationell metadataprofil 4.0. Bei Verwendung dieses Standards kann geodataportalen.se die Daten lesen.

Sowohl DCAT-AP-SE als auch NMDP 4.0 sind sogenannte Metadatenspezifikationen. Oder einfacher ausgedrückt: standardisierte Beschreibungen darüber, was Datensets enthalten sowie weitere Informationen, wie etwa wer sie veröffentlicht hat, wann sie veröffentlicht wurden usw. Kurz gesagt, Informationen, die die Veröffentlichung und die Zugänglichkeit generell vereinfachen. Wenn die Beschreibungen von Datensätzen standardisiert wird, können sie automatisch über viele verschiedene Datenportale veröffentlicht und mit einer Vielzahl von Tools aufgerufen werden.

Vollständige Beschreibungen

Einfach ausgedrückt, sorgen benutzerdefinierte Metadatenprofile in Entryscape dafür, dass die für die Verwaltung, Veröffentlichung und Zugänglichkeit von Geodaten benötigten Felder bereits vorhanden sind. Das heißt, dass der Anwender oder Publizist die Anforderungen nicht erst ermitteln und dann entsprechend umsetzen muss. Darüber hinaus ist es auch möglich, eigene Metadatenprofile für Geodaten zu erstellen.

Entryscape unterstützt kundenspezifische offene Daten und Geodatenprofile mit derselben einfachen Schnittstelle. Wählen Sie einfach die für Sie relevanten Informationen aus und es wird eine dazu passende Schnittstelle konfiguriert. Die Möglichkeit, benutzerdefinierte Profile zu erstellen ist entscheidend bei der Vereinfachung der Verwaltung von Geodaten, welche sonst leicht unübersichtlich werden kann.
Die Veröffentlichung von Geodaten ist ohne angemessene Unterstützung kompliziert und deswegen oft Teil eines internen Prozesses innerhalb einer bestimmten Abteilung. Mit integrierter Standardunterstützung in einem Tool wird dies jedoch vereinfacht, sowohl für den eigenen Workflow als auch für spätere eventuelle Wiederveröffentlichungen. Von dort aus kann der Detaillierungsgrad natürlich expandiert werden. Im Endeffekt wird der Einstieg in den Umgang mit Geodaten erleichtert und die Verwaltung so weit wie möglich automatisiert. Dies alles führt dazu, dass Geodaten „leicht in Portale eingebracht werden können“.

Eine gemeinsame Sprache

Geodatenspezialisten unterscheiden sich nicht von anderen Fachleuten: Sie haben es schwer, ihre fachspezifische Kenntnisse an Laien weiterzugeben. Laien haben wiederum noch größere Schwierigkeiten dabei, sich verständlich zu machen.
Indem sie ein gemeinsames Tool verwenden, das auf allgemeinen Standards basiert, haben beide Parteien einen einheitlichen Bezugspunkt. So können sie abgesehen von den technischen Kleinigkeiten über das diskutieren, was wirklich interessant ist: Wertschöpfung mit Geodaten. Oder einfacher ausgedrückt: Die technische Seite überspringen und die tief hängenden Früchte pflücken.
So wird das verborgene Gold der Geodaten offengelegt, während gleichzeitig Zeit und Ressourcen gespart werden.

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Halten Sie Ausschau nach neuen Geodatensets und vielen neuen Lösungen von Huddinge

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In Schweden rühmen wir uns gerne damit, dass wir im Bereich der Digitalisierung und Transparenz in der öffentlichen Verwaltung führend sind. Trotzdem werden wir im „Our Data Index“ der OECD als das zweitschlechteste von den 32 untersuchten Ländern eingestuft, was die Veröffentlichung offener Daten im öffentlichen Sektor angeht. Es scheint, dass wir von anderen Ländern viel zu lernen haben.

Italien ist ein solches Land, insbesondere die nördliche Region Lombardei. Dort wurden erhebliche Anstrengungen unternommen, um die Nutzung von offenen Daten zu fördern. Bevor wir uns ansehen, was dort konkret unternommen wurde, lohnt es sich, die Bedingungen zu untersuchen, die dies ermöglichten.

Gesetzgebung zu offenen Daten

Wie in Schweden basieren die nationalen Rechtsvorschriften zur Verwaltung von offenen Daten auf der PSI-Richtlinie der Europäischen Union. Der Unterschied zwischen den beiden Ländern ist jedoch, dass die italienische Gesetzgebung viel klarer und bindender ist. Um es ganz einfach auszudrücken: In Italien sind die Gemeinden und andere öffentliche Organisationen verpflichtet, offene Daten zu veröffentlichen, während sie in Schweden bloß dazu aufgefordert werden.

Erstens besagt das italienische Gesetz über die digitale Verwaltung, dass Daten „standardmäßig offen“ sein sollten. Zweitens wurden Ressourcen in ein nationales öffentliches Portal investiert. Drittens sind eine Reihe öffentlicher Initiativen im Gange.

Am wichtigsten war vielleicht die Arbeit auf regionaler Ebene. In der Lombardei hat die Regionalregierung bereits im März 2012 ein Portal für offene Daten eingerichtet und 2014 empfohlene Datensets für die Gemeinden in der Region definiert. Als 2017 festgestellt wurde, dass nur 18 Gemeinden offene Daten veröffentlichten, wurde ein Finanzierungsprogramm aufgelegt, um den Gemeinden den Einstieg ins Programm zu erleichtern.

Bei dem Programm verpflichten sich die Gemeinden, entweder 10 oder 25 Datensets zu veröffentlichen, die aus einer Liste von 50 genehmigten Datensets ausgewählt wurden. Die Regionalregierung hat einen Beitrag von 2.000 € pro Gemeinde geleistet, um die externen Kosten für die Verwaltung des Programms zu decken. Obwohl dies vielleicht nicht nach viel Geld klingen mag, sollte der symbolische Wert hiervon nicht unterschätzt werden.

Ein wichtiger Bestandteil des Regionalprogramms ist die Entwicklung und Umsetzung eines automatisierten Datenaktualisierungssystems. Dies bedeutet, dass für die Aktualisierung des regionalen Portals kein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Ein weiteres wichtiges Element ist es, dass die Veröffentlichungsstandards oder Vorgaben zur Datenlieferung zusammen mit den Gemeinden gemäß den nationalen und europäischen Richtlinien entwickelt wurden.

Die Ergebnisse ließen nicht lange auf sich warten

In den Jahren 2018 und 2019 haben sich 136 Gemeinden dem Programm angeschlossen. Bis August 2020 sollen 95 Gemeinden die Zielvorgaben hinsichtlich der Anzahl der veröffentlichten Datensets erreicht haben. Im regionalen Portal werden 1.275 Datensets von Gemeinden regelmäßig aktualisiert und erfüllen die festgelegten Qualitätsstandards, insbesondere bezüglich der Vereinfachung der Datenwiederverwendung.

Interessanterweise sind die wirklich kleinen Gemeinden, mit weniger als 5.000 Einwohnern, bei der Datenveröffentlichung im Verhältnis zu ihrem Anteil in der Region gut vertreten. In der Lombardei machen diese Gemeinden 69% des Gesamtbestandes aus, was erheblich ist. Eine mögliche Schlussfolgerung daraus wäre, dass die kleinen Gemeinden, die wahrscheinlich über weniger Ressourcen verfügen, am meisten von dieser Art von Initiativen profitieren, obwohl sie es am schwersten haben, sie auf den Weg zu bringen. Langfristig bedeutet dies, dass alle, in diesem Fall ein ganzes Land, aufgrund des leichteren Zugangs zu Daten, profitieren.

Eine weitere Beobachtung ist, dass die größeren Gemeinden die offene Daten veröffentlichen, sich eher auf Verkehrsdaten konzentrieren, während die kleineren Gemeinden sich hauptsächlich auf Open Governance konzentrieren, d. h. über ihre Verwaltungsstrukturen. Könnte dies daran liegen, dass das Bedürfnis einer starken lokalen Demokratie in einer kleineren Gemeinde größer ist? Oder könnte es daran liegen, dass das Bedürfnis in kleineren Gemeinden größer ist, eventuelle Korruptionsfälle zu untersuchen? Dies ist reine Spekulation; was unbestreitbar positiv ist, ist die Tatsache, dass kleinere Gemeinden mit der Veröffentlichung offener Daten geholfen wurden.

Was können wir in Schweden daraus lernen?

Die Bemühungen auf regionaler Ebene, bei denen auch kleinere Gemeinden miteinbezogen werden, zeigten eindeutig Erfolge vor. Dies ermutigt regionale Initiativen, die jetzt in Schweden laufen, wobei die Region Västra Götaland (RVG) eine Vorreiterrolle spielt. Sie ist wegweisend für andere Regionen in Schweden, nicht nur, auf Grund der steigenden Zahl von Datenveröffentlichungen, sondern auch, weil es mehr Publizisten geben wird. Die RVG ermöglicht es kleineren Gemeinden, Daten zu veröffentlichen. Etwas, das andernfalls nicht geschehen würde.

Können die schwedischen Regionen also eine Rolle bei der Digitalisierung des Landes spielen?  Die Antwort auf diese Frage lautet eindeutig ja, und zwar in mehrfacher Hinsicht. Von Italien können wir einiges lernen.

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Die schwedische Meeres- und Wasserbehörde führt derzeit eines der wohl ehrgeizigsten und umfassendsten Informationsmanagementsysteme in Schweden ein. Es umfasst Terminologie, Geodaten, offene Daten und maßgeschneiderte Informationsmodelle.

Da EntryScape ein Open-Source-System ist, werden die vielen guten Vorschläge der Schwedischen Meeres- und Wasserbehörde im Laufe des Jahres auch als Open-Source-Material verfügbar gemacht.

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Agenda 2030 ist die Kurzbezeichnung für die 17 Ziele für nachhaltige Entwicklung, die 2015 von der UN-Generalversammlung verabschiedet wurden. Wie der Name schon sagt, geht es darum, die Ziele bis 2030 zu erreichen. Die Zielsetzungen reichen von der Beseitigung weltweiter Armut bis hin zur Stärkung der globalen Partnerschaft.

Allen Zielen gemeinsam ist natürlich der Bedarf an Daten, zur Erfolgskontrolle und zur Ermittlung des Umsetzungstempos der Ziele. Dies erfordert technologische Lösungen, Verfahren und insbesondere Arbeitskräfte für die Erhebung, Speicherung, Verarbeitung, Analyse und Präsentation der Daten.

Aber Datenmanagement ist mehr als nur das – in vielen Fällen sind Daten sogar ein Schlüsselfaktor bei der Suche nach Lösungen für die 17 Ziele. Schauen wir uns zwei eindeutige Beispiele dafür an, wie offene Daten einen Beitrag leisten können.

Nachhaltige Energie erfordert Daten

Ziel Nummer sieben ist es, sicherzustellen, dass alle Menschen Zugang zu zuverlässiger, nachhaltiger und moderner Energie zu bezahlbaren Preisen haben. Einfach ausgedrückt: Die vernünftige Verwendung von erneuerbaren Energiequellen wie Sonne und Wind ist der Schlüssel zum Erfolg dieses Ziels.

Daran wird in Schweden bereits gearbeitet. Die STUNS-Stiftung in Uppsala zum Beispiel will das Interesse an nachhaltigen Energiequellen steigern, insbesondere bei Immobilienbesitzern. Hierfür und zum Vergleich verschiedener neuer technischer Lösungen sind Daten erforderlich.

STUNS hat sich dafür entschieden, mit offenen Daten zu arbeiten, um zum Beispiel Informationen über die Installation von Solarzellen zu veröffentlichen. Auf diese Weise hoffen sie, das Bewusstsein für nachhaltige Energiequellen zu schärfen und deren Nutzung zu fördern.

Ein weiteres Beispiel ist die schwedische Energiebehörde, die in ihrem Bericht „Energipilot Gotland“ eine Studie darüber vorlegt, wie ein nachhaltiges Energiesystem auf Gotland eingeführt werden könnte. Hier gibt es viele Beispiele dafür, wie die Veröffentlichung offener Daten dabei helfen kann, die anstehenden Herausforderungen zu bewältigen.

Nachhaltige Städte werden mit Daten gebaut

Ein vielleicht noch deutlicheres Beispiel für den Wert offener Daten zeigt sich bei Ziel 11, der Schaffung nachhaltiger Städte und Siedlungen. Auch hier wurde in Schweden bereits einiges unternommen, vor allem im Rahmen der Sharing Cities Initiative. Daran ist unter anderem die KTH beteiligt.

Daten als Ressourcen sind ein ständig wiederkehrendes Thema. Es geht um das Management ökologischer, sozialer und wirtschaftlicher Faktoren und um die Erleichterung der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Es geht sowohl um die Informationsverbreitung, wodurch Vergleichsmöglichkeiten geschaffen und das Interesse gesteigert werden, als auch um Daten als Grundlage für neue Prozesse. Sharing Cities hat festgestellt, dass offene Daten ein wirksames Instrument zur Verbreitung und gemeinsamen Nutzung von Daten sind.

Mehr als „nur“ UN-Ziele

Die meisten der 17 UN-Ziele sind für die schwedischen Verhältnisse in unterschiedlichem Maße relevant. Ein wiederkehrender Aspekt ist die erforderliche Verbesserung der Effizienz des öffentlichen Sektors. Hier ist Datenmanagement im Allgemeinen und Open Data im Besonderen ein wichtiger Baustein für neue Lösungen.

Eine große Herausforderung der nächsten zehn Jahre wird sein, neue technologische Lösungen, Prozesse und Abläufe zu entwickeln, bei denen Datenmanagement sowohl zu spezifischen globalen Zielen, wie den 17 UN-Zielen, als auch zur Effizienz des schwedischen öffentlichen Sektors beiträgt. Da der eigentliche Zweck von offenen Daten darin besteht, die gemeinsame Nutzung und Verbreitung von Daten zu erleichtern, sind offene Daten ein guter Ausgangspunkt für die Suche nach neuen Lösungen.

Sinnvolle Digitalisierung im öffentlichen Sektor

In „5 Herausforderungen für die Digitalisierung des öffentlichen Sektors – hier ist der Weg aus dem Datensumpf“ tauchen wir tief in die problematische Situation des öffentlichen Sektors ein. Wir beleuchten nicht nur die Herausforderungen, sondern geben auch konkrete Vorschläge, wie Datenteilung Teil der Lösung sein könnte. Laden Sie unser Whitepaper kostenlos herunter.

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Wenn Sie in letzter Zeit die Nachrichten verfolgt haben, wissen Sie, dass KI ein brandaktuelles Thema ist. KI, Künstliche Intelligenz, ist der Traum, oder für manche auch die Befürchtung, dass Maschinen einen Großteil der Arbeit übernehmen, die heute von Menschen erledigt wird. KI verkörpert auch die Vision, auf neue Lösungen hinarbeiten zu können, die der Mensch allein nicht bedenken kann.

Nun is die Frage, wie weit wir sind mit KI in Schweden gekommen sind. Es handelt sich nicht um ein flächendeckendes Phänomen, sondern es gibt Projekte, von denen einige erfolgreich sind. Gegenwärtig geht es vor allem um die Teildisziplin des maschinellen Lernens (machine learning).

Was ist maschinelles Lernen?

Vielleicht ist „fortgeschrittene Datenanalyse“ ein besserer Begriff als maschinelles Lernen. Dabei handelt es sich um Analysen, die größtenteils nicht intuitiv sind, große Datenmengen umfassen und viel Rechenleistung erfordern.

Eines ist beim maschinellen Lernen offensichtlich: Ohne Zugang zu geeigneten Daten kann keine Analyse durchgeführt werden. Verschiedene Experten schätzen, und verschiedene Umfragen zeigen, dass zwischen 80 und 90 Prozent der Zeit, die bei maschinellem Lernen genutzt wird zum Finden, Organisieren, Qualitätsüberprüfen und anderweitigen Verwalten von Daten verwendet wird.

Die verbleibende Zeit wird für die Entscheidung über die durchzuführenden Analysen, die Formulierung und Implementierung von Algorithmen, die Analysendurchführung und Interpretation der Ergebnisse verwendet.

Maschinelles Lernen wird bereits direkt und indirekt in zahlreichen Bereichen eingesetzt. Zum Beispiel hilft es selbstfahrenden Autos zu erkennen, was ein Fahrrad ist und was nicht. Ein weiteres Beispiel ist die Genehmigung oder Ablehnung von Anträgen verschiedener Art.

Kurzum, alle datenbasierten Einschätzungen und Priorisierungen sind möglich und sehr viele Dinge in der Welt können in Daten umgewandelt werden, z. B. Bilder, Töne, Zahlen, Berechnungen, geschriebene Texte usw.

Die Vorteile des maschinellen Lernens für solche Analysen sind vielfältig, z. B.: die Bewältigung großer Datenmengen, fortgeschrittene und leistungsfähige Analysen sowie eine weitgehende Automatisierung. Insgesamt bedeutet dies, dass weniger menschliches Eingreifen erforderlich wird, weches sowohl die Kosten senkt als auch den Fachkräftemangel behebt.

Fangen wir aber erstmal beim maschinellen Lernen von vorne an: Wie findet man eigentlich geeignete Daten? Hier kommen offene Daten ins Spiel. Der Zugang dazu bietet die Lösung für viele Probleme, die bei der Suche nach Daten auftreten, wie z. B.:

• Dass überhaupt geeignete Daten für die zu erstellenden Analysen gefunden werden.
• Dass die Menge, die Qualität und nicht zuletzt die Vielfalt der Daten für die Analysen sichergestellt wird.
• Dass die für die Analysen zu verwendenden Daten in angemessener Weise strukturiert werden.

Zugang zu offenen verlinkten Daten über öffentliche APIs löst das erste Problem, wenn die Daten in einem angemessenen Umfang veröffentlicht werden. Außerdem erleichtert es die Lösung des dritten Problems und bietet bessere Lösungmöglichkeiten für das zweite. Die Sicherstellung der Quantität, Qualität und der Vielfalt der Daten erfordert natürlich den Einsatz von qualifizierten Menschen. Man kann allerdings davon ausgehen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass solche Personen in einer Organisation verfügbar sind, die mit offenen Daten arbeitet, größer ist als bei einer Organisation, die dies nicht tut.

Um Qualitätsmängel in Bezug auf die Genauigkeit und Vielfalt der für die Analyse verwendeten Daten zu veranschaulichen, sollte man sich einige der vermutlich wahren Horrorgeschichten über maschinelles Lernen ansehen. Eines der meistdiskutierten Beispiele ist die automatisierte KI-Lösung für die Personalbeschaffung, wobei Frauen und dunkelhäutige Menschen konsequent benachteiligt werden.

Warum? Weil es sich bei den bereits Erwerbstätigen überwiegend um weiße Männer handelt, welches sich auch in den für die Analyse verwendeten Daten widerspiegelt.

Solche Probleme können umgangen werden, indem Algorithmen formuliert, Ergebnisse interpretiert und endgültige Lösungen auf unterschiedliche Weise entworfen werden. Dies erhöht jedoch den Bedarf an menschlichem Eingriff in den Prozess. Mit besseren Daten ist es möglich, die Arbeit in größerem Umfang zu automatisieren und das Risiko fehlerhafter Analyseergebnisse im Allgemeinen zu verringern.

Die Schlussfolgerung ist, dass die Veröffentlichung offener Daten heute die beste Strategie ist, um Daten für das maschinelle Lernen bereitzustellen. Dies gilt insbesondere für den öffentlichen Sektor, wo es für verschiedene Behörden, Gemeinden, Landkreise, Organisationen und staatliche Unternehmen Anreize geben sollte, gemeinsam zur Veröffentlichung offener Daten beizutragen. Davon profitieren alle.

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