Open DataStrategisch vorgehen

Open Data kommt in Deutschland in Schwung: Das ist nicht nur an zahlreichen Kommunen und Organisationen sichtbar, die sich mitten in der Open-Data-Umsetzung befinden, sondern auch in der Bundespolitik. So kündigten SPD und Unionsparteien schon während der Koalitionsverhandlungen an, ein zweites Open-Data-Gesetz erarbeiten zu wollen, welches die Verbreitung offener Verwaltungsdaten weiter vorantreiben soll. Mit der zunehmenden Relevanz offener Daten stellt sich die Frage, wie öffentliche Organisationen und Behörden die Bereitstellung von Daten strategisch und langfristig angehen können. Nur die Vorgaben aus dem Open-Data-Gesetz zu erfüllen, wäre zu kurz gedacht. Mit der richtigen Strategie kann Open Government Data auch Werte schöpfen und wirtschaftliche Potenziale entfalten.
Wie das Thema Open Government Data von öffentlichen Einrichtungen strategisch angegangen werden kann, zeigt das kürzlich veröffentlichte Whitepaper „Strategische Bereitstellung offener Verwaltungsdaten“ des Kompetenzzentrums Öffentliche IT.

Motivation hinterfragen

Open Government Data oder offene Verwaltungsdaten lassen sich demnach definieren als „jene Datenbestände des öffentlichen Sektors, die von Staat und Verwaltung im Interesse der Allgemeinheit ohne jedwede Einschränkung zur freien Nutzung, zur Weiterverbreitung und zur freien Weiterverwendung frei zugänglich gemacht werden“. Bevor die Daten jedoch frei zugänglich gemacht werden können, sind verschiedene Rahmenbedingungen zu berücksichtigen. Hierzu zählen beispielsweise gesetzliche Verpflichtungen zur Veröffentlichung von Daten, etwa laut E-Government-Gesetz des Bundes oder Informationsfreiheits- und Informationsweiterverwendungsgesetz. Einige Bundesländer verfügen zudem über eigene Ländergesetze, welche die Bereitstellung von Daten grundlegend regeln.
Auch die Motivation einer Organisation, Daten offen bereitzustellen – etwa verbesserte Transparenz und Teilhabe, Wirtschaft und Wertschöpfung oder Innovation und Modernisierung – hat Einfluss auf die strategische Ausgestaltung des Themas. Bei der Entwicklung einer entsprechenden Strategie sollte die Organisation daher zunächst ihre Motive für Open Data identifizieren, um hieraus entsprechende Maßnahmen abzuleiten. Werden zum Beispiel Transparenz und Teilhabe fokussiert, dann sollten neben statistischen Daten auch Beschlussvorlagen oder Protokolle als offene Daten bereitgestellt werden.

Nach der Konzeption folgt die Umsetzung

Nach der Konzeption folgt die Umsetzung der Strategie: Die neuen Aufgaben werden in das Verwaltungshandeln integriert. Dies bedarf meist der Restrukturierung von Ablaufprozessen innerhalb der Organisation bis hin zur Etablierung neuer Prozesse. Neben der internen Kommunikation im Sinne eines gelungenen Akzeptanz-Managements und der Involvierung der Mitarbeiter ist es wichtig, dass Open-Data-Aktivitäten auch nach außen kommuniziert werden. Im besten Fall kann eine enge Zusammenarbeit zwischen datenbereitstellender Organisation und Datenanwendern entstehen, deren Feedback wertvolle Hinweise auf die existierende Datennachfrage und die Datenqualität liefern kann.
Die Vorbereitung der Daten bis hin zur Veröffentlichung erfolgt auf operativer Ebene in einem mehrstufigen Prozess, welcher mithilfe von Werkzeugen auch teilautomatisiert werden kann: Zunächst müssen für eine Veröffentlichung geeignete Datensätze identifiziert werden. Einen guten Einstieg stellen Daten dar, die bereits online verfügbar sind, da bei diesen datenschutzrechtliche Fragestellungen geklärt sein dürften. Die Informationen müssen lediglich insoweit aufbereitet werden, dass sie den Kriterien offener Daten entsprechen. Im nächsten Schritt erfolgt die konkrete Auswahl der zu veröffentlichenden Datensätze. Hierfür bietet sich die Anwendung eines Bewertungsschemas an. Kriterien, die in einer Bewertung Berücksichtigung finden sollten, sind unter anderem die Maschinenlesbarkeit der Daten, Auffindbarkeit, Nutzungsbedingungen, öffentliches Interesse und Veröffentlichungshindernisse.

Urheberrechte prüfen

Ist die Auswahl der Datensätze getroffen, muss geprüft werden, ob Urheberrechte existieren und bei wem diese liegen. Hat die Organisation die alleinigen Urheberrechte, so bestehen diesbezüglich keinerlei Veröffentlichungshindernisse. In allen anderen Fällen muss entweder das Einverständnis zur Veröffentlichung eingeholt oder der Datensatz von einer solchen ausgeschlossen werden. Anschließend wird das Datenformat betrachtet: Für eine einfache Weiterverwendung sollten die Daten in offenen und maschineninterpretierbaren Formaten wie CSV, XLSX, ODT oder TXT vorliegen. Gegebenenfalls ist also eine Konvertierung der Daten in ein geeigneteres Format vorzunehmen.
Im nächsten Schritt folgt die Festlegung der Nutzungsbestimmungen. Die veröffentlichende Stelle kann eigenständig definieren, zu welchen Zwecken und unter welchen Einschränkungen die Daten weiterverwendet werden dürfen. Alternativ können gängige Lizenzmodelle wie die Datenlizenz Deutschland oder die Creative-Commons-Lizenz genutzt werden, welche dem Prinzip der Offenheit folgen. Der letzte Schritt vor der eigentlichen Veröffentlichung besteht darin, die Daten mit Metadaten, also mit zusätzlichen Informationen, zu versehen. Damit wird die Auffindbarkeit der Daten bei Suchabfragen gewährleistet.

Perfektionismus ist fehl am Platz

Die Daten sind nun soweit aufbereitet, dass sie im Sinne von offenen Verwaltungsdaten veröffentlicht werden können, zum Beispiel auf einem existierenden Datenportal oder einer dedizierten Web-Seite. Damit endet der Prozess jedoch nicht: In regelmäßigen Abständen sollte eine fortlaufende Qualitätssicherung der Daten erfolgen. Auch auf strategischer Ebene ist eine regelmäßige Evaluation der Open-Data-Strategie empfehlenswert: Stimmen die Ziele und Maßnahmen noch überein, oder müssen sie angepasst werden? Open Data sollte in einer Organisation also zyklisch aufgefasst werden (siehe Grafik).
Der Prozess zur Veröffentlichung offener Daten mag auf den ersten Blick lang und aufwendig erscheinen. Dabei ist Perfektionismus fehl am Platz. Vielmehr gilt: Lieber unvollständige oder nicht hochqualitative Daten veröffentlichen als gar keine – bei der Veröffentlichung sollte dann jedoch auf den „Makel“ hingewiesen werden. Auch sollten die Ziele zu Beginn nicht zu hoch gesteckt werden: Es müssen nicht alle potenziellen Daten auf einmal veröffentlicht werden. Ein schrittweises Herantasten und die anfängliche Konzentration auf die Veröffentlichung weniger Daten ist sinnvoll, um eine Veröffentlichungsroutine zu entwickeln und Erfahrungen mit offenen Daten zu sammeln.