Die Menge an unterschiedlichen Daten wächst täglich, auch in kommunalen Verwaltungen und im städtischen Akteursnetzwerk. Doch während Unternehmen meist längst erkannt haben, Daten zu sammeln und diese zu speichern, so stellt das Datenmanagement sowie der strategische Umgang mit Daten vor allem für kleinere Kommunen noch eine große Herausforderung dar. Das Fraunhofer- Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO entwickelte in der neuen Studie »Datenkompetenz in kommunalen Verwaltungen« ein Vorgehensmodell sowie einen Referenzrahmen für strategisches Handeln, welches Kommunen eine Schritt-für-Schritt-Anleitung an die Hand gibt, um sich dem Thema Urban Data Governance zu nähern.
Praxisnähe durch konkrete Anwendungsfälle
Das Forschungsteam beschreibt zunächst einen idealtypischen Referenzrahmen für Datenkompetenz und Datenexzellenz auf kommunaler Ebene. Der Referenzrahmen umfasst neben der Ebene des Netzwerks vier zentrale Ebenen: die Strategie, Data Governance, Data Management und technische Systeme. Jede Ebene spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung einer datenkompetenten Verwaltung und trägt dazu bei, eine nachhaltige und zukunftsfähige Nutzung von Daten zu ermöglichen.
Darüber hinaus bildet das Vorgehensmodell ab, wie Kommunen Datenkompetenz aufbauen und entwickeln können. Entstanden ist ein Leitfaden, welcher mit konkreten und leicht nutzbaren Arbeitshilfen Verantwortliche im Change Prozess zu einer datenkompetenten Verwaltung unterstützen kann. Diese liegen den Akteurinnen und Akteuren als Blanko vor, sodass sie schrittweise vorgehen und die relevanten Informationen und Erkenntnisse dokumentieren können. Wesentliche Aspekte des Vorgehens sind dabei sowohl Anwendungsfälle zu betrachten und zu entwickeln als auch die gesamtstädtische strategische Perspektive einzunehmen.
Datenkompetenz ist kein Technologiethema
Co-Autor und wissenschaftlicher Mitarbeiter des Teams »Urban Governance Innovation« des Fraunhofer IAO, Johannes Sautter erklärt: »Für eine erfolgreiche Digitalisierung brauchen wir ein funktionierendes Datenmanagement. Datenexzellenz ist nicht allein durch die technische Kompetenz der Mitarbeitenden bedingt. Vielmehr müssen Organisationen als Ganzes durch übergreifende Prozesse und Strukturen einzelnen Sachbearbeitenden Aufgaben abnehmen. Dabei ist eine klare Datenexzellenz-Strategie unerlässlich. Es reicht nicht aus, einfach nur Daten zu sammeln und diese zu verwalten.«
Das Forschungsteam nennt drei Aspekte die im Datenkontext berücksichtigen sollten.
1. Think Big, Start Small
Datenkompetenz ist kein reines Technologiethema. Selbst in kleinen Schritten kann ein effektives Datenmanagement entstehen, das sich langfristig zu etwas Großem entwickelt. »Kommunalen Praktikern fällt es erfahrungsgemäß schwer, sowohl im Kleinen zu denken, also im konkreten Anwendungsfall, aber gleichzeitig die große Vision im Blick zu halten«, erklärt Johannes Sautter.
2. Daten-Legislative
Der zweite wichtige Aspekt besteht darin, eine verwaltungs- oder gar städteübergreifende »Daten-Legislative« einzurichten. Mitarbeitende verwenden aktuell meist noch viel Kapazität mit technischen oder rechtlichen Vorgaben. Dies kostet nicht nur Zeit, sondern auch Nerven. Eine Daten-Legislative würde die ressortübergreifende Gesamtkoordination übernehmen und Prozesse und Strukturen integriert vorausdenken und planen. Erst sie ermöglicht eine ganzheitliche stadtweite Perspektive auf Daten und deren Potentiale.
3. Stadtübergreifende Datenverbünde
Während große Städte von einem natürlichen Datennetzwerk aus Stadtwerken, Unternehmen und Zivilgesellschaft Gebrauch machen können, sind besonders kleinere und mittlere Kommunen auf Verbünde mit anderen angewiesen. Die dritte Empfehlung des Whitepapers ist demnach stadtübergreifende Datenverbünde zu gründen.
Mit dem richtigen Mix aus technologischen Innovationen, menschlicher Kompetenz und strategischer Ausrichtung kann die Datenexzellenz in kommunalen Kontexten vorangetrieben werden, um einen positiven Einfluss auf die nachhaltige Entwicklung von Städten und Gemeinden zu erzielen. Der Handlungsleitfaden leistet hierfür einen Beitrag zur Förderung der Datenexzellenz im kommunalen Bereich.
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO