Bessere öffentliche Dienstleistungen durch effektivere Datennutzung
Öffentliche Verwaltungsstellen erheben routinemäßig riesige Datenmengen. Aus Datenschutzgründen dürfen die meisten davon nicht weitergegeben werden. Diese Vielzahl an Daten kann jedoch zur Erstellung hilfreicher Statistiken in Form von z. B. Wirtschafts- und Sozialindikatoren aggregiert und anonymisiert werden, um eine fundiertere Entscheidungsfindung von öffentlichen Verwaltungsstellen und Bürgern zu ermöglichen. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts OpenGovIntelligence (Fostering Innovation and Creativity in Europe through Public Administration Modernization towards Supplying and Exploiting Linked Open Statistical Data) wurde Linked Open Statistical Data (LOSD) – eine Methode für die Datenmodellierung – effektiv genutzt. Hierbei wurden in Flandern im Rahmen eines Pilotprojekts sieben Jahre der Berichterstattung von Unternehmen zu deren Emissionen und Abfällen in das LOSD-Format konvertiert. Durch die Verknüpfung dieser Informationen mit anderen Datensätzen über Betriebsinformationen, Wirtschaftsaktivitäten, geographische Verwaltungsdaten, chemische Substanzen usw. konnte eine speziell durch das Projekt erstellte Internetanwendung genutzt werden, um die Verschmutzung nach dem jeweiligen Standort zu verfolgen. Mit Blick auf das Potential integrierte die Umweltabteilung der flämischen Regierung (Omgeving) die Modellierungsansätze, Komponenten, Software, Leitlinien und bewährten Verfahrensweisen von OpenGovIntelligence in ihre eigenen Computersysteme. In der Praxis bedeutet dies, dass alle neu eingehenden Rohdaten, die von der Abteilung produziert werden, in LOSD-Daten umgewandelt werden, wobei manche Daten bei Bedarf in alternative Formate konvertiert werden. Im Zuge des Projekts wurde zudem gemeinsam mit dem Trafford Council, der Teil der zusammengelegten britischen Behörde Greater Manchester Combined Authority ist, ein Programm für Kompetenzen, Beschäftigung und Arbeitslosigkeit („Skills, Employment & Worklessness“) eingeführt. Hierbei arbeitete das Team mit den betreffenden Interessengruppen an der Entwicklung einer Plattform zusammen, mit der auf Daten zugegriffen werden kann, die Mitarbeiter in ihrem Bemühen unterstützen, Menschen bei der Arbeitssuche zu helfen. Die Plattform umfasst: ein Dashboard, das die lokalen Daten zur Arbeitslosigkeit zusammenfasst; eine Scan-Anwendung, welche die räumliche Verteilung der Arbeitslosigkeit sichtbar macht; und eine interaktive Kartierungsapp (Signpost), mit der lokale Hilfe für Arbeitslose ermittelt werden kann. „Durch die Miteinbeziehung der Menschen, die letztlich das System nutzen werden, in jede Entwicklungsphase, halfen wir, dafür Sorge zu tragen, dass die Lösung tatsächlichen ihre Anforderungen erfüllt“, sagt Projektkoordinator Prof. Konstantinos Tarabanis.
Erstellung des Daten-Toolkits
Zu Beginn des Projekts realisierte das OpenGovIntelligence-Team, dass zur Kombination von Datensätzen und zur Unterstützung der Web-Entwickler (die keine LOSD-Experten waren), zunächst eine Middleware erstellt werden müsste. Hierdurch wurde eine Brücke gebaut, die von den Frontend-Funktionalitäten, die von den Anwendern genutzt werden, zum LOSD-Backend, an dem die Daten aufbewahrt werden, führt. Dementsprechend wurde eine Reihe von Software-Tools für die Veröffentlichung, Verknüpfung und Wiederverwertung von LOSD-Daten entwickelt, dies beinhaltete unter anderem die Software Table2qb und CubiQL API. Alle OpenGovIntelligence-Tools wandten nicht nur den sogenannten Datenmodellierungsstandard „RDF Data Cube vocabulary“ an, der die Kombination von Datensätzen unterschiedlicher Herkunft ermöglicht, sondern das Team half auch bei der Verbesserung des Standards selbst sowie bei der Etablierung bewährter Verfahrensweisen für die LOSD-Handhabung. Mit Blick auf die Zukunft untersucht das Team die LOSD-Anwendung in Szenarien mit künstlicher Intelligenz (KI). „Mit KI könnten Probleme und Muster schneller erkannt, Kosten und Verwaltungslasten reduziert werden. Wenn man Flandern als Beispiel nimmt, könnten durch KI beim schnellen Durchsuchen der verfügbaren Daten Brennpunkte für die Überprüfung einfacher priorisiert werden, um die Einhaltung von Umweltvorschriften und die Lebensqualität der Bürger zu verbessern“, sagt Prof. Tarabanis.
Schlüsselbegriffe
OpenGovIntelligence, öffentliche Verwaltung, öffentliche Dienstleistungen, Daten, Linked Open Statistical Data, Mitgestaltung, Stellensuche, Verschmutzung
