Bewertungsebenen: Anwendungsfall, Organisation, Ökosystem

Last modified by TobiasSteinherr on 2018/02/08 13:41

Eine Stadt kann derzeit kaum beurteilen, wie sich neue, digitale Verfahren der Wissensorganisation, -gewinnung und -kommunikation nutzen lassen, um bestehende Prozesse zu verbessern und neue Herausforderungen zu bewältigen. Dafür ist es wichtig zu verstehen, welcher Wert in Daten steckt und welcher Aufwand nötig ist, um daraus Wissen entstehen zu lassen. Nicht immer lohnt dieser Aufwand. Manchmal verbieten rechtliche Hürden die Verknüpfung sensibler Datenquellen, manchmal liegen die benötigten finanziellen, technischen und personellen Ressourcen jenseits des Möglichen, manchmal enthalten die Daten auch schlicht zu wenig relevante Informationen, um die Fragestellungen hinreichend zu beantworten. Um Nutzbarkeit und Relevanz von Big Data & Co. für die kommunale Selbstverwaltung, die Stadtforschung und den Wissenstransfer zu beurteilen, soll das folgende Kriteriensystem als Leitfaden dienen.

Die großen Herausforderungen liegen darin, die Chancen und die Risiken neuer Datenquellen und technologiegestützter Verfahren realistisch abzuschätzen. Dabei spielen eine ganze Reihe von Kriterien eine Rolle. Einerseits geht es um technische Fragen der Implementierung einer Wissensschöpfungs-Kette. Darunter fallen die Datenintegration, die Qualitätssicherung, die Standardisierung und Analyse sowie die konkrete Umsetzung im Tagesgeschäft. Daten müssen zunächst in die Systeme integriert werden, dann ist ihre Qualität zu beurteilen und sicherzustellen. Diese Kriterien beziehen sich auf die erste Stufe der Wissenspyramide (Kitchin 2014: 10)1: Von Daten über Verknüpfung zu Informationen. Damit zum Beispiel Städte und Kommunen überhaupt Daten analysieren und Wissen gewinnen können, braucht es Standardisierungen. Am Ende dieser Stufe ist Wissen verfügbar, also organisierte Information. Die letzte Stufe führt zur Umsetzung und zum wissenschaftlichen Fortschritt. Hier geht es um Handeln, um Entscheiden, um Steuern und somit letztlich um Fragen der (Handlungs-) Macht.

Aber genauso wenig dürfen wir die Auswirkungen auf die interne Organisation eines Unternehmens oder einer Stadt ignorieren. Rechtliche und organisatorische Rahmenbedingungen müssen betrachtet und auf den Prüfstand gestellt werden: Wer ist „Herr der Daten“, welcher Bedarf an Kooperation und Koordination ergibt sich, wer haftet für Fehlentscheidungen? Parallel zur technischen Implementierung stellt sich stets die Frage, was wir in unseren bestehenden Strukturen überhaupt tun können und was wir tun dürfen. Dabei geht es um die organisatorische Einbindung der Datenquellen und Verfahren sowie die rechtliche Absicherung.

Schließlich können Beziehungen zwischen Verwaltung und Zivilgesellschaft oder zwischen einem Unternehmen und seiner Außenwelt betroffen sein. Hier geht es um informationelle Selbstbestimmung, die nicht jede legal mögliche Datennutzung legitimiert, wie auch um digitale Glaubwürdigkeit: was macht eine privatwirtschaftliche oder öffentliche Organisation mit den Daten ihrer Bürger, Kunden, Lieferanten und Partner und welche Machtverschiebungen können sich daraus ergeben?

Die Abbildung zeigt die Gliederung der Kriterien nach diesen verschiedenen Betrachtungsebenen: Implementierung des konkreten Anwendungsfalls, Auswirkungen auf die Organisation, Auswirkungen auf das Ökosystem – die Zivilgesellschaft – und seine Beziehungen zur Organisation.

Gliederung Kriteriensystem Nutzbarkeit und Relevanz Überseite_html_669f9a8fdb8f09c5.gif

Quelle: STAT-UP, eigene Abbildung

 

  1. ^ Kitchin, Rob, 2014: The Data Revolution. 1. Auflage. London.
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