open government data im meldewesen
DESCRIPTION
Analyse von Grundlagen, Situation und Herangehen von Open Government Data im Meldewesen am Praxisbeispiel Landeseinwohneramts Berlin.Klaudia Zurth, LABO BerlinBernhard Krabina, KDZ WienStefan Göthe, Hochschule für Wirtschaft und Recht, BerlinTRANSCRIPT
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Open Data im MeldewesenEine Analyse über
Grundlagen, Situation und Herangehen
Bernhard Krabina
Zentrum für Verwaltungsforschung
Klaudia Zurth
Abteilungsleiterin Einwohnerwesen
Stefan Göthe
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"Wir senden heute ein deutliches
Signal an alle öffentlichen Ver-
waltungen. … Geben Sie
Ihre Daten jetzt frei.“
- Neelie Kroes -
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09.12.2009Stefan Göthe
Personensuche Exportfunktion
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Grundlagen
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09.12.2009 Stefan Göthe
Grundlagen
Quelle: Eigene Darstellung
„Offene Verwaltungsdaten sind 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.
- von Lucke
„
Open Government Data
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09.12.2009 Stefan Göthe
Grundlagen
Quelle: Eigene Darstellung
Open Data im
Meldewesen gibt es
bereits!?
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5- Sterne-Modell von Berners-Lee
* Daten im Web publizieren
** Maschinen lesbares Format bereitstellen
*** Offene Standards verwenden(z.B.: CSV statt XLS)
**** Dingen / Daten eine URI geben / RDF verwenden
***** Daten mit anderen Daten verlinken (Linked Data)
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Situation
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Studie
20 Städte
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Geringe Daten-Qualität
strukturiert, maschinenlesbar
xls, csv
nicht lesbar
Pdf, html
35%
65%
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80%
zeitnah
verspätet
20%
Verzögerung
bei 80%
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Wenig offene Daten
Open Data
Berlin
Bremen
∅
Bielefeld
Mannheim
10
6
6
3
2
2
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sekundär und
unvollständig
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09.12.2009 Stefan Göthe
Grundlagen
Quelle: Eigene Darstellung
… mehr als nur
Einwohnerdaten
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Konzept
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eID-Funktion
Meldeauskünfte
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http://www.kdz.eu/de/open-government-vorgehensmodell
jetzt □später□
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internes
Daten-Monitoring
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Geheimhaltung
Personenbezug
Unternehmensbezug
Urheberrecht
Nutzen
Kosten
Inhaltliche Datenqualität
Technische Verfügbarkeit
Synergien
OGD-Prinzipien
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Personenbezogene Daten
Nicht anonymisierbare Daten
Nicht anonymisierbare Daten (Zustimmung einholbar)
Zustimmung zur Veröffentlichung
Anonymisierbare Daten
Kein Rückschluss auf Personen
Personenbezug
0
1
2
3
4
5
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Geheimhaltung
Personenbezug
Unternehmensbezug
Urheberrecht
Nutzen
Kosten
Inhaltliche Datenqualität
Technische Verfügbarkeit
Synergien
OGD-Prinzipien
Beispiel e-ID-Funktion
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Max eID Meldeauskunft
50 43 42
Monitoring Ergebnis
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Transparenz?
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Vielen Dank für Ihre
Aufmerksamkeit!
Bernhard Krabina
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