Eine Benachrichtigung, die aufgrund einer falschen Adresse nicht zugestellt wird. Eine Person, die in zwei Gemeinderegistern doppelt aufgeführt ist. Eine Akte, die schwer zu finden ist, weil sie nicht korrekt klassifiziert wurde. Ein Gerät, das als Anlagevermögen aufgeführt ist, aber seit Langem nicht mehr in Betrieb war. Wirtschaftsdaten, die in zwei Berichten nicht übereinstimmen.
Dies sind einige Situationen, die in der Verwaltung gelegentlich vorkommen. Sie erregen nicht immer Aufsehen, haben nicht immer Auswirkungen auf die Bürger und lassen sich oft durch manuellen Aufwand, Anrufe, Überprüfungen und die viel Erfahrung der städtischen Mitarbeiter lösen.
Aber eines haben sie alle gemeinsam: Dahinter verbirgt sich ein Problem mit der Datenqualität.
In früheren Beiträgen haben wir darüber gesprochen, warum Data Governance notwendig ist, wie wichtig ein gutes Datenmanagement ist, welche Daten wir haben und wie wir sie mit Metadaten beschreiben. Der nächste Schritt ist ebenso wichtig: sicherzustellen, dass diese Daten für unseren geplanten Verwendungszweck ausreichend zuverlässig sind.
Falsche Daten sind nicht nur ein Fehler in einer Datenbank, sondern können letztendlich zu einer mangelhaften öffentlichen Dienstleistung führen.
Was bedeutet es, wenn Daten Qualität aufweisen?
Wenn wir von Datenqualität sprechen, meinen wir nicht absolute Perfektion. Es geht uns um etwas Praktischeres: dass die Daten für die Zwecke geeignet sind, die der Stadtrat damit erfüllen muss.
Ein Datensatz mag für interne Indikationszwecke ausreichend sein, ist aber möglicherweise nicht gut genug, um eine formelle Mitteilung zu erstellen, Fördermittel zu gewähren, Informationen auf der Website der Gemeinde zu veröffentlichen oder einen Managementindikator zu erstellen.
Eine grob formulierte Adresse kann beispielsweise für jemanden in der Gemeinde hilfreich sein, um ein Gebiet zu identifizieren, aber sie muss nicht vàlidEine elektronische oder postalische Benachrichtigung kann versendet werden. Eine Aktivitätenliste kann zur Erstellung eines internen Terminplans dienen, doch wenn sie nicht aktuell ist, kann sie bei Veröffentlichung Verwirrung stiften. Eine Liste von Einrichtungen mag auf den ersten Blick korrekt erscheinen, doch wenn sie keine Angaben zu den Verantwortlichen, den angebotenen Dienstleistungen oder den Öffnungszeiten enthält, ist sie für die Planung wenig hilfreich.
Daher sind qualitativ hochwertige Daten Daten, die korrekt, vollständig, aktuell, kohärent, verständlich, einzigartig wenn es nötig ist, und nützlich für den vorgesehenen Zweck. Einfach ausgedrückt: Gute Daten sind Daten, auf die wir uns verlassen können, um besser arbeiten zu können.
Datenqualität ist nicht nur eine technische Frage
In einem Stadtrat herrscht oft die Annahme vor, die Datenqualität hänge vom Computerprogramm oder dem Anbieter ab. Zwar können Tools dabei sehr hilfreich sein – sie können Felder validieren, Duplikate vermeiden, Formate normalisieren oder Warnungen ausgeben –, doch die Datenqualität ist nicht allein Aufgabe der Technologie.
Qualität beginnt in dem Moment, in dem eine Person Informationen eingibt, ändert, interpretiert oder wiederverwendet. Dies betrifft Volkszählung, Melderegister, Sekretariat, Interventionen, Stadtplanung, Sozialdienste, Bürgerdienste, Kultur, Sport, örtliche Polizei, Archive, Dokumentenverwaltung und alle anderen kommunalen Dienstleistungen.
Wenn jeder Dienst Informationen nach unterschiedlichen Kriterien erfasst, wenn nicht klar ist, wer einen Datensatz aktualisieren soll, wenn niemand wiederkehrende Fehler überprüft oder wenn Bedeutungen nicht dokumentiert werden, wird die Technologie allein das Problem nicht lösen.
Datenqualität ist eine gemeinsame, erreichbare, praktische und angemessene Verantwortung.
Häufige Fehler, die letztendlich Zeit und Vertrauen kosten.
Datenqualitätsprobleme treten tendenziell in sehr spezifischen Formen auf.
- Es könnten Daten vorhanden sein. Duplikate: Dieselbe Person, Firma, Einrichtung oder Firma ist mehrfach registriert.
- Es könnten Daten vorhanden sein. unvollständigEin wichtiges Feld fehlt, wie zum Beispiel eine Adresse, eine Kennung, ein Datum, ein Status oder eine Klassifizierung.
- Es könnten Daten vorhanden sein. veraltet: Informationen, die zum damaligen Zeitpunkt korrekt waren, aber heute nicht mehr der Realität entsprechen.
- Es könnten Daten vorhanden sein. inkohärentZwei kommunale Systeme enthalten unterschiedliche Informationen über dasselbe Element.
- Es könnten Daten vorhanden sein. unverständlich: Codes, Abkürzungen oder Felder, die nur eine bestimmte Person versteht.
- Es könnten Daten vorhanden sein. falsch klassifiziert: Dateien, Dokumente, Aktivitäten oder Vorfälle, die keinem gemeinsamen Kriterium entsprechen.
- Und es könnte Daten geben die nicht auffindbar sindWir wissen nicht, woher sie stammen, wer sie verändert hat oder wann sie aktualisiert wurden.
Diese Probleme haben Konsequenzen. Sie verschwenden Zeit, erzeugen Misstrauen, erschweren die interne Koordination und verkomplizieren die Abläufe. transparència und kann sich unmittelbar auf die Bürger auswirken.
Wenn die Datenqualität den öffentlichen Dienst beeinträchtigt
Die Datenqualität ist keine interne Angelegenheit ohne Auswirkungen. Sie hat direkte Auswirkungen auf die Art und Weise, wie der Stadtrat seine Dienstleistungen erbringt.
- Wenn die Daten von Kontakt Sie sind nicht korrekt oder werden nicht geteilt, die Kommunikation mit den Bürgern scheitert.
- Wenn die Daten der Dateien sind nicht gut informiert, verlängert sich die Bearbeitungszeit.
- Wenn die Daten einer Person DuplikateEs kann zu Fehlern bei der Pflege oder der Verwaltung der Hilfe kommen.
- Wenn die Daten der Ausrüstung werden nicht aktualisiert, daher können falsche Angaben zu Fahrplänen, Leistungen oder Verfügbarkeit gemacht werden.
- Wenn die Daten von Beschaffung, Subventionen oder Budget sind nicht kohärent, was ein effizientes Management und die Rechenschaftspflicht erschwert.
- Wenn die Daten territorial Wenn sie nicht gut aufeinander abgestimmt sind, kann die Planung städtischer Maßnahmen, Instandhaltungsarbeiten oder Dienstleistungen komplexer sein.
Bürgerinnen und Bürger nehmen keine „Datenprobleme“ wahr. Sie erleben vielmehr Benachrichtigungen, die nicht ankommen, zu lange dauernde Abläufe, mangelnde interne Koordination, widersprüchliche Informationen oder unzureichend reagierende Dienstleistungen. Daher bedeutet die Verbesserung der Datenqualität auch eine Verbesserung der öffentlichen Dienstleistungen.
Nicht alle Daten erfordern das gleiche Qualitätsniveau.
Ein Stadtrat kann nicht alle Daten gleich intensiv prüfen. Und das sollte er auch nicht. Entscheidend ist die Priorisierung. Manche Daten sind wichtiger, weil sie Bürgerrechte, wesentliche Abläufe, rechtliche Verpflichtungen, sensible Dienstleistungen oder wichtige Entscheidungen betreffen. Diese Daten müssen stärker kontrolliert werden.
Zum Beispiel Bevölkerungsdaten, Wirtschaftsdaten, Daten im Zusammenhang mit sozialen Diensten, Daten aus Verwaltungsdateien, Meldedaten oder Daten, die für die transparència Für die interne oder informative Nutzung können mehr Garantien erforderlich sein als für andere Daten.
Die Datenqualität muss auf der Grundlage von Risiko- und Gemeinwohlkriterien gesteuert werden.
Das bedeutet, sich selbst einfache Fragen zu stellen:
- Welche Daten nutzen wir am häufigsten?
- Welche Daten erzeugen die meisten Fehler?
- Welche Daten haben den direktesten Einfluss auf die Bürger?
- Welche Daten sind für die Entscheidungsfindung notwendig?
- Welche Daten teilen wir mit anderen Verwaltungen?
- Welche Daten hätten die größten Auswirkungen, wenn sie fehlerhaft wären?
Diese Fragen helfen dabei, zu entscheiden, wo man anfangen soll.
Wo kann man anfangen?
Man kann die Datenqualität auch ohne große Projekte oder aufwendige Tools verbessern, indem man folgende Schritte befolgt:
- Identifizieren Sie zwei oder drei Datenelemente, die häufig Probleme verursachen. Beispiele hierfür sind: fehlende Standardisierung von Adressen, doppelte Einträge bei Personen, Geräten, Dateien, Aktivitäten, Vorfällen oder Kontaktdaten.
- Sprechen Sie mit denjenigen, die täglich mit diesen Daten arbeiten. Sie wissen, wo Fehler auftreten, welche Felder leer bleiben, welche Kriterien unklar sind und welche Prüfungen manuell durchgeführt werden.
- Sie einigen sich auf grundlegende Kriterien. Zum Beispiel, wie eine Adresse geschrieben werden soll, welche Felder Pflichtfelder sind, wie eine Entität identifiziert wird, wer Daten ändern darf oder wann Informationen überprüft werden müssen.
- Überprüfen Sie Ihre Daten regelmäßig. Sie müssen nicht warten, bis ein schwerwiegendes Problem auftritt. Sie können regelmäßig Duplikate, leere Felder, veraltete Daten oder Inkonsistenzen überprüfen.
- Dokumentieren Sie die Kriterien. Die Erstellung einer Kurzanleitung, eines Datenblatts oder einer internen Anweisung kann viele zukünftige Fehler verhindern.
Diese Maßnahmen sind einfach, haben aber eine wichtige Wirkung: Sie verringern Abhängigkeiten, verbessern das Vertrauen und machen Informationen für alle nützlicher.
Qualität beginnt vor der Analyse
Immer mehr Rathäuser wünschen sich Indikatoren, Dashboards, offene Daten oder Werkzeuge der künstlichen Intelligenz.
Das ist eine gute Richtung, aber wir müssen einen grundlegenden Grundsatz im Auge behalten: Wenn die Daten, auf denen sie basiert, nicht zuverlässig sind, sind auch die Ergebnisse nicht zuverlässig.
- Ein Indikator, der auf unvollständigen Daten basiert, kann zu einer falschen Entscheidung führen.
- Ein Dashboard mit veralteten Daten kann ein falsches Gefühl der Kontrolle erzeugen.
- Ein mit falsch klassifizierten Daten gefüttertes KI-Tool kann Fehler oder Verzerrungen verstärken.
Deshalb ist die Datenqualität kein nachträglicher Gedanke. Sie ist keine abschließende Überprüfung. Es ist eine Voraussetzung für die Generierung verlässlichen Wissens..
Bevor wir uns fragen, welchen Indikator wir wollen, müssen wir uns fragen, ob die Daten, die ihn speisen, gut genug sind.
Die Beziehung zu Inventar und Metadaten
Die Datenqualität steht in engem Zusammenhang mit den in früheren Artikeln beschriebenen Schritten.
- Die Bestandsaufnahme hilft uns zu erkennen, welche Daten wir haben.
- Metadaten helfen dabei zu verstehen, was etwas bedeutet, wer es pflegt, wo es sich befindet, wie oft es aktualisiert wird und welche Einschränkungen es hat.
- Die Qualität hilft uns zu erkennen, ob diese Daten für unseren beabsichtigten Verwendungszweck gut genug sind.
Es handelt sich um drei miteinander verbundene Teile.
- Wenn wir nicht wissen, welche Daten wir haben, können wir sie nicht überprüfen.
- Wenn wir nicht wissen, was sie bedeuten oder wer dafür verantwortlich ist, können wir sie nicht richtig korrigieren.
- Wenn wir nicht wissen, wofür wir sie verwenden wollen, können wir nicht entscheiden, welche Qualitätsstufe sie benötigen.
Daher muss ein Daten-Governance-Modell Inventarisierung, Metadaten und Qualität als Teil desselben Prozesses integrieren.
Die Rolle des Smart Local Government Network
Das Smart Local Government Network will durch seine Arbeitsgruppen einen Mehrwert schaffen und zur Definition eines gemeinsamen Datenverwaltungsmodells für die Kommunalverwaltung beitragen. Dieses Modell muss einfach, praxisnah und an die Vielfalt der lokalen Akteure angepasst sein.
Im Bereich Qualität möchte das Netzwerk gemeinsame Kriterien festlegen, nach denen Daten Priorität haben, welche Mindestkontrollen angewendet werden müssen, welche Qualitätsindikatoren nützlich sein können und wie man häufig auftretende Probleme erkennt.
Ziel ist es auch, gemeinsame Verantwortungsmodelle zu definieren: Wer validiert die Daten, wer pflegt sie, wer erkennt Vorfälle, wer behebt sie und wer entscheidet, ob die Daten für einen bestimmten Zweck geeignet sind?
Bessere Daten, bessere Dienste
Die Datenqualität mag wie ein internes Problem erscheinen, hat aber direkte Auswirkungen auf die Bürger.
Bessere Daten ermöglichen agilere Abläufe, zuverlässigere Benachrichtigungen, nützlichere Berichte und eine bessere Planung von Dienstleistungen. transparència verständlicher.
Die Verbesserung der Datenqualität bedeutet nicht, alles perfekt zu machen. Es bedeutet vielmehr, die Fehler zu reduzieren, die den kommunalen Betrieb und die öffentlichen Dienstleistungen am stärksten beeinträchtigen.
Es geht nicht nur darum, Daten zu haben. Es geht darum, ihnen vertrauen zu können.
Denn wenn die Daten zuverlässig sind, kann der Stadtrat bessere Entscheidungen treffen. Und wenn der Stadtrat bessere Entscheidungen trifft, erhalten die Bürger einen besseren Service.
