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30.08.2016 Qualität von Open Data steigern

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Die Zuverlässigkeit öffentlicher Services hängt auch von der Datenqualität ab. Die Donau-Universität Krems und die WU Wien setzen sich für einheitliche Standards zur Optimierung von Open Data ein.

Handschriftlich ausgefüllte Anträge an die Verwaltung sind anfällig für Fehler. Bei der Übertragung in IT-Systeme kann es passieren, dass einzelne Buchstaben fehlerhaft übernommen werden. Dadurch entstehen Datenbestände, die später nur schwer automatisiert ausgewertet werden können. Aber nicht nur fehlerhafte Einträge sind Ursachen für schlechte Datenqualität. Zwischen einzelnen Verwaltungseinheiten wird die Ablage von Daten oft nicht entsprechend akkordiert. Das führt später zu Interoperabilitätsproblemen.

Die Veröffentlichung von Open Government Data zeigt deutlich Verbesserungspotentiale zur Steigerung der Qualität von Verwaltungsdaten auf. Probleme liegen beispielsweise im wechselnden Aufbau von Datensätzen. Das könnte durch den Einsatz einheitlicher Standards stark verbessert werden.

Datenqualität optimieren

Genau dort setzt ADEQUATe an. Schwerpunkt des Projekts der Donau-Uni Krems und der WU Wien ist die langfristige Verbesserung der Datenqualität offener Verwaltungsdaten. Praktisch wird das durch eine

  • Identifikation bestehender Standards, der
  • Schaffung von Werkzeugen, die diese Standards umsetzen, dem
  • Einsatz eines Monitoring-Frameworks zur Messung der Qualität der Daten und durch
  • Berichte an die Dateneigentümer

erzielt.

"Der Mehrwert offener Daten und Informationen wird sich nur dann einstellen, wenn Datennutzer/innen in die Verfügbarkeit und Qualität der Daten vertrauen können", so Johann Höchtl vom Department für E-Governance in Wirtschaft und Verwaltung an der Donau-Universität Krems. "Als einer der Projektpartner erwarten wir uns, dass die im Rahmen des Projekts ausgearbeiteten Empfehlungen mittel- bis langfristig auch in Backend-Systeme der öffentlichen Verwaltung Einzug finden. Das führt letztlich zu einer Steigerung der Interoperabilität."

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