III Ausblick

Im Zuge der gesamthaften Betrachtung von Open Government sollen einige wesentliche Entwicklungen berücksichtigt werden: Open Business Data, Linked (Open) Data, Big Data, Smart City/Smart Government, Data Analytics/Predictive Analytics und OpenX.

1.1 Open Business Data

Die Wirtschaft ist neben der Verwaltung ein weiterer wichtiger Lieferant von Daten. Bisher ist dieser Aspekt im Open Data noch wenig beachtet. Unternehmen verfügen aber häufig über Daten, die für das Leben in einem gewissen Gebiet interessant sind. Beispiele dafür sind:
Briefkästen, Postämter (Standorte, Öffnung- bzw. Abholzeiten)
Bankfilialen (behindertengerecht), Bankomat inklusive Öffnungszeiten
Apotheken (Standorte, Öffnungszeiten, Nachtapotheken)
NahversorgerInnen (Standorte, Öffnungszeiten)
Touristische Angebote (Standorte, Öffnungszeiten, Informationen)
Veranstaltungen
u. v. m.

Es gibt die Möglichkeit, dass behördliche Datenportale auch Daten aus Wirtschaft und Zivilgesellschaft aufnehmen, seit 2014 gibt es aber mit dem Open Data Portal www.opendataportal.at erstmals ein eigenes Portal speziell für Daten aus Wirtschaft und Zivilgesellschaft.

Abbildung 31: Open Data Portal

Quelle: www.opendataportal.at [Download: 2016-07-15]

Ein weiterer Aspekt ist, dass der Staat auch regulierend auf Unternehmen einwirken kann. So wäre es denkbar, dass Vorschriften oder Anreize geschaffen werden, dass Unternehmen Teile der Datenbestände, die sie sammeln, als Open Data veröffentlichen müssen. Datensammlungen durch KundInnenkarten beispielsweise (Supermärkte, Einzelhandel) kommen immer wieder in Kritik von DatenschützerInnen. Durch Vorschriften bei Genehmigung der Datenanwendungen könnte verlangt werden, dass gewisse geschäftsunkritische Basisdaten ohne Personenbezug veröffentlicht werden. Auch Mobilfunkanbieter oder Autowerkstätten sammeln laufend Daten, die für die Gesellschaft von Interesse sein könnten (Bewegungsströme von HandybesitzerInnen, Informationen aus Autocomputern, die bisher nur von Werkstätten ausgelesen werden können). Insbesondere in Genehmigungsverfahren oder Förderanträgen könnten also Regelungen einfließen, dass Daten, die im Zuge des genehmigten/geförderten Projekts entstehen, auf einem offenen Datenportal veröffentlicht werden müssen.

1.2 Linked (Open) Data

Linked Data bezeichnet wohl strukturierte, hoch konnektive und syntaktisch interoperable Datensets, die über mehrere Repositorien innerhalb einer Organisation oder organisationsübergreifend verteilt sind. Das Linked Open Data (LOD) Pilotprojekt Österreich folgt Beispielen in den USA, der EU, Großbritannien oder den Niederlanden und realisiert auf Basis vorhandener regionaler und nationaler offener Verwaltungsdatensätze (Open Government Data) von data.gv.at bzw. data.wien.gv.at, aber auch offener Nicht-Verwaltungsdaten vom österreichischen Open Data Portal www.opendataportal.at eine frei verfügbare Linked Open Data Infrastruktur für Österreich. Dazu werden persistente URIs spezifiziert, welche auf den Domains: linked.data.gv.at bzw. linked.opendataportal.at basieren. Linked Data ist als technisches Datenformat im 5-Sterne-Modell (siehe „Erweitertes 5-Sterne-Modell“) bereits enthalten. Mit dem LOD Pilotprojekt gibt es nun auch eine wiederverwendbare Infrastruktur für Linked Open Data.

Abbildung 32: Linked Open Data (LOD) Pilotprojekt Österreich

Quelle: http://lodpilot.at [Download: 2016-07-15]

1.3 Big Data

Big Data umfasst viele unterschiedliche Aspekte, von der steigenden Menge an heterogenen Daten, der Verarbeitung und Analyse dieser in Echtzeit, bis hin zu der Wissens- beziehungsweise Mehrwertgenerierung aus den Daten. Die Charakteristiken werden unter den vier V zusammengefasst welche öfters durch Veracity (Vertrauen in die Daten) und Visualization (Visualisierung der Daten) erweitert werden 99 .
Volume. Bezeichnet den enormen Anstieg der vorhandenen Datenmenge in den letzten Jahren. Oftmals werden bis zu Petabyte an Daten produziert. Die Herausforderungen bestehen in der Verwaltung dieser Daten und in der effizienten Ausführung von Analysen auf dem Datenbestand.
Variety. Verschiedene Datenquellen liegen in unterschiedlichen Formaten vor und sind oft komplex und unstrukturiert. Daten werden oft in unterschiedlichen Formaten zurückgegeben. Dies umfasst arbiträre Datenformate, strukturierte Daten (zum Beispiel relationale Daten) bis hin zu komplett unstrukturiertem Text. Die Herausforderung für Anwendungen ist die flexible Integration von Daten in unterschiedlichsten Formaten.
Velocity. Daten müssen oft direkt verarbeitet werden und Ergebnisse sollen zeitnah zur Verfügung stehen. Immer mehr Sensordaten werden abgefragt und produziert, welche auch für vielfältige Anwendungszwecke in Echtzeit analysiert werden müssen. Das stellt eine große Herausforderung für Anwendungen dar.
Value. Value beinhaltet das Ziel der gewinnbringenden Nutzung der Daten. Daten sollen schlussendlich auch einen gewissen Mehrwert für das Unternehmen oder die Organisation bringen.

Im Kapitel 1.7 „Maßnahme: Data Governance“ wird auf die Wichtigkeit eines umfangreichen Datenmanagements hingewiesen, welches eine gute Grundlage für das Thema Big Data bietet. Köhler/Meir-Huber (2014) haben ein Vorgehensmodell für Big-Data-Projekte entwickelt.

Abbildung 33: Vorgehensmodell für Big Data

Quelle: Köhler/Meir-Huber, 2014.

99 Siehe Köhler/Meir-Huber: Big Data, 2014.

1.4 Smart City und Smart Government

Smart City ist ein Begriff, der seit den 2000er Jahren von unterschiedlichen Akteuren in Politik, Wirtschaft, Verwaltung und Stadtplanung verwendet wird, um technologiebasierte Veränderungen und Innovationen in urbanen Räumen zusammenzufassen. Die Idee der Smart City geht mit der Nutzbarmachung digitaler Technologien einher und stellt zugleich eine Reaktion auf die wirtschaftlichen, sozialen und politischen Herausforderungen dar, mit denen postindustrielle Gesellschaften um die Jahrtausendwende konfrontiert sind. Im Fokus stehen hierbei der Umgang mit Umweltverschmutzung, dem demographischen Wandel, Bevölkerungswachstum, Finanzkrise oder Ressourcenknappheit. Breiter gefasst, schließt der Begriff auch nicht-technische Innovationen mit ein, die zum besseren und nachhaltigeren Leben in der Stadt beitragen. Dazu gehören beispielsweise Konzepte des Teilens (Share Economy) oder zur BürgerInnenbeteiligung bei Großbauprojekten. 100

Smart City Wien bezeichnet die Entwicklung einer Stadt, die die Themen Energie, Mobilität, Gebäude und Infrastruktur prioritär und miteinander verknüpft vorantreibt. Dabei gelten folgende Prämissen 101 :
Radikale Ressourcenschonung
Hohe, sozial ausgewogene Lebensqualität
Entwicklung und produktiver Einsatz von Innovationen/neuen Technologien

Es wird somit deutlich, dass der Begriff der Smart City aus der Richtung Stadtplanung und Umwelt/Ressourcenschonung stammt, wohingegen das Konzept des Open Government sich aus einem modernen Verständnis von Public Management und Governance entwickelt hat (siehe dazu Kapitel 4.3 „Maßnahme: Nachhaltigkeit und Public Value sicherstellen“). Es handelt sich daher um sehr anschlussfähige, einander ergänzende Konzepte. Aus Sicht des Public Management beantwortet die Smart-City-Agenda eher, was zu managen ist (Lebensqualität, Ressourcen, Innovation), während Open Government weniger eine inhaltliche Agenda mitbringt, sondern genereller darauf fokussiert ist, wie zu regieren/verwalten ist (transparent, partizipativ, kollaborativ).

Abbildung 34: Verhältnis von Open Government und Smart City

Quelle: Krabina, 2015. Vortrag „Kompetenzen einer offenen Stadt“ 102 .

100 Siehe https://de.wikipedia.org/wiki/Smart_City [Download: 2016-07-15]. 101 Siehe Smart City Wien – Rahmenstrategie: https://smartcity.wien.gv.at/site/initiative/rahmenstrategie [Download: 2016-07-15]. 102 Siehe http://de.slideshare.net/krabina/kompetenzen-in-der-offenen-stadt-digital-business-trends-2015 [Download: 2016-07-15].

Smart Government

Die Weiterentwicklung des Begriffs zu „Smart Government“ bedeutet nicht nur den Blick von Städten weg auf andere Verwaltungsebenen zu lenken, sondern legt den Fokus insbesondere auf die neuen technologischen Möglichkeiten vernetzter Systeme: „Ausgangspunkt ist die zunehmende intelligente Vernetzung realer und virtueller Objekte, mit der sich das Phänomen hinter dem Anglizismus „smart“ am besten umschreiben lässt. Mit Sensoren, Aktoren und Funkchips ausgestattete Dinge können miteinander und mit Menschen kommunizieren, über Apps und Dienste genutzt und in komplexere, so genannte cyberphysische Systeme eingebettet werden. Systeme mit intelligent vernetzten realen und virtuellen Objekten werden so zu sich selbst steuernden Ökosystemen, die nicht nur bei Information und Analyse unterstützen, sondern auch Automation und Steuerung eigenständig übernehmen können.“ 103

1.5 Data Analytics und Predictive Analytics

Die stetig wachsende verfügbare Datenmenge ermöglicht komplett neue Anwendungsfälle. Business Intelligence bzw. Business Analytics als Oberbegriff für alle Formen von Datenanalyse in Unternehmen findet immer mehr auch Eingang in den öffentlichen Sektor. Die Stadt New York City setzt auf „Data-driven Analytics“, um den urbanen Herausforderungen zu begegnen. 104 So konnte z. B. die Effektivität von behördlichen Inspektionen von Bauwerken deutlich gesteigert werden, weil die Stadt die Wahrscheinlichkeit des Ausbruchs von Bränden in Bauwerken aus dem Zusammenstellen unterschiedlicher Daten „vorhersehen“ konnte und die Inspektoren zuerst mit der Inspektion der Risikogebäude begonnen haben. 105

1.6 OpenX

Unter dem Schlagwort „OpenX“ werden häufig weitere Themenfelder zusammengefasst, die sich ebenfalls durch eine neue Form der Offenheit in den letzten Jahren maßgeblich verändert haben und noch weiter verändern werden. Die hier unter Open Government zusammengefassten Entwicklungen sind die, die Politik und Verwaltung direkt betreffen. Viele andere Themenfelder sind aber ebenso direkt von staatlichem Handeln beeinflussbar und sollten daher im Zuge von Open-Government-Initiativen auch eingehend betrachtet werden. Der öffentliche Sektor kann hier in vielfacher Rolle diese Themen maßgeblich beeinflussen:
Open Source: Erstellung, Verbreitung und Nutzung freier und quelloffener Software
Open Science: wissenschaftlichen Prozess von der ersten Recherche bis zur finalen Publikation öffnen und für alle frei zur Verfügung stellen, z. B. der freie Zugang zu wissenschaftlicher Literatur (Open Access), freie Lern- und Lehrmaterialien mit einer offenen Lizenz (Open Educational Resources)
Open Design/Open Hardware: Hardware oder andere physische Produkte, die nach freien Bauplänen hergestellt werden
OpenGLAM: „Galleries, Libraries, Archives and Museums”
Open Innovation/Open Business Models: offene Innovation und Businessmodelle. Hier kann der öffentliche Sektor als Förderer von Open-Innovation-Ansätzen in der

103 Siehe Lucke: Smart Government, 2015. 104 Siehe www.mikebloomberg.com/news/expanding-the-use-of-data-analytics-in-city-governments [Download: 2016-07-15]. 105 Siehe www.governing.com/blogs/bfc/preemptive-government-cross-agency-data-prevent-problems.html [Download: 2016-07-15].

Wirtschaft auftreten. Etwas verkürzt lässt sich darstellen, dass die Anwendung von Open Innovation für den öffentlichen Sektor selbst mit Open Government gleichzusetzen ist. 106

1.7 Weiterführende Informationen

Open Business Data

Open Data Portal: www.opendataportal.at

Linked (Open) Data

Linked Open Data (LOD) Pilotprojekt Österreich: http://lodpilot.at Linked Open Data: The Essentials. A Quick Start Guide for Decision Makers: www.semantic-web.at/de/news/swc-publishes-linked-open-data-essentials-book

Big Data

Projektgruppe Big Data Österreich: http://reference.e-government.gv.at/BigData.3364.0.html Studie: „#Big Data in #Austria Österreichische Potenziale und Best Practice für Big Data“: www.bmvit.gv.at/service/publikationen/innovation/downloads/big_data_in_austria.pdf Big Data: www.smart-data-programm.de Big Data: www.oeffentlicheit.de/publikationen?doc=14702&title=Big+Data+ungehobene+Sch%C3%A4tze+oder+digit aler+Albtraum

Smart City und Smart Government

Smart City Wien: https://smartcity.wien.gv.at Smart-Cities-Initiative: www.smartcities.at Digital City Wien: https://digitalcity.wien Whitepaper zu Smart Government: www.zu.de/institute/togi/assets/pdf/ZU-150914- SmartGovernment-V1.pdf Trend-Report zu Smart Government: www.daten.effizienterstaat.eu/trendreport_2016.pdf

Data Analytics und Predictive Analytics

Beispiele zu Data Analytics: http://datalook.io/#projects OECD: Rebooting Public Service Delivery: www.oecd.org/gov/digitalgovernment/rebooting-public-service-delivery.htm

OpenX

Open Source Observatory: https://joinup.ec.europa.eu/community/osor Open Source Directory: www.ossdirectory.com Why Open Source Software Matters for Government and Civic Tech: http://rufuspollock.org/open-source-software-and-government/ Open Science: http://okfn.at/themen/open-science/ und www.openscience.or.at Open GLAM: http://openglam.org

106 Siehe dazu vertiefend Hilgers: Open Government, 2012.

Open Innovation: http://openinnovation.net Open Innovation Initative der österreichischen Bundesregierung: http://openinnovation.gv.at Co Creation Lab Vienna als Initiative der Wirtschaftsagentur zur Förderung von CoCreation und Open Innovation Wiener Unternehmen: https://wirtschaftsagentur.at