Data Governance + OGD Einführung

OGD-Einführung
Was ist Open Government Data?
20.05.2022
Stefan Oderbolz, Open Data Zürich Team
CAS «Sustainable Smart Cities» (ZHAW)

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OGD-Einführung - CAS «Sustainable Smart Cities»
Stefan Oderbolz & Gaudenz Sonder
Stadt Zürich
Open Data
20.05.2022
Seite 2
Agenda
1. Data Governance & Datenmanagement 45'
2. Was ist Open Government Data (OGD)? 15'
3. OGD Veröffentlichungsprinzipien 10'
4. Interaktion «1-2-4-All» 25'
Pause 15:10 – 15:30 20'
5. 5-Star-Modell (Tim Berners-Lee) 10'
6. Wie entsteht OGD bei der Stadt Zürich? 15'
7. Interaktion «15% Solutions» 20'
8. Privatsphäre & OGD 15'
9. Datennutzung fördern 15'

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Data Governance &
Datenmanagement
in der Stadt Zürich
CAS Sustainable Smart Cities & Regions
20. Mai 2022
Gaudenz Sonder

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20.05.2022
Seite 4
Inhalt
 Einleitung
 Ausgangslage
 Vision, Ziele & Grundsätze
 Nutzen
 Vorgehen

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Einleitung

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Seite 6
Einleitung
Definition Data Governance
Data Governance definiert die
Regeln, Strukturen, Prozesse und Massnahmen
zur Bewirtschaftung der Ressource Daten.

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Seite 7
Einleitung
Digitale
Geschäftsprozesse
Rechtsnormen
Erwartungen von
Bevölkerung und Wirtschaft
Supportfunktion
Bewirtschaftung der Ressourcen
Finanz-
management
Personal-
management
Informatik-
management
Daten-
management
Immobilien-
management
Digitalisierung und Datenmanagement

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Seite 8
Ausgangslage

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Die Stadt Zürich

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Seite 10
Digitalisierung & Daten
Windparkanlagen
Digitalisierung
Rechtsnormen
Erwartungen von
Effiziente Leistungen

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20.05.2022
Seite 11
Digitale Zwillinge
Digitalisierung
Rechtsnormen
Erwartungen von
Transparente Planung

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Seite 12
Strassenraum 3D
Digitalisierung
Rechtsnormen
Erwartungen von
Strassenraum 3D

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Seite 13
Vision, Ziele & Grundsätze

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Seite 14
Data Governance in der Stadt Zürich
Vision
Die Stadt Zürich bewirtschaftet ihre Daten,
damit die Chancen der Digitalisierung zugunsten von
Bevölkerung, Wirtschaft und Verwaltung genutzt
und damit verbundene Risiken durch einen bewussten
Umgang minimiert werden.

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Umfeld
Chancen /
Risiken
Stadt Zürich
Data Governance
Datenmanagement
Supportfunktion
Records Mgmt Policy
GIS Strategie
OGD Strategie
Statistik Strategie
Rechtsgrundlagen
und Vorgaben
Chancen /
Risiken
koordinierte
Umsetzung
Technologie
Strategie
Datenmanagement
Bund, Kanton Zürich
Datenstrategien
Digitalisierung
Geschäftsprozesse
Daten bereitstellen
Interessen einbringen
Massnahmen abstimmen
Beratung & Support
BIM Strategie
Rechtsnormen
Prozesse & Rollen
Metadaten
Data Community
Datenkatalog
Big Picture

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Datenmanagement: Ziele
Transparenz
 Ein Inventar der Datenbestände liegt vor.
 Die Zuständigkeiten sind geregelt und ersichtlich, die
Rollen sind zugewiesen.
 Die Daten sind verständlich dokumentiert.
 Die Informationen des Datenkatalogs sind offen zugänglich.
Qualität, Aktualität, Verfügbarkeit
 Erfassung, Pflege, Nutzung und Weitergabe der Daten
werden proaktiv gesteuert.
 Zentrale Stammdaten werden über Register und
Datendrehscheiben bereitgestellt.
 Die Qualität der Daten wird bedarfsgerecht optimiert.
 Die Datensuche und der Datenbezug werden vereinfacht.
Normen
 Die anwendbaren Rechtsnormen werden eingehalten und
die Regeln für den Datenbezug sind festgelegt.
 Die Daten-bezogenen Risiken werden bewirtschaftet.
 Die technischen Standards sind definiert.
 Die Metadaten sind harmonisiert und austauschbar.
Kooperation
 Das Datenmanagement ist stadtintern koordiniert und mit den übergeordneten Staatsebenen abgestimmt.
 Die Stadt Zürich baut eine Data Community auf und vernetzt sich auch stadtextern. Sie beteiligt sich an Vorhaben von Bund und
Kanton und bringt die Perspektive einer Grossstadt ein. Sie erkennt ihren Gestaltungsspielraum, vermeidet Fehlinvestitionen und
profitiert von Vorleistungen.
 Die Datenkompetenz der Mitarbeitenden wird gefördert. Wissen und Erfahrung werden ausgetauscht.
Wirtschaftlichkeit
 Unbeabsichtigte Datenredundanzen und Datensilos werden
vermieden.
 Doppelspurigkeiten beim Datenmanagement werden
verhindert.
 Die Kosten für die Datenbearbeitung und das
Datenmanagement sind optimiert.

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Grundsätze
Dezentrale Verantwortung und zentrale Unterstützung
 Datenmanagement so dezentral wie möglich gestalten
 Verantwortung bei den zuständigen Dienstabteilungen
 Unterstützung durch gesamtstädtischen Massnahmen / Instrumente
Aufbau auf den bestehenden Datenstrategien
 Erfahrung aus den bestehenden Datenstrategien (GIS, OGD, Statistik, Records
Management, BIM) nutzen
 Umsetzungsmassnahmen koordinieren / Doppelspurigkeiten vermeiden
Vorgehen
 Schrittweises, pragmatisches, ressourcenschonendes und bedarfsorientiertes Vorgehen
 Massnahmen mit Bund und Kanton abstimmen

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Nutzen

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Nutzen
Die Chancen der Digitalisierung nutzen
Digitalisierung
Rechtsnormen
Erwartungen von
Faktenbasierte Entscheidungen
Beispiel: Pandemie und Datenmanagement
Motion der Kommission für soziale Sicherheit und Gesundheit des
Ständerats für ein besseres Datenmanagement im
Gesundheitsbereich.

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Nutzen
Anschubprogramm Heizungsersatz und energetische Optimierung
Digitalisierung
Rechtsnormen
Erwartungen von
Energiedaten

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Smart Grid: Steuerung des Verteilnetzes (Fotovoltaik,
Schnellladestationen)
Digitalisierung
Rechtsnormen
Erwartungen von
Steigerung der Qualität

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Durchgängige & Digitale Verwaltungsprozesse (Once-Only-Prinzip)
Digitalisierung
Rechtsnormen
Erwartungen von
Zeitgemässer Service Public
durchgängige + digitale
Verwaltungsprozesse

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Datenmanagement: Nutzen
Zeitgewinn
Vorhandene Daten sind schneller nutzbar (Prozessoptimierung beim
Datenbezug):
 Daten im Datenkatalog finden und verstehen.
 Nutzung beantragen, prüfen und bewilligen.
 Datenzugang automatisiert freischalten.
Kostenersparnis
Doppelspurigkeiten vermeiden:
 Die gleichen Daten nur einmal erfassen und pflegen.
 Das Rad beim Datenmanagement nicht mehrfach erfinden.
Einhaltung von Normen
 Die Zuständigkeiten sind geregelt und ersichtlich.
 Die Daten sind dokumentiert, der Schutzbedarf ist definiert.
 Die Zulässigkeitsprüfung unterstützen und dokumentieren.
 Die Datennutzung ist nachvollziehbar.
Digitalisierung
Digitalisierung erfordert und produziert Daten
 Durchgängige Prozesse erfordern ein übergreifendes Datenmanagement.
 Datenpotenziale erkennen und ausschöpfen.
 Datengrundlage für den Einsatz neuer Technologien und datengetrieben
Prozesse.
 Datenbasierte Wertschöpfung ausserhalb der Verwaltung (OGD)
Qualität der Entscheidungsfindung
Faktenbasierte Steuerung von Massnahmen
 Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsgrundlagen.
 Vertrauen in die Entscheidungsinstanz.
 Akzeptanz der Entscheide.
Kosten / Aufwand
Datenmanagement verursacht Kosten / erfordert Aufwand
 in jedem Projekt / bei jeder Dienstabteilung
 durch Koordination steigt der Nutzen und sinken Gesamtaufwand
/ Gesamtkosten
Wissen & Kulturwandel
 Die Organisations-übergreifende Zusammenarbeit in der Data
Community stärken.
 Die Datenkompetenz der Mitarbeitenden fördern.
 Das Daten-bezogene Wissen sichern.
Datenwerte und Datensouveränität
 Die Kontrolle über die Daten ausüben.
 Die Rechte an maschinengenerierten Daten (z.B. Fahrzeuge,
Anlagen) und den technischen Zugang sichern.
 Die Fähigkeit zur Datenportierung gewährleisten. (insbesondere
bei der Cloud-Nutzung)

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Vorgehen

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Seite 25
Vorgehen
Digitale Geschäftsprozesse
Rechtsnormen
Erwartungen
Datenmanagement
Datendomäne
Aufgabenbereich
A
Datendomäne
Aufgabebereich
B
Datendomäne
Aufgabenbereich
Z
Gemeinsame Basis
Strategie
Strukturen, Prozesse, Rollen
Massnahmen, Instrumente
Fokus auf Gemeinsame Basis

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Seite 26
Vorgehen
Kombination top-down & bottom-up
Strategieschwerpunkt Digitale Stadt
StRB 165 / 2019
Bericht Data Governance
Ausgangslage, Vision, Ziele, Grundsätze
Auftrag
Bericht Datenmanagement und -katalog
Prozesse, Metadaten, Anforderungen
Pioniergruppe Datenmanagement + -katalog bottom-up
 Datenkatalog-Software evaluieren, beschaffen und einführen
 Datenmanagement-Prozesse konkretisieren
 Metadaten pflegen + austauschen
 Leitfaden erstellen (Knowhow, Erfahrungen, Success Stories)
Kommunikation
Einladung zur Mitwirkung
Strategie Datenmanagement top-down
 Institutionalisierung (Steuerung, Koordination, Kompetenzzentren)
 Langfristiges Zielbild + Maturitätsstufen
 Handlungsfelder
 etc.
Start: Q2 / 2022
Ende: Q4 / 2023
Start: Q3 / 2022
Ende: Q1 / 2023

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20.05.2022
Seite 27
Vorgehen
Breite Abstimmung
Kanton ZH
Statistisches Amt
Kanton ZH
Staatskanzlei
Extern
Bundesamt für
Statistik
Kernteam
Datenmanagement
Soundingboard
Datenmanagement
Datenschutzbeauf-
tragter
Arbeitsgruppe Städtische
Data Governance
Pioniergruppe
Datenmanagement

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Seite 28
Fragen?

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Seite 31
Was ist OGD?

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20.05.2022
Seite 32
Was ist Open Government Data (OGD)?
Der Begriff «Open Government Data» (OGD) beschreibt den
Grundsatz, Datensätze der Verwaltung, die keine schutzbedürftigen
Inhalte aufweisen, für alle frei von Nutzungseinschränkungen als offene
Verwaltungsdaten verfügbar zu machen.
Offene Verwaltungsdaten sind Datensätze samt zugehörigen
Metadaten, die frei zugänglich gemacht und ohne
Nutzungseinschränkung bereitgestellt werden.
Begriffliches

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Seite 33
Offene Verwaltungsdaten (Open Government Data)
Offene Verwaltungsdaten dürfen von ALLEN FREI
– benutzt
– weiterverwendet
– geteilt &
– kommerziell genutzt
werden.
Dies bedeutet konkret
– Keine Gebühren: kostenfreie Nutzung
– Keine Logins: einfacher Zugang
– Permanenter Zugang: keine Öffnungszeiten, nachhaltige Verfügbarkeit
– Offene Datenformate: keine kostspielige Software notwendig
– Offene Lizenzen: keine Nutzungsbeschränkungen
Was bedeutet ohne Nutzungseinschränkungen und frei zugänglich?

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20.05.2022
Seite 34
Welche Datensätze sind NICHT OGD?
Datensätze werden nicht veröffentlicht, wenn die
Veröffentlichung durch eine rechtliche Bestimmung
ausgeschlossen ist.
Schutzbedürftige Inhalte

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20.05.2022
Seite 35
Welche Datensätze sind NICHT OGD?
OGD umfasst insbesondere KEINE Datensätze*
– mit personenbezogenen Daten im Sinne der Datenschutzgesetzgebung
– mit Inhalten, die Geheimhaltungspflichten unterstehen
– mit Inhalten, die dem Urheberrecht unterstehen
– mit Inhalten, die aufgrund einer spezialgesetzlichen Bestimmung nicht frei
verfügbar gemacht werden dürfen.
Ziel bei OGD: So detailliert wie möglich, ohne dabei die
rechtlichen Bestimmungen zu verletzen.
* Solche Datensätze können jedoch für eine Veröffentlichung als OGD anonymisiert,
pseudonymisiert oder aggregiert werden, damit die rechtlichen Bestimmungen (z.B.
Persönlichkeitsschutz aus Datenschutzrecht) gewährleistet sind.
Schutzbedürftige Inhalte / rechtliche Bestimmungen

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Seite 36
Organisation
Open-Data-Team
Koordination rund um OGD in der Stadtverwaltung
– Beratung / Workshops / Anleitungen
– Datenaufbereitung, -publikation und Pflege von Metadaten
– Zentrale Anlaufstelle bei Fragen
Betreuung des Open Data Portals
Kommunikation (Twitter, Intranet, Events)
Austausch
– Open Data Community (User)
– Nationale OGD-Initiative (Publisher)

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Seite 37
Open-Data-Katalog
– Über 700 Datensätze
– Einfache Suche, Previews
– Detaillierte Metadaten
– Keine proprietären Formate,
internationale Standards
– Maschinenlesbarkeit
– Klare Lizenzangaben (!)
https://data.stadt-zuerich.ch/dataset

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20.05.2022
Seite 38
Was ist neu?
– Open by default

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20.05.2022
Seite 39
OGD-Strategie und -Reglement
Neue rechtliche Grundlagen für OGD
Im Juli 2021 hat der Stadtrat mit STRB 743/2021
– das neue Reglement über offene Verwaltungsdaten
erlassen
– zudem hat er die Strategie Open Government Data
2030 genehmigt
– und auf den 1. September 2021 in Kraft gesetzt.
Seit dem 1. September 2021 gilt damit neu der Grundsatz
«Open by Default». Weitere Infos:
https://www.stadt-zuerich.ch/portal/de/index/ogd/rahmenbedingungen.html

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Seite 40
Die OGD-Strategiedokumente
– OGD-Strategie
– beschreibt das langfristige Zukunftsbild, das die Stadt mit
OGD erreichen will
– definiert die wichtigsten Ziele und Werthaltungen
– OGD-Reglement
– legt die Voraussetzungen fest, unter denen offene
Verwaltungsdaten frei zur Verfügung gestellt werden
– regelt die Verfahren, die im Zusammenhang mit offenen
Verwaltungsdaten gelten
– legt die Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten im
Umgang mit offenen Verwaltungsdaten fest

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Seite 41
Das OGD-Reglement in Kürze
Voraussetzungen. Insbesondere:
– Für wen gilt das Reglement?
– Auf welche Daten bezieht es sich?

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20.05.2022
Seite 42
Voraussetzungen. Insbesondere:
– Für wen gilt das Reglement?
– Auf welche Daten bezieht es sich?
– Welche Ausschlussgründe gelten?

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20.05.2022
Seite 43
Verfahren: v.a. Prüfung & Erstveröffentlichung
– Prozess der vor der erstmaligen Veröffentlichung durchlaufen werden muss
– Proaktives Vorgehen:
– Prüfung der Datensätze: auf schutzbedürftige Inhalte und mögliche technische
Massnahmen
– Liste der Datensätze: transparente und nachvollziehbare Dokumentation
– Priorisierung: festlegen der Veröffentlichungsreihenfolge
– Datenlieferung an und Veröffentlichung durch Katalogbetreiberin
– Vorgehen auf Anfrage
– Es besteht ein Anspruch auf Veröffentlichung bestehender Datensätze
– Zeitnahe Prüfung der angefragten Datensätze
– Entscheidung des Data Owners muss schriftlich mitgeteilt werden

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Seite 44
Zuständigkeiten & Verantwortlichkeiten:

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Seite 45
OGD
Veröffentlichungsprinzipien

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20.05.2022
Seite 46
Grundsätze von OGD
Zentrale Aspekte
1. Einfache Zugänglichkeit
– Alle Datennutzenden müssen jederzeit, von überall her, ohne Auflagen und gut auffindbar
im Internet Zugang zu offenen Verwaltungsdaten haben
2. Freie Nutzung
– Offene Verwaltungsdaten dürfen ohne Einschränkungen bearbeitet, verbreitet und
kommerziell genutzt werden. Sie müssen ausserdem kostenlos zur Verfügung gestellt
werden.
Erst durch die Einhaltung dieser Grundsätze wird man dem Zweck von OGD gerecht.
 Vielseitige Anwendbarkeit bereits existierender Verwaltungsdaten
 Daraus abgeleitetes Wissen soll ALLEN zugänglich gemacht werden

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Seite 47
OGD Veröffentlichungsprinzipien
«Ten Principles for Opening Up Government Information»
Sunlight Foundation (2007 / Link):
1. Maschinenlesbarkeit
2. Verwendung offener Datenformate
3. Metadaten der Primärquellen
4. Lizenzierung
5. Leichter Zugang
6. Nutzungskosten
7. Diskriminierungsfreiheit
8. Vollständigkeit
9. Dauerhaftigkeit
10. Zeitliche Nähe

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Seite 48
1. Maschinenlesbarkeit:
– Datenstruktur: erlaubt einfache, automatisierte Einbindung
der Datensätze in Datenanalyse- und Softwareanwendungen.
– Beispiel nicht-maschinenlesbarer Daten: hierarchisch strukturierte
Tabellen fürs Menschenauge

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Seite 49
2. Verwendung offener Datenformate:
– Die Verwendung offener, standardisierter Datenformate erhöht die Nutzbarkeit der
Datensätze für eine grosse Anzahl Datennutzender.
– Ein offenes Datenformat kann ohne rechtliche oder technische Einschränkungen
gelesen, verarbeitet und geschrieben werden.
– Datennutzende benötigen im Gegensatz zu proprietären Datenformaten insbesondere
keine bestimmte, meist kostenpflichtige Software.
– Beispiele: csv, GeoJSON, Geopackage, Web Feature Services (WFS), etc.
– Beispiele von proprietären Datenformaten: .xlsx, .doc, .ai

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Seite 50
3. Metadaten der Primärquellen:
– Offene Verwaltungsdaten sind von den Data Ownern zu veröffentlichen und mit Metadaten
über die Erstellung und Pflege der Datensätze zu ergänzen.
– Ziel: Offene Verwaltungsdaten sind so gut beschrieben, dass Datennutzende diese, ohne
bei den Data Ownern nachfragen zu müssen, korrekt anwenden und interpretieren
können.

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Seite 51
4. Lizenzierung:
– Die Lizenzierung ist für OGD ein fundamental zentrales Thema.
– Einschränkungen durch restriktive Lizenzen stellen ein Hindernis für die Nutzung von
Datensätzen dar.
– Verwaltungsdaten sollten als Arbeitsergebnisse von Behörden und damit als öffentliches
Gut gekennzeichnet und ohne Einschränkungen nutzbar sein.
– Stadt Zürich: wir verwenden zu 99% die CC-0 (Creative Commons CC-Zero)


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5. Nutzungskosten:
– Die Bereitstellung von offenen Verwaltungsdaten gegen Entgelt behindert die
Weiterverwendung dieser Daten.
– Ein Grossteil der Daten der öffentlichen Hand wird unabhängig von späteren
Nutzungsgebühren erstellt.
– Die Erhebung von Gebühren schränkt die Gruppe der Nutzer ein und behindert den
Einsatz der Daten zu wirtschaftlichen Zwecken.

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Seite 53
6. Leichter Zugang:
– Der Zugriff auf die offene Verwaltungsdaten ist so einfach wie möglich zu gestalten.
– Der Zugang zu offenen Verwaltungsdaten sollte weder den Besuch spezieller
Räumlichkeiten noch das Ausfüllen bestimmter Formulare oder den Einsatz spezieller
browserbasierter Technologien voraussetzen.

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7. Diskriminierungsfreiheit:
– Der Zugriff auf offene Verwaltungsdaten soll ohne:
– persönliche Einschränkungen (z.B. durch Mitgliedschaft in einer Organisation),
– zeitliche Restriktionen,
– Angaben zur eigenen Identität (durch Registrierung)
– oder Begründungen für den Zugriff
… möglich sein.
– Auch der Zwang zur Nutzung bestimmter Softwareapplikationen für den Zugang zu den
Daten ist eine Form von Diskriminierung.

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8. Vollständigkeit:
– Offene Verwaltungsdaten sind so vollständig wie möglich zu veröffentlichen.
– Soweit es die rechtlichen Bestimmungen zulassen, wird dadurch transparent, welche
Daten die Verwaltung in bestimmten Bereichen erstellt und gespeichert hat.
9. Dauerhaftigkeit:
– Offene Verwaltungsdaten sollen permanent auffindbar und verfügbar sein.
– Änderungen, Aktualisierungen und Löschungen sind mit Versionsangabe nachvollziehbar
zu dokumentieren.
– Die Archivierung der Daten ist zu gewährleisten.

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10. Zeitliche Nähe:
– Offene Verwaltungsdaten sollen nach ihrer Entstehung so rasch wie möglich der
Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden.
– Dabei ist denjenigen Datensätzen Priorität einzuräumen, deren Nutzwert zeitabhängig ist.
Aktualisierungen in Echtzeit erhöhen den Nutzwert, den die Öffentlichkeit aus den Daten
gewinnen kann.

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Seite 57
Interaktion: «1-2-4-All»

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Seite 58
1-2-4-All
1. Jeder macht sich alleine Gedanken zur gewählten Problemstellung.
2. Dann werden diese Ideen zu zweit weiterentwickelt.
3. Ideen aus den Paaren werden in Vierergruppen verfeinert.
4. Jeder Gruppe stellt ihre 1-2 wichtigsten Ideen allen vor.
Liberating Structures «1-2-4-All»:
https://liberatingstructures.de/liberating-structures-menue/1-2-4-all/

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Seite 59
Welche Herausforderungen
gibt es bei der Veröffent-
lichung von Daten?
Welche Ideen oder
Massnahmen würdest Du
vorschlagen?

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Seite 60
PAUSE
15:10 – 15:30

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Seite 61
5-Star-Modell

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Seite 62
Das 5-Star-Modell von Tim Berners-Lee
– Tim Berners-Lee (Erfinder des WWW und Initiator
von Linked Data) schlug 2010 ein 5-Sterne Rating
vor, zur Bewertung von offenen Daten
– Wichtig war ihm v.a. dass die Daten unter einer
offenen Lizenz veröffentlich werden
– Je einfacher es wird, die Daten zu nutzen, desto
mehr Sterne gibt es
Quelle: https://5stardata.info/de/

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Seite 63
Das 5-Star-Modell von Tim Berners-Lee

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Seite 64
Beispiel: Daten der Wetterstation Mythenquai
Datensatz «Messwerte der Wetterstationen der Wasserschutzpolizei
Zürich»
1. Wetterdaten als PDF auf der Webseite mit Lizenz CC-0
2. Wetterdaten als Excel-Datei mit Lizenz CC-0
3. Wetterdaten als CSV-Datei mit Lizenz CC-0
4. Wetterdaten + Metadaten als RDF mit Lizenz CC-0
5. Wetterdaten als Linked Open Data mit Lizenz CC-0 (Beispiel
Bevölkerungsdaten)

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Seite 65
Promotion Scheme von Andreas Amsler
Quelle: https://www.liip.ch/de/blog/open-government-data-verfugbar-und-nutzbar-machen

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Seite 66
Wie entsteht OGD bei der
Stadt Zürich?

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Seite 67
Wie entsteht OGD aus Verwaltungsdaten?
Sekundärnutzung
Sekundärnutzung bestehender Datenquellen:
– Durch fast alle Verwaltungstätigkeiten entstehen Daten
– Für OGD werden keine 'neuen' Daten generiert, sondern bestehende
Datenquellen der Öffentlichkeit zur freien Nutzung bereitgestellt
Beispiele aus dem Explainer-Video:
- Verkehrszählungsdaten (MIV, Velo- & Fussgängerverkehr)
- VBZ Pünktlichkeit
- Baumkataster: Standort, Art, Gattung, Planzjahr
- Spielplatzkataster: Ausstattung & Standort der Spielplätze
- Luftqualitätsmessungen an div. Standorten
- Standorte von Parkplätzen auf öffentlichem Grund
- Behindertenparkplätze
- Echtzeitdaten des Parkleitsystems
- Wetterdaten
- Wassertemperaturen

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Seite 68
Sekundärnutzung – Beispiel Velozählungen
Von der Datenquelle zu OGD:
Fachanwendungen /
Datenerfassung /
Verwaltungstätigkeiten
Datenmanagement /
Datenbestände
OGD-
Datenaufbereitung
Veröffentlichung als
OGD
Datennutzung

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Seite 69
Sekundärnutzung – Beispiel Parkleitsystem
Fachanwendungen /
Datenerfassung /
Datenmanagement /
Datenbestände
OGD-
Datenaufbereitung
OGD
Datennutzung

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Seite 70
Sekundärnutzung – Beispiel Kita-Daten
Fachanwendungen /
Datenerfassung /
Datenmanagement /
Datenbestände
OGD-
Datenaufbereitung
OGD
Datennutzung

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Seite 71
Interaktion:
«15% Solutions»

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Seite 72
15% Solution
1. Jeder schreibt für sich eine Liste mit seinen 15% Solutions. (5 Minuten)
2. Jeder stellt seine Ideen einer kleinen Gruppe (2-4 Personen) vor. Die
Teilnehmer*innen beraten ihn/sie (durch Nachfragen oder das Anbieten
von Ratschlägen. (5 Minuten pro Person)
Liberating Structures «15% Solutions»:
https://liberatingstructures.de/liberating-structures-menue/15-solutions/

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Seite 73
Wo hast du die Freiheit nach
eigenem Ermessen zu
handeln?
Was kannst du tun, ohne
nach zusätzlichen
Ressourcen oder Erlaubnis
zu fragen?

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Seite 74
Wie kannst du die Themen
- Data Governance / Management
- Daten publizieren
- Open Data nutzen
in deiner Organisation
voranbringen?

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Seite 75
2 Privatsphäre & OGD

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Seite 76
Wichtigster Grundsatz
Schutz von Persönlichkeit und Privatsphäre: es dürfen
keine Rückschlüsse auf Einzelpersonen möglich sein!

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Seite 77
Beispiel Rückschluss
2 -
4 -
1 -
3 -
Geschlecht
Anzahl
HIV-positive Personen nach Geschlecht Wohnbevölkerung nach Geschlecht pro
Quartier

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20.05.2022
Seite 78
Beispiel Rückschluss
Altersklasse
0 - 17 18 - 65 66 +
2 -
4 -
1 -
3 -
Anzahl
HIV-positive Personen nach Geschlecht
UND Altersklasse
Wohnbevölkerung nach Geschlecht
UND Altersklasse pro Quartier

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20.05.2022
Seite 79
Wahrung der Persönlichkeitsrechte
Technische Massnahme: Aggregation
Aggregation der Daten / Reduktion der Auflösung
Falls bestimmte Mindestanzahl unterschritten wird, soll der exakte Wert
nicht angegeben werden.
Bsp.: 2 Objekte mit gleichen Merkmalen
 Wert (2) wird nicht ausgewiesen und durch (–) ersetzt
Rückschlüsse sollen auch aus Kombination von mehreren Datensätzen
nicht möglich sein!
Ziel bei OGD: So detailliert wie möglich, ohne die
Persönlichkeitsrechte zu verletzen.

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20.05.2022
Seite 80
Beispiele von «heiklen Daten»
1. Bevölkerungsbefragungen 1999-2019
– CATI-Interviews, seit 2019 Mixed Mode Online/Papier
– Zahlreiche Themen wie Beurteilung von Lebensqualität, -
Lebensbedingungen, bauliche Entwicklung, Sicherheit,
etc.
2. Kriminalstatistik, räumlich hoch
aufgelöst
Z.B. https://www.crimereports.com/
Mögliche negative Folgen:
– Gefahr einer Abwärtsspirale (Broken Window-Theorie)
– Höhere Versicherungsprämien

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20.05.2022
Seite 81
Datennutzung fördern

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Seite 82
Mit gutem Beispiel vorangehen…
Wichtige Faktoren um die Datennutzung zu fördern
– Austausch mit der Community
– Twitter
– Events (Konferenzen, Meetups, Hackathons)
– Dokumentation
– Beschreibung der Daten/Schnittstelle (Beispiel: RIS-API)
– Metadaten (Beispiel: Verkehrszählung)
– Programmierbeispiele als Jupyter-Notebooks (z.B. Zürich
Tourismus)
– Showcases zeigen

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Seite 83
Anwendungsbeispiel
– Dashboard / Visualisierung
Link zu den Daten
Link zum Dashboard

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Seite 84
Anwendungsbeispiel
– Datenjournalismus
«Wo Zürichs Chihuahua-Land ist»

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Seite 85
Anwendungsbeispiel
– Hochschulprojekt
«Verkehrsflüsse VBZ» Interaktive Visualisierung der Fahrgastzahlen

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Seite 86
Fragen?

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Data Governance + OGD Einführung

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Stefan Oderbolz

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