Open Government Data im Meldewesen

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Analyse von Grundlagen, Situation und Herangehen von Open Government Data im Meldewesen am Praxisbeispiel Landeseinwohneramts Berlin.

Klaudia Zurth, LABO Berlin
Bernhard Krabina, KDZ Wien
Stefan Göthe, Hochschule für Wirtschaft und Recht, Berlin

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Open Government Data im Meldewesen

  1. 1. Eine Analyse überOpen Data im Meldewesen Grundlagen, Situation und HerangehenBernhard Krabina Klaudia ZurthZentrum für Verwaltungsforschung Abteilungsleiterin Einwohnerwesen Stefan Göthe
  2. 2. "Wir senden heute ein deutlichesSignal an alle öffentlichen Ver-waltungen. … Geben SieIhre Daten jetzt frei.“ - Neelie Kroes -
  3. 3. Personensuche Exportfunktion 09.12.2009 Stefan Göthe
  4. 4. Grundlagen
  5. 5. Grundlagen„Open Government DataOffene Verwaltungsdaten sind jene Datenbeständedes öffentlichen Sektors, die von Staat undVerwaltung im Interesse der Allgemeinheit ohnejedwede Einschränkung zur freien Nutzung, zurWeiterverbreitung und zur freien Weiterverwendung Quelle: Eigene Darstellung 09.12.2009frei zugänglich gemacht werden. Stefan Göthe „ - von Lucke
  6. 6. GrundlagenOpen Data imMeldewesen gibt es bereits!? Quelle: Eigene Darstellung 09.12.2009 Stefan Göthe
  7. 7. 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)
  8. 8. Situation
  9. 9. Studie20 Städte
  10. 10. Geringe Daten-Qualität strukturiert, maschinenlesbar xls, csv 35% 65%nicht lesbarPdf, html
  11. 11. Verzögerung bei 80% zeitnah 20% 80%verspätet
  12. 12. Wenig offene DatenOpen Data 10 Berlin 6 Bremen 6 ∅ 3 Bielefeld 2Mannheim 2
  13. 13. sekundär undunvollständig
  14. 14. Grundlagen … mehr als nur Einwohnerdaten Quelle: Eigene Darstellung09.12.2009 Stefan Göthe
  15. 15. Konzept
  16. 16. eID-FunktionMeldeauskünfte
  17. 17. jetzt □ später□http://www.kdz.eu/de/open-government-vorgehensmodell
  18. 18. internesDaten-Monitoring
  19. 19. Geheimhaltung Personenbezug Unternehmensbezug Urheberrecht Nutzen Kosten Inhaltliche DatenqualitätTechnische Verfügbarkeit Synergien OGD-Prinzipien
  20. 20. Personenbezug0 Personenbezogene Daten1 Nicht anonymisierbare Daten2 Nicht anonymisierbare Daten (Zustimmung einholbar)3 Zustimmung zur Veröffentlichung4 Anonymisierbare Daten5 Kein Rückschluss auf Personen
  21. 21. Beispiel e-ID-Funktion Geheimhaltung Personenbezug Unternehmensbezug Urheberrecht Nutzen Kosten Inhaltliche Datenqualität Technische Verfügbarkeit Synergien OGD-Prinzipien
  22. 22. Monitoring Ergebnis 50 43 42Max eID Meldeauskunft
  23. 23. Transparenz?
  24. 24. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!Bernhard Krabina Klaudia ZurthZentrum für Verwaltungsforschung Abteilungsleiterin Einwohnerwesen Stefan Göthe
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