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Kommunale Daten

Daten reihen sich mittlerweile neben Immobilien oder Maschinen als ebenbürtige Wirtschaftsgüter ein. Kommunalverwaltungen und Stadtwerke verfügen als Bereitsteller der öffentlichen Daseinsvorsorge über zahlreiche Datensätze, deren wirtschaftliche Verwertung bislang weitgehend ausblieb. Sie erhalten daher vermehrt Anfragen von Technologieunternehmen, die dieses Potenzial ausbauen möchten. Die im Februar 2020 veröffentlichte Studie Datensouveränität in der Smart City des öffentlichen Beratungshauses Partnerschaft Deutschland klärt über den Status quo dieses Themenfeldes auf. Zentrale Studieninhalte werden in diesem Beitrag dargelegt.

„Während Technologieunternehmen den Wert von Daten längst verinnerlicht haben, sind Daten in der kommunalen Logik bislang praktisch wertlos. Für die Privatwirtschaft haben Daten einen „Markt-Wert“, für die Kommunen aber – bislang – keinen erkennbaren oder messbaren Wert, der über den eigenen Nutzwert hinausginge.“

S. 2

1. Woraus erwächst Datenwert? (S. 6 ff.)

Für ein adäquates Verhalten, das bedeutet ein Verhandeln auf Augenhöhe, wäre eine monetäre Bewertung der kommunalen Daten hilfreich. Hierzu existieren einige Grundsätze. Zum einen gilt, dass mit steigendem Spezifikationsgrad der Daten auch ihr Wert steigt. Weiterhin ist in der Datenwirtschaft das Wissen über bedeutsame Lebensereignisse von Menschen wie etwa Schwangerschaft, Krankheit oder Heirat hochrelevant, weil sich diese auf ihr Verbraucherverhalten auswirken. Ein weiterer Grundsatz ist zudem, dass veredelte Daten grundsätzlich mehr wert sind als Rohdaten.

2. Smart City-Daten und ihre Heterogenität (S. 8 f.)

Urbane Datenbestände sind äußerst heterogen. Sie lassen sich bspw. nach den drei folgenden Prinzipien differenzieren.

Nach Verfügbarkeit, S. 8 Frei verfügbare Daten
Kommerziell verfügbare Daten
Interne Datenbestände
Verarbeitungsstufe/Veredelungsgrad, S. 8Daten: Zusammenhangslos, Rohmaterial
Informationen: Strukturierte Daten, angereichert
Wissen: Verknüpfungen, Handlungsfähigkeit
Ursprung, S. 9Amtliche Daten: Daten, die öffentlich-rechtlichen Institutionen zur Verfügung stehen.
Unternehmensdaten: Daten, die in Unternehmen aufkommen. Forschungsdaten Daten, die im Zuge wissenschaftlicher Vorhaben entstehen.
Personenbezogene Daten: Daten, die sich auf natürliche Personen beziehen oder Rückschlüsse auf natürliche Personen zulassen.
Verhaltensgenerierte Daten: Daten, deren Datenursprung und -bezug durch Verhaltensgenerierung gekennzeichnet sind (unabhängig davon, ob Daten anonymisiert oder personalisiert sind).

3. Rechtliche Grundlagen von Smart City-Daten (S. 10 ff.)

Im Jahr 2003 wurde die EU-Richtlinie „Re-use of Public Sector Information“ (PSI-Richtlinie) erlassen. Zweck war die Förderung datenbasierter Wirtschaftsmodelle und die Schaffung gesellschaftlichen Mehrwertes, denn durch die steigende Transparenz würde die öffentliche Kontrolle staatlicher Stellen erleichtert und damit die Demokratie gestärkt. Im Jahr 2006 wurde die PSI-Richtlinie in nationales Recht umgesetzt. Das bundesrechtliche Informationsweiterverwendungsgesetz (IWG) regelt seither wie die Datenbereitstellung erfolgt. Ob die Datenbereitstellung überhaupt erfolgt, wird auf Landes- bzw. Kommunalebene geregelt und hier reicht die Spannbreite derzeit von gar keiner Rechtsgrundlage bis hin zum aktiven Bestrebungen durch Transparenzgesetze wie es Hamburg, Bremen und Rheinland-Pfalz vormachen.

Im Jahr 2019 wurde die PSI-Richtlinie novelliert. Für Kommunen ergibt sich aus dieser Novellierung insb. die Verpflichtung zur kostenfreien und maschinenlesbaren Bereitstellung von Daten mit hohem Wert wie bspw. verkehrliche Echtzeitdaten, Zensusdaten oder Daten zum Energieverbrauch. Weiterhin weitet die Novellierung ihre Wirkung auch auf öffentliche Unternehmen aus. Die Umsetzung dieser Neuerungen in nationales Recht soll 2021 erfolgen und wird unterschiedlich bewertet. Auf der einen Seite initiiert sie eine rege Diskussion über die kommunale Datenhoheit und richtet damit den Fokus auf ein hochrelevantes Themenfeld für die kommunale Entwicklung. Auch die politische Argumentation für den Ausbau von Open Data-Portalen erleichtert sich durch diese stärkere Verpflichtung zur Datenbereitstellung. Auf der anderen Seite fürchten insb. Stadtwerke durch die zwanghafte Veröffentlichung den Verlust ihres Wettbewerbsvorteils bei digitalen Geschäftsmodellen.

„Wie sollen kommunale Unternehmen datenbasierte Geschäftsmodelle entwickeln, wenn Daten Allgemeingut sind?“

Dr. Maximilian Störzer, Leiter der Strategie- und Konzernsteuerung der Stadtwerke München, S. 2

Eine weitere bedeutsame rechtliche Herausforderung ist, dass Datenschutzrecht die Erhebung von personenbezogenen Daten nur unter der Prämisse einer Zweckgebundenheit (z.B. Daseinsvorsorge) vorsieht. Die Weitergabe der Daten an Externe ist in anonymisierter Form erlaubt. Wissenschaftliche Erkenntnisse zeigen jedoch, dass selbst bei anonymisierten Daten mittels selbstlernender Algorithmen durchaus Personenbezüge hergestellt werden können.

4. Smart City-Verträge mit Kommunen (S. 14 ff.)

Von den Befragten sind 97 Teilnehmer bereits eine Kooperation mit Smart City-Anbietern eingegangen. Von diesen bestätigen wiederum 42,3 %, dass in den unterschriebenen Verträgen zu Smart City-Dienstleistungen, Klauseln sind, die die kommunale Datensouveränität einschränken. Daher sollten Kommunen übergeordnete Datenstrategien verabschieden, um allen ihren öffentlichen Stellen einen gemeinsamen Orientierungsrahmen für Anforderungen der Datensouveränität bereitzustellen. Dabei sollten die kommunalen Spitzenverbände den Kommunen durch Standformulierungen für eine bessere Vertragserstellung, zur Seite stehen. Folgende Aspekte sollten insb. Beachtung finden (S. 15 ff.):

  • Zugriff auf Rohdaten
  • erlaubte Nutzung der Daten für Zwecke außerhalb des Vertrages (Open Data, Verkauf an Dritte, Teilen innerhalb der Kommunalverwaltung)
  • Regelungslücken bzgl. der Datenhoheit vermeiden, da später vereinbarte Leitprinzipien in bereits umgesetzten technischen Systemen schwer implementierbar sind
  • Antworten auf die W-Fragen eindeutig definieren (Wo? (Speicherort), Wie? (Datenformate), Wann? (Datenverfügbarkeit))

Kommunen haben unterschiedliche Ausgangsvoraussetzungen für die Verhandlung mit Smart City-Anbietern. So hat Darmstadt als Gewinner des Bitkom-Wettbewerbs Digitale Stadt bspw. eine breite Auswahl an potenziellen Partnern. Auch die Landeshauptstadt München hat bei ungünstigen Verhandlungsbedingungen die Möglichkeit, auf interne Kapazitäten und damit die Entwicklung eigener Smart City-Dienstleistungen zurückzugreifen. Finanzschwache Kommunen haben diese Möglichkeit nicht und müssen daher bei ihren Ansprüchen auf Daten Abstriche machen.

„Umso mehr Budget, desto mehr Daten“.

Sven Hense, Leiter der Geschäftsstelle “Chief Digital Officer” Stadt Bonn, S. 18

Die meisten Kommunen haben sich bisher unzulänglich mit Datensouveränität beschäftigt. Entsprechend fehle auch ein kommunales Selbstverständnis für diesen Bereich. Gleichzeitig ergab eine Nachfrage nach dem angestrebten Verhältnis mit privaten Smart City-Anbietern, dass die Mehrheit der Kommunen umfangreiche Zugriffs- und Auswertungsrechte der urbanen Daten bevorzugt. (S. 21 ff.)

Für eine gesteigerte Souveränität für den Umgang mit Daten muss die kommunale Dateninfrastruktur angepasst werden. Der Aufbau von Datenmanagementplattformen macht es oftmals überhaupt erst möglich, Echtzeitdaten zu verarbeiten. Weiterhin muss das politische Bewusstsein für Datensouveränität gestärkt werden sowie entsprechende Kompetenzen bei den Mitarbeiter*innen der öffentlichen Verwaltung und öffentlichen Unternehmen gefördert werden. (S. 28)

5. Beispiele für gelungene Smart City-Datenverhandlungen

  • Der Stadt Wien stehen für ihre eigene Datenplattform Echtzeitdaten des Carsharing-Anbieters Caruso zur Verfügung. (S. 18)
  • Memorandum of Understanding zwischen zwei kommunalen Spitzenverbänden und vier E-Tretroller-Anbietern für die regelmäßige Bereitstellung von Daten über die Nutzung der E-Tretroller in dt. Städten. (S. 20)
  • M-Login: gebündeltes Onlineportal für Dienstleistungen der Landeshauptstadt München. (S. 26)
  • Die Stadt Los Angeles bündelt die Daten neu aufkommender Mobilitätsanbieter auf einer Datenplattform, um die neuen Mobilitätsangebote ganzheitlicher managen und organisieren zu können. (S. 20)

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Dimitri Ravin
Dimitri Ravin
Studium der Stadt-/ Raumplanung an der TU Dortmund, befasst sich seit dem Jahr 2017 als Intiator von urban-digital.de mit dem Einfluss der Digitalisierung auf Stadtentwicklung; letzte Stationen: Bachelorand beim Institut für den öffentlichen Sektor (KPMG), Projektassistenz für digitale Projekte bei der Stadt Dortmund.

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