Die Auslastung von E-Ladesäulen ermitteln, die Energiedaten ausgewählter Gebäude analysieren, geeignete Orte für Mobilitätsstationen identifizieren – mit diesen und ähnlichen Herausforderungen im Kontext von Transformation und Nachhaltigkeit sind Kommunen längst konfrontiert. Stichwort: Effiziente digitale Daseinsvorsorge! Hierfür braucht es eine Vielzahl an (teil)restriktiven und High Value Daten (HVD). Allein: Eine technisch und kommunalrechtlich sichere Lösung, um diese nicht öffentlichen Daten unterschiedlicher kommunaler Organisationseinheiten und Institutionen austauschen zu können, gab es bislang nicht. Kommunale Datenwerke (KDW) sollen diese Lücke künftig schließen.
Wie können (teil)restriktive und HVD dabei helfen, die Nutzung und Auslastung von E-Lade-Säulen zu optimieren? Welche Gebäude emittieren wie viele Emissionen und warum? Wo ergeben Mobilitätsstationen (z. B. für Sharing-Angebote von Fahrrädern) und Mobility Hubs am meisten Sinn? Die zur Lösung derartiger Herausforderungen und im Sinne resilienter und lebenswerter Städte nötigen Daten existieren in der Regel bereits. Doch sie liegen weit verstreut bei unterschiedlichen kommunalen Organisationseinheiten und Institutionen. Mit anderen Worten: Sie liegen in sog. Datensilos. Es stellt sich zudem die Frage, welcher Art all die Daten sind, wer die Hoheit über sie hat und welche Potenziale zur Lösung welcher Probleme in ihnen stecken. Nicht selten ungeklärte Fragen.
Hinzu kommt: Je nach Anwendungsfall (also z. B. Verkehr, Gebäude, Klimawandelanpassung) sind die Akteur:innen verschiedener (auch nicht kommunaler) Institutionen gefragt, zusammenzuarbeiten. Das Problem: Diese Institutionen nutzen meist unterschiedliche Software-Systeme. Eine technische Lösung und ein rechtssicherer Rahmen, innerhalb dessen die Beteiligten ihre nicht öffentlichen Daten sicher teilen können, existierten bisher nicht.
Bisher konzentriert sich das kommunale Datenmanagement bei der Veröffentlichung auf ausgewählte Daten, so etwa offene, also Open Data und Geodaten. Ein Grund dafür sind noch immer Unsicherheiten und mangelndes Wissen im Umgang mit (teil-)restriktiven und HVD. Ehe die Datensilos nicht abgebaut und die Daten nicht gemeinsam genutzt werden, entstehen keine Mehrwerte mit Blick auf Resilienz und Nachhaltigkeit und somit im Sinne des Gemeinwohls. Dabei brauchen gerade Herausforderungen wie z. B. der Klimaschutz gemeinsam entwickelte und vernetzte Lösungen.
Die Lösung heißt: Kommunale Datenwerke!
Hier setzen KDW an, entstanden im Rahmen eines Förderprojekts und entwickelt vom Daten-Kompetenzzentrum Städte und Regionen DKSR GmbH in Zusammenarbeit mit Fraunhofer FOKUS, PMG Parken in Mainz GmbH, Mainzer Stadtwerke AG sowie Pinsent Masons mbB. Das Proof of Concept (PoC) erfolgte anhand eines Anwendungsfalls im Bereich der Mainzer Mobilität.
Das Projekt mit dem offiziellen Titel (Inter-)Kommunale Datenwerke: Konzeptionierung, Evaluierung und Umsetzung einer kommunalen Data Sharing Plattform ist Anfang 2023 gestartet und wurde Ende August dieses Jahres abgeschlossen. Es wurde im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr gefördert.
KDW basiert auf der Offenen Urbanen Datenplattform von DKSR und Piveau, der von Fraunhofer FOKUS entwickelten Datenkatalog Software für den öffentlichen Sektor. Die Plattform ist durch ein umfassendes Zugriffs- und Nutzungsmanagement gesichert. Durch die Vergabe von Nutzerrollen und -rechten kann das System genutzt werden, um die Data Governance Strategie einer Kommune technisch gestützt umzusetzen. Der Upload erfolgt mittels eines Data-Provider-Interfaces (DPI) oder über Schnittstellen (API). Neben einem Datenkatalog können Dashboards zur Visualisierung (auch für Bürger:innen für mehr Transparenz) angebunden, Urbane Digitale Zwillinge eingebettet oder weitere Anwendungen/Module wie Stadt-Apps angeschlossen werden.
Piveau dient als Schlüsseltechnologie für Smart Cities, Open-Data- und Data-Sharing-Anwendungen. Mit der Integration beider Produkte können Daten gefunden, nahezu in Echtzeit und sicher geteilt werden sowie verarbeitet und analysiert werden. Zudem ist die Software Cloud-unabhängig und benutzerfreundlich. Damit wird die Akzeptanz des mit Berührungsängsten behafteten Themas gestärkt und der Einstieg in das Feld der urbanen Daten erleichtert.
Wie Abbildung 1 u. a. veranschaulicht, kann ein KDW grundsätzlich aus einem oder mehreren Modulen bzw. Anwendungen bestehen. Dabei ist das Datenportal und der Datenkatalog als solche immer grundlegender Bestandteil, die einzelnen Module wie Dashboard, Virtueller Zwilling, ein Tool für Analysen und Planungen sowie weitere, integrierte Anwendungen können bei Bedarf dazugeschaltet werden.
Am Beispiel von Mainz im Bereich Mobilität erprobt
Ziel des Mainzer Projektes war es, existierende Daten der Stadt so zu verschneiden, dass optimale Standorte für die Errichtung von Mobilitätsstationen evidenzbasiert identifiziert werden können. Die Planung und Ausgestaltung von Mobilitätsstationen aus Dresden und Berlin diente bei der Umsetzung des PoC in Mainz als Vorlage.
Welche Daten werden für solch einen Anwendungsfall benötigt?
Im Idealfall steht für einen Anwendungsfall wie dem beschriebenen eine Vielzahl unterschiedlicher Daten zur Verfügung, und zwar über:
- Schüler:innen und hier u. a. Daten aus Mobilfunk, über verkaufte ÖPNV-Tickets und Sharing-Stationen,
- Pendler:innen und hier u. a. Daten zu Carsharing, Pendlerverhalten aus Parkprofilen, Ladestationen
- sowie Anwohner:innen und hier u. a. Daten aus Parkhäusern und ÖPNV-Zählschranken.
Im vorliegenden Fall war die Datengrundlage nicht ideal, so dass eine Methodenanpassung nötig wurde: Der Fokus fiel auf die Gruppe der Schülerinnen samt der für sie wesentlichen Points of Interest (POI) wie Wohnorte und Bildungseinrichtungen. Infolge der fehlenden Daten wurden mittels eines Agent-Based-Models (ABM) synthetische Daten generiert. Das heißt, das Verhalten von autonomen Agenten (die die Schülerinnen darstellten) wurde simuliert. Die Agenten wurden in der relevanten virtuellen Umgebung von Mainz platziert, wo sie miteinander und mit ihrer Umgebung interagieren. Übersetzt in den Mainzer Fall: Die Agenten bewegen sich auf kürzestem Weg von zu Hause zu ihrem Ziel, z. B. zur Schule, zu Jugendeinrichtungen u. ä. Aus diesen gewonnenen Informationen wurden die von Schülerinnen wahrscheinlich meist genutzten Strecken abgeleitet. Da, wo Strecken sich kreuzen, wurde die Installation von Mobilitätsstationen und Mobility Hubs empfohlen.
Der Fall Mainz zeigt, dass Kommunen durch KDW einen Beitrag zur Erreichung der Sustainable Development Goals (SDG) der Vereinten Nationen leisten können. Nutzen Kommunen etwa über ein KDW erhältliche Daten mit dem Ziel, die Nachhaltigkeit von Städten und Gemeinden zu fördern, ist automatisch das gleichnamige SDG 11 adressiert, um nur ein Beispiel zu nennen. Mithilfe KDW können zudem Daten z. B. für die Mobilithek zur Verfügung gestellt werden, eine vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr bereitgestellte zentrale Plattform für offene Mobilitätsdaten.
KDW ermöglichen Kommunen neben Anwendungsfällen im Bereich Mobilität auch solche für eine intelligente Abfallwirtschaft, eine Stadtplanung mit geografischen Informationssystemen oder die Entwicklung von Bürger-Apps. Ebenso die Steuerung von Energieflüssen in Stadtbezirken –angesichts der verpflichtenden kommunalen Wärmeplanung Potenziale, die es zu heben gilt.
Transformationsherausforderungen gelingen nur mit vereinten Kräften. Deshalb wurde KDW mit Kommunen und für Kommunen entwickelt. Die Software ist zudem Open Source, kann also (gemeinsam) weiterentwickelt und die Methodologie veröffentlicht werden.
Die Ergebnisse des Förderprojekts sind so vielversprechend, dass das Daten-Kompetenzzentrum Städte und Regionen DKSR GmbH das KDW in den kommenden Monaten weiterentwickeln möchte und schlussendlich eine produktreife Lösung anstrebt. Ganz im Sinne von öffentlich geförderten Projekten also, zu einem Produkt zu gelangen, das der Allgemeinheit zugutekommen kann.
