Digitalisierung mit Datenkompetenz

Eine Illustration von vernetzten städtischen Datenflüssen, die verschiedene kommunale Institutionen, Gebäude und Datensysteme miteinander verbinden, um den strategischen Datenfluss und die digitale Vernetzung darzustellen.

Ohne Daten keine Digitalisierung – Kommunen müssen jetzt aufrüsten

(TL). Die digitale Transformation schreitet in allen Bereichen voran, doch ohne saubere und effiziente Datengrundlagen bleibt der Fortschritt auf der Strecke – besonders in der öffentlichen Verwaltung. Eine neue Studie des Fraunhofer IAO, Fraunhofer IOSB-INA und IIT legt den Finger in die Wunde: Gerade kleine Kommunen haben oft Schwierigkeiten, Datenkompetenz und -exzellenz auf ein modernes Niveau zu bringen. Doch die gute Nachricht: Ein klarer Handlungsrahmen kann Abhilfe schaffen.

Datenmanagement – die Achillesferse kleiner Kommunen

In der Wirtschaft haben viele Unternehmen längst verstanden, dass der systematische Umgang mit Daten zu besseren Entscheidungen und damit zu mehr Erfolg führt. Doch während große Unternehmen in Sachen Daten bereits routiniert sind, hapert es in vielen Kommunen – speziell den kleinen – noch an einer strategischen Ausrichtung für den Umgang mit der ständig wachsenden Datenmenge. Fehlende Standards und veraltete Verfahren machen es schwer, Daten als wertvolle Ressource zu nutzen.

Die Fraunhofer-Studie stellt ein Vorgehensmodell und einen Referenzrahmen vor, der Kommunen einen klaren Fahrplan zur erfolgreichen Implementierung einer Urban Data Governance bietet. Mit Hilfe eines klar strukturierten Leitfadens können Verantwortliche Schritt für Schritt die nötigen Maßnahmen ergreifen, um Datenkompetenz nicht nur in der Verwaltung, sondern im gesamten Netzwerk der städtischen Akteure zu etablieren.

Ein Praxisleitfaden für Kommunen

Der Leitfaden zeigt auf, wie Datenkompetenz – die weit über ein reines Technologiethema hinausgeht – in der kommunalen Praxis auf mehreren Schultern verteilt werden kann. Das Modell umfasst vier zentrale Ebenen: Strategie, Data Governance, Data Management und technische Systeme. Jede dieser Ebenen trägt dazu bei, Daten zu einer nachhaltigen Ressource zu entwickeln, die nicht nur Effizienz, sondern auch die Handlungsfähigkeit der Kommunen stärkt.

Kleine Schritte, große Visionen

Die Herausforderungen kleiner Kommunen sind nicht unlösbar – aber der erste Schritt ist entscheidend. Johannes Sautter, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IAO, bringt es auf den Punkt: „Datenexzellenz ist nicht allein durch technische Kompetenz zu erreichen. Organisationen müssen als Ganzes durch übergreifende Prozesse entlastet werden.“ Die Studie empfiehlt, im Kleinen zu beginnen und dabei stets die langfristige Vision einer datengetriebenen Verwaltung im Auge zu behalten.

Daten-Legislative und Datenverbünde – die Lösung für strukturelle Probleme

Ein weiteres zentrales Element der Studie ist die Einführung einer „Daten-Legislative“, die Prozesse und Strukturen ressourcenübergreifend koordiniert. Dadurch werden stadtweite, strategische Entscheidungen erleichtert und unnötiger Verwaltungsaufwand minimiert.

Besonders kleinere und mittlere Kommunen können von stadtübergreifenden Datenverbünden profitieren. So könnten sie gemeinsam Datenstrukturen aufbauen und sich gegenseitig stärken – ein Modell, das vor allem in ländlichen Regionen enormes Potenzial birgt.

Fazit: Ohne Datenkompetenz keine nachhaltige Digitalisierung

Die Digitalisierung der Kommunen wird nur dann zum Erfolg führen, wenn der strategische Umgang mit Daten von Anfang an mitgedacht wird. Die Fraunhofer-Studie bietet hier konkrete und praxisnahe Lösungen, die besonders für kleinere Kommunen einen echten Unterschied machen können. Entscheidend wird sein, ob es gelingt, die aufgezeigten Schritte auch konsequent umzusetzen. Nur so kann eine nachhaltige Entwicklung der Städte und Gemeinden gesichert werden.

Ein abstraktes Bild eines zentralen Datenhubs, der verschiedene Datenströme aus mehreren Systemen zusammenführt. Die Datenströme könnten als farbige Linien dargestellt sein, die in einem zentralen Punkt (Datenhub) zusammenlaufen.

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