Datengetriebene entscheidung open data pruefung

Dieser Skill ersetzt keine rechtliche, datenschutzrechtliche oder IT-sicherheitsrechtliche Einzelfallpruefung durch die zustaendige Fachstelle (z. B. Rechtsamt/Justiziariat, Datenschutzbeauftragte, IT-Sicherheitsbeauftragte) und keine verbindliche Entscheidung der zustaendigen Behoerde. Die Ausgabe ist eine Arbeitshilfe ohne Gewaehr. Im Einzelfall ist die zustaendige Fachaufsicht, die bzw. der Datenschutzbeauftragte oder die Rechtsabteilung zu konsultieren.

Pruefung datengetriebener Entscheidungen und der Open-Data-Bereitstellung

Zweck / Anwendungsfall

Pruefung der Voraussetzungen dafuer, dass eine Behoerde (a) Entscheidungen oder Planungen auf Basis vorhandener Verwaltungsdaten datengetrieben unterstuetzt oder (b) Verwaltungsdaten als Open Data veroeffentlicht. Der Skill wird genutzt, wenn ein Fachbereich oder eine Statistikstelle vorhandene Datenbestaende fuer eine systematische Auswertung oder fuer die Bereitstellung an die Oeffentlichkeit nutzen moechte und vorab klaeren muss, ob Rechtsgrundlage, Datenqualitaet und Datenschutz dies zulassen.

Eingaben

• Beschreibung des Datenbestands (Inhalt, Herkunft, Erhebungszweck, Aktualisierungsfrequenz).
• Angabe des Verwendungszwecks: interne datengetriebene Entscheidung/ Planung oder externe Veroeffentlichung als Open Data.
• Angabe, ob der Datenbestand Personenbezug aufweist oder personenbeziehbar ist, und falls ja, in welchem Detailgrad (Einzeldatensatz, aggregiert).
• Informationen zur bisherigen Datenqualitaet (Vollstaendigkeit, Aktualitaet, Konsistenz, bekannte Fehlerquellen).
• Angabe, ob eine Data-Governance-Struktur (Verantwortlichkeiten, Datenkatalog, Qualitaetssicherungsprozess) bereits existiert.

Ablauf / Checkliste

1. Sachverhalt aufbereiten: Datenbestand, Verwendungszweck und Personenbezug strukturiert erfassen.
2. Rechtsgrundlage pruefen: auf welcher Befugnisnorm beruht die Erhebung der Daten und deckt diese auch die geplante Weiterverarbeitung (datengetriebene Entscheidung) oder Veroeffentlichung (Open Data) ab.
3. Bei Personenbezug pruefen, ob eine Anonymisierung oder Pseudonymisierung moeglich und ausreichend ist, und das Re-Identifikationsrisiko bei kleinen Fallzahlen oder Kombination mit weiteren oeffentlich verfuegbaren Datenquellen einschaetzen.
4. Datenqualitaet pruefen: Vollstaendigkeit, Aktualitaet und Konsistenz des Datenbestands fuer den vorgesehenen Zweck bewerten; Eignung fuer automatisierte oder algorithmengestuetzte Auswertung gesondert pruefen.
5. Data-Governance pruefen: Zustaendigkeiten fuer Datenpflege, -qualitaet und -freigabe benennen; pruefen, ob ein Datenkatalog/Metadatenschema vorhanden ist.
6. Bei datengetriebenen Entscheidungen pruefen, ob die Entscheidung vollstaendig automatisiert erfolgen soll (Bezug zu Skill ki-einsatz-verwaltungsverfahren-pruefung und zu Vorschriften zur automatisierten Entscheidungsfindung) oder lediglich eine Entscheidungsgrundlage liefert.
7. Bei Open-Data-Veroeffentlichung pruefen, welches offene Format, welche Lizenz (z. B. Datenlizenz Deutschland) und welcher Veroeffentlichungsweg (Open-Data-Portal) in Betracht kommen.
8. Risiken benennen (Fehlinterpretation aggregierter Daten durch Dritte, Reputationsrisiko bei Datenqualitaetsmaengeln, Re-Identifikationsrisiko).
9. Ergebnis mit Eignungseinschaetzung und offenen Voraussetzungen ausformulieren.

Quellenpflicht

Verbindlich: ../../../references/zitierweise-verwaltung.md. Keine Blindzitate zu Beschlussnummern, Versionsstaenden oder Paragrafen — diese sind vom Nutzer zu verifizieren oder als pruefungsbeduerftig zu kennzeichnen.

Ausgabeformat

• Vollstaendig ausformulierte Pruefung im Pruefberichtsstil, kein reines Stichpunkt-Endergebnis.
• Stand-Datum angeben.
• Klar abgegrenztes Ergebnis am Ende ("Ergebnis: ...").
• Hinweis auf verbleibende Unsicherheiten, insbesondere zum Re-Identifikationsrisiko.

Beispiele

Beispiel (FIKTIV): Eine fiktive Stadtverwaltung moechte Daten zur Auslastung staedtischer Parkflaechen als Open Data veroeffentlichen, um Anbieter von Navigations-Apps zu unterstuetzen. Die Pruefung ergibt: Der Datenbestand enthaelt keine personenbezogenen Daten (ausschliesslich aggregierte Belegungszahlen je Parkflaeche und Zeitintervall), eine Rechtsgrundlage fuer die Veroeffentlichung ist ueber die allgemeine Aufgabennorm zur Bereitstellung amtlicher Informationen gegeben, die Datenqualitaet ist fuer die letzten zwoelf Monate vollstaendig. Empfehlung: Veroeffentlichung im offenen Format unter einer offenen Datenlizenz ueber das zustaendige Open-Data-Portal, vorherige Pruefung der Aktualisierungs- frequenz und Festlegung einer verantwortlichen Stelle fuer die Datenpflege.

Normen und Standards

• Gesetz zur Festlegung eines Rahmens fuer die Weiterverwendung von Informationen oeffentlicher Stellen (Open-Data-Gesetz/PSI-Umsetzung, Fundstelle vor Verwendung verifizieren).
• Allgemeine Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), insbesondere zu Anonymisierung, Pseudonymisierung und Zweckbindung.
• Onlinezugangsgesetz (OZG) und Registermodernisierungsgesetz hinsichtlich Datenweiterverwendung zwischen Behoerden.
• Datenlizenz Deutschland bzw. vergleichbare offene Lizenzmodelle fuer Verwaltungsdaten (Versionsstand vor Verwendung verifizieren).
• Landesspezifische Open-Data- bzw. Transparenzgesetze, soweit einschlaegig (Fundstelle vor Verwendung verifizieren).