In der öffentlichen Verwaltung in Deutschland liegt ein großer Datenschatz verborgen. Um diesen Schatz effektiv zu nutzen und so auf einer soliden Datenbasis fundierte Entscheidungen „in Echtzeit“ zu treffen, sollten die Akteure der öffentlichen Hand den souveränen Umgang mit Daten lernen.
Datenlabore sind ein Schlüssel zur effektiven Nutzung öffentlicher Daten. Daher richtet die Bundesregierung seit 2021 in allen Ministerien und nachgeordneten Behörden sukzessive Datenlabore ein. Auch in immer mehr Ländern und Kommunen gibt es bereits vergleichbare Einheiten.
Aktuell im Fokus: Was verbirgt sich hinter dem Begriff Datenlabor? Und wie müssen diese beschaffen sein, damit sie einen echten Mehrwert bringen?
Alle Verantwortlichen öffentlicher Datenlabore verbindet die Motivation, Neues auszuprobieren und innovative Ideen umzusetzen – ebenso der Mut zum Scheitern und Experimentieren. Darüber hinaus können Datenlabore allerdings ganz unterschiedliche Formen und Ausprägungen annehmen.
Welches Datenlabor für Sie passend ist, hängt maßgeblich davon ab, was Sie damit erreichen wollen. Versuchen Sie also, das „Design“ Ihres Datenlabors als ein Ergebnis Ihrer individuellen Zielsetzung sowie der Ausrichtung an die für Ihr Labor relevanten Zielgruppen zu betrachten.
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Richtet sich Ihr Datenlabor vorrangig an Nutzende innerhalb der Organisation oder an Externe? |
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Steht die Fachebene oder stehen eher Entscheider:innen (Führungsebene) im Zentrum? | |
Wie vielfältig und wie anspruchsvoll bzw. kompetent im Umgang mit Daten ist der Kreis der Nutzenden? |
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Hinweis: Rechnen Sie damit, dass Ihre Zielgruppen sehr divers sind. Ebenso unterschiedlich sind ihre Bedarfe in der Arbeit mit Daten. Die Zielsetzung des Datenlabors sollte somit auf der Grundlage einer Auseinandersetzung mit dieser Vielfalt und der anschließenden Definition einer sinnvollen Schnittmenge getroffen werden. Dabei sollten auch die Bedürfnisse von datennahen Stakeholdern wie Datenschutzbeauftragten oder Lizenzabteilungen einbezogen werden. |
Mögliche Ziele
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Hinweis: Die definierten Ziele bestimmen die grundlegende Ausgestaltung des Datenlabors. Sie sollten somit aus einer ganzheitlichen Perspektive betrachtet werden, die sowohl technisch-infrastrukturelle als auch organisatorische, personelle und kulturelle Aspekte berücksichtigt. |
Als Inspiration für mögliche Ergebnisse Ihrer Ziel- und Zielgruppenerkundung haben wir im Folgenden einige beispielhafte Ausprägungsformen bzw. Archetypen skizziert.
| Archetyp | Beschreibung |
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| A. Das Trainingscamp | Befähigung und kontinuierliche Weiterbildung von Mitarbeitenden im Umgang mit Daten, Analyse und Visualisierung |
| B. Der Experimentierraum | Ausprobieren und Experimentieren mit Anwendungsfällen im geschützten Raum und unter Anleitung |
| C. Die Goldmine | Bereitstellung eines großen Teils der vorhandenen Daten in einer Datenbank und Bereitstellung über Schnittstellen (Open Data) |
| D. Die Bibliothek | Konsolidierung einer kleinen Datenmenge für schnelle Anwendungen und Auswertbarkeit, vor allem in Ministerien |
| E. Das Dashboard | Aufbereitung und Visualisierung von Daten im Rahmen regelmäßiger Auswertungen, etwa für Entscheidungsträger:innen (z. B. bei der Evaluation von Projektergebnissen) |
| F. Die Beratung | Unterstützung und ‚Hilfe zur Selbsthilfe‘ bei der Umsetzung von datengetriebenen Anwendungsfällen für Mitarbeitende (z. B. bei der Arbeit mit Projektevaluationen) |
| G. Die Produktschmiede | Service- und Produktentwicklung zur Unterstützung der täglichen Aufgabenerfüllung (z. B. evidenzgeleitetes Bewerten von Maßnahmen und Programmen) |
© PD - Berater der öffentlichen Hand GmbH
Die Arbeitsfähigkeit Ihres Datenlabors steht und fällt mit einer passgenauen technischen Ausstattung. Je nach Typ des Datenlabors, technischen Gegebenheiten und Sicherheitsstandards fallen die Anforderungen an IT-Infra-struktur, Kommunikationstechnik und Tools sehr unterschiedlich aus. Auch die vorhandene Datenlandschaft – also vorhandene Datenquellen und -formate sowie Schnittstellen und involvierte Stakeholder – spielen hier eine entscheidende Rolle.
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Möchten Sie nur interne Quellen innerhalb Ihres sicheren Netzes nutzen? |
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Benötigen Sie weitere externe Quellen, um eine höhere Aussagekraft der Anwendungen zu erlagen? | |
Sollten die Daten zentral bereitgestellt werden? |
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Sollte die Bereitstellung über eine dezentrale Verknüpfung mehrerer Beteiligter erfolgen? |
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Hinweis: Eine Abwägung zwischen der Datensicherheit und dem Nutzen, der sich aus der Einbeziehung weiterer Datenquellen oder ihrer breiten Bereitstellung ergibt, steht an zentraler Stelle bei der technischen Beschaffung für Ihr Datenlabor. |
Das Wichtigste zuerst: Sorgen Sie für eine sichere (Programmier-)Umgebung. Unabhängig von Anwendungen und Software haben sich sogenannte Sandboxes etabliert. Diese sind isolierte Testumgebungen, in denen Dateien geöffnet und Anwendungen ausprobiert werden können, ohne Gefahr zu laufen, das hauseigene System zu kompromittieren.
Für den weiteren Ausbau gilt wie zuvor: Je nach Zielsetzung, Typ und verwendeter Methodik werden sich die erforderliche Rechenleistung und benötigte Software Ihres Datenlabors unterscheiden.
Behalten Sie dabei im Hinterkopf, dass sich die benötigte Ausstattung iterativ und über die Lebensdauer des Datenlabors hinweg entwickeln oder ändern kann.
Ein Datenlabor ist nichts ohne das passende Team und dieses Team braucht die richtige Heimat. Um diese zu finden, gilt es zunächst die Ausgangslage Ihrer Organisation etwas näher zu betrachten:
Ob als Teil einer bestehenden Organisationseinheit oder die Gründung einer völlig neuen: Das Datenlabor muss in der Lage sein, neue Wege zu gehen. Dabei können kurze Entscheidungswege und klare Zuständigkeiten oder auch eine möglichst große Flexibilität für die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit entscheidend sein. Denn schließlich muss das Datenlabor-Team zuallererst seine volle Wirkkraft in die Organisation hinein entfalten können.
Gerade das interdisziplinäre Datenlabor-Team ist auf eine Führung mit technischer und organisatorischer Expertise angewiesen. Das Einsetzen einer Doppelspitze aus technischer Leitung und generellem Management kann also sinnvoll sein.
Die weiteren Teammitglieder setzen sich zusammen aus
Es ist möglich und sinnvoll, mit einer „minimalen Startaufstellung“ aus Data Scientists zu beginnen und das Team je nach Ziel und Fortschritten iterativ zu erweitern. Für das optimale Wirken bietet es sich an, Teammitglieder nicht nur neu einzustellen, sondern auch aus anderen Abteilungen und Bereichen hinzuzuziehen.
Im Folgenden finden Sie einen beispielhaften Überblick über eine potenzielle, abteilungsübergreifende Datenlabor-Teamaufstellung.
© PD
Die Essenz des Datenlabors besteht darin, neue Wege zu gehen, Dinge auszuprobieren und damit auch von Zeit zu Zeit zu scheitern. Als Raum für Neues und zum Experimentieren bedeutet dies die Chance für einen breiten Kulturwandel hin zu mehr Datenkompetenz, dem Aufbau von zur Organisation passenden Anwendungen und einer Verbesserung der täglichen Arbeit.
Ein Datenlabor kann nur so gut werden, wie die Idee dahinter. Daher sind klare Ziele und Transparenz zum beabsichtigten Mehrwert von Beginn an als unverzichtbare Basis für ein funktionierendes Datenlabor mitzudenken.
Ein Datenlabor kann viele Ausprägungen annehmen. Es ist jedoch nur dann von Nutzen, wenn es zu den Bedürfnissen Ihrer Organisation passt. Deshalb sollte die Auswahl eines Archetyps auf einer tiefgründigen Auseinandersetzung mit den Zielen und Zielgruppen basieren, die mit dem Datenlabor erreicht werden sollen.
Ein Datenlabor kann nicht ohne die passende technische Ausstattung funktionieren, allerdings passt auch nicht jede technische Ausstattung zu jedem Datenlabor. Sie muss vielmehr iterativ nach Typ und Anforderungen durch die Mitarbeitenden gestaltet werden.
Das Datenlabor kann nur so gut sein, wie das dahinterstehende Team und dessen Wirkkraft in die Organisation hinein. Daher sollte möglichst auf eine interdisziplinäre Teamaufstellung und die passende organisatorische Zuordnung geachtet werden.
Noch größeren Nutzen können Datenlabore dann stiften, wenn sie als offene Einheiten konzipiert und „gelebt“ werden. Im Optimalfall vernetzen sie sich innerhalb eines Datenlabor-Ökosystems über die Kooperation mit anderen Häusern und Institutionen. Denn nur das Teilen von Anwendungsfällen und Good Practices beschleunigt die Entwicklung von digitalen Anwendungen und trägt maßgeblich zur digitalen Transformation der öffentlichen Verwaltung bei.
Dann nutzen Sie die breit gefächerte Expertise der PD beim Aufbau von Datenlaboren:
Im engen und zielgruppengerechten Austausch schärfen wir gemeinsam mit Ihnen die Vision für ein erfolgreiches Datenlabor. Mit einem besonderen Fokus auf dem Nutzen begleitet Sie unser Team in allen wichtigen Phasen – von den ersten Use-Cases bis hin zur Ausgestaltung und Inbetriebnahme Ihres eigenen Datenlabors!
Claudine Etavard Senior Managing Expert
+49 152 595 647 12 Friedrichstr. 149 10117 Berlin
Dr. Jan-Peter Ferdinand Manager
+49 162 711 42 13 Friedrichstr. 149 10117 Berlin
