Datenlotse

Der Datenlotse führt Verwaltungen von der Datenkartierung in die operative Open-Data-Arbeit. Er beantwortet die Anschlussfrage: Was folgt daraus, rechtssicher, standardkonform und in welcher Reihenfolge? Wie alle diese Werkzeuge läuft er im Browser, ohne Konto, ohne Server.

Wenn klar ist, welche Daten im Haus liegen, beginnt die schwierigere Arbeit. Welche Bestände lassen sich veröffentlichen? Wer ist zuständig? Welche Lizenz passt? Was muss vorher geprüft werden?

Der Datenlotse ordnet diese Fragen entlang von fünf Phasen: Standortbestimmung, Governance und Rollen, Dateninventar nach DCAT-AP.de, Risikoabschätzung und Pseudonymisierung. Jeder Baustein zeigt, wo Sie stehen und was der sinnvolle nächste Schritt ist.

Sie beginnen mit einem Reifegrad-Check über sieben Dimensionen, gestützt auf anerkannte Modelle wie ODRA, das EU Open Data Maturity Assessment und DCAT-AP.de. Die Quellen sind in der Oberfläche offengelegt. Das Ergebnis ist ein Score mit priorisiertem nächsten Schritt.

Danach importieren Sie eine Datenkartierung, aus DatenGraf oder als eigene CSV im selben Schema. Daraus entstehen Dataset-Kandidaten, die Sie ergänzen. Eine Qualitätsprüfung meldet fehlende Pflichtfelder, Lizenzen außerhalb der Open Definition und ungültige Angaben. Ein Lizenz-Wegweiser führt über zwei Fragen zu einer der vier maximal nachnutzbaren Lizenzen.

Eine Clearing-Ampel bewertet jeden Datensatz nach Risiko. Die Entscheidungslogik ist ein offengelegter Entscheidungsbaum, kein Modell: Grün ist unstrittig, Rot ist gesperrt, und Ihre Prüfkapazität konzentriert sich auf Gelb. Für Freitext gibt es eine Textbereinigung, die elf Entitätstypen des deutschen Verwaltungskontexts erkennt und eine Zuordnungstabelle mitliefert.

Heraus kommen ein DCAT-AP.de-Katalog als JSON-LD, Inventar und Clearing als CSV und PDF, eine RACI-Matrix sowie Musterdokumente: Freigabeformular, VVT-Auszug, Richtlinienentwurf.

Der Datenlotse veröffentlicht nichts. Er bereitet Veröffentlichung vor. Automatisierte Aktualisierung und die technische Anbindung an ein Portal sind nicht enthalten; sie hängen zu stark an der jeweiligen Systemlandschaft, als dass sich das generisch abbilden ließe.

Die Pseudonymisierung findet nur, was ihre Muster beschreiben. Die manuelle Nachkontrolle bleibt Pflicht. Und keine der Bewertungen ist Rechtsberatung: Die fachliche Verantwortung bleibt im Haus.

Ohne Datenkartierung fehlt die Grundlage. Das Werkzeug beginnt dort, wo eine solche vorliegt.

Aus derselben Workshoparbeit wie DatenGraf. Wenn die Karte steht, kommt in jedem zweiten Haus dieselbe Frage: und jetzt? Dafür brauchte es etwas, das sofort einsatzbereit ist, nichts kostet, datenschutzrechtlich unbedenklich bleibt und sich ohne Einweisung bedienen lässt.

Offen gelegt ist es, weil die Arbeit nach dem Termin weitergeht, meist mit eigenen Feldern und eigenen Begriffen. Der Quelltext liegt offen auf GitHub, unter MIT-Lizenz.