Digitale Services für Bürgerinnen und Bürger ausbauen, Open Government Data anbieten und digitale Innovationen fördern – für die Erreichung dieser ehrgeizigen Ziele der Stadt Wien braucht es einen starken Veränderungswillen. Hinsichtlich der Organisation und dem Umgang mit Daten der Fachabteilungen war es notwendig, einen echten Paradigmenwechsel einzuleiten, was auch gelungen ist.
Die Stadt Wien wurde in knapp zwei Jahren data excellent. Aber wie?
Als besondere Herausforderung galt es, sowohl die heterogene Datenlandschaft als auch die Datenschutzvorgaben für öffentliche Verwaltungen zu bewältigen.
In der Data Excellence-Strategie wurden die Eckpfeiler für das Datenmanagement, die Einführung der Data Governance und des Datenqualitätsmanagements festgelegt, die auf Basis eines Data Excellence Frameworks für den gesamten Magistrat operationalisiert wurden.
2. Der Start: Zusammenarbeits-Tandems
2
Abstimmung
Skill & Know-How-Austausch
Inhaltliche Abstimmung
Scope Erfüllung
Zeitplanung
Arbeitsaufteilung
Information von ExpertInnen, KollegInnen, Projektleitung, Fachbereich
Tandem Partner 1
Tandem Partner 2
Partner
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3. 1 Vision & Mission: Die Datenstrategie der Stadt Wien
2 Die Basis: Einführung der Data Excellence (DX) - Organisation
3 Die Drehscheibe: DX-Services in der MA 01 – Wien Digital
4 Zentrale DX KPIs für die Stadt Wien
5 PEDES: Programm zur Einführung von Data Excellence Services
6 Das DX-Framework
7 Rolle und Enablement der FachdatenexpertInnen
8 Mehrwert von Data Excellence
9 DX-Schulungskonzeption
10 Ergebnisse des Data Excellence Programms PEDES
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4. Warum wurde Data Excellence in der
Stadt Wien eingeführt?
Datensilos
Redundante Daten
Manuelle Mehrfach-Datenerfassungen
Datenverantwortung oft unklar
Aufwändige Suche nach Daten
Negative Außenwirkung wegen
mangelnder Datenqualität und durch
unterschiedliche Informationen an
mehreren Stellen
Auswertungen aufwändig
Mühsames Berichtswesen
BI nur eingeschränkt möglich
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5. Data Excellence Vision
Die Stadt Wien stellt verlässliche
Informationen & Daten als zentralen
Wert einer offenen Verwaltung der
Zukunft zur Verfügung.
Dadurch schaffen wir einen hohen
Nutzen für die Bevölkerung, Wirtschaft
& Wissenschaft und
leisten einen Beitrag zu einer
effizienten Aufgabenerledigung.
.
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6. Die Basis: Data Excellence Organisation
der Stadt Wien
DataExcellence
Steuerung
DataExcellenceStandards&Support
BevölkerungWirtschaftWissenschaft
StadtWien
DataExcellenceFachbereiche
Auftraggeberin Data Excellence
CIO
Exekutives Entscheidungsgremium
Lenkungsausschuss Data Excellence
Data Governance
Fachbeirat
Fach-ExpertInnen
Fach-ExpertInnen
Data Expert
Data Steward
Koordination Data
Excellence
Magistratsdirektion
(MD-OS/PIKT)
Data Governance – Koordinatorin
= Leiterin Data Governance Fachbeirat
MA 01 – Wien Digital
Gruppe Data Excellence
Daten-
KonsumentInDaten-
KonsumentInDaten-
KonsumentIn
Daten-
KonsumentInData User
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7. DX-Rolle: Data Steward
Aufgaben der Data Stewards
Vertretung einer Datendomäne
Planung von Anforderungen und Koordination der
Datenlieferung
Entwicklung von Geschäftsregeln für Daten
Entwicklung von fachlichen Datenmodellen
Formulierung von Fachkonzepten
Unterstützung Strategie, Planung, regelmäßige
Abstimmungen mit anderen Data Excellence Rollen
Vertretung in Gremien
Kann als Mitglied im Fachbeirat Data Governance
nominiert sein
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8. DX-Rolle: Data Expert
Aufgaben der Data Experts
Unterstützung der Data User im Verstehen und
Benutzen der fachlichen Datenqualitätsanforderungen.
Fachliche Definition von Daten
Definition der Anforderungen für Datenqualität und
Datenverfügbarkeit
Formulierung von Datenbedarf und Begleitung der
Umsetzung
Kann OGD-Ansprechpartner/in sein
Kann ViennaGIS-Ansprechpartner/in sein
Kann als Datenschutzverantwortliche/r nominiert sein
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9. DX-Rolle: Data User
Aufgaben der Data User
Verantwortung für die Einhaltung der Datenqualität
Produktion von Daten unter Einhaltung der Vorgaben
Umsetzung von Datenkorrekturen
Verstehen und Extrahieren von Daten
Feedback bezüglich Datenqualität an die Data
Experts
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10. Aufgaben der MA 01 - Gruppe Data Excellence
Die Drehscheibe:
DX Services in der MA 01 – Wien Digital
Daten-
bereitstellung
Daten-
verständnis
Daten-
bereinigung
Daten-
anreicherung
Berichte
Analysen
Datenaufbereitung
Datenqualitätsberichte
Zugriff auf Metadaten
Datenpools
Verwaltung fachliche Metadaten
Daten-Profiling
Auswirkungsanalysen
bei Änderungen
Ursachenanalyse bei
(Daten-)Fehlern
Automatische Korrekturen
Datenqualitätsprüfungen
Formatanpassungen
Dublettenbereinigung
Standardisierungen
Stammdatenmanagement
Referenzdatenmanagement
Datenintegration
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11. Vorgabe für die Umsetzung:
Die Data Excellence Strategie
Definierte
Datenqualität &
-integrität sichern
Richtlinien & DGV-
Prozesse leben
DX-Budget schaffen &
an priorisierten
Bedarfen ausrichten
Interne Kosten
mittels guter
Datenqualität
senken
Transaktions-
kosten senken &
Netzwerkeffekte
ermöglichen
Fachliche Bedarfe
erfassen und
priorisieren
Risiken für DX
managen
DX-Kompetenz
erhöhen
Serviceausmaß gegenüber
DatenkonsumentInnen
erhöhen
Digitale Transformation
vorantreiben
BürgerInnen-Service
verbessern
Verantwortlich
-keiten und
Rollen leben
Standards für
Daten-
integrität
sicherstellen
Voraussetzungen
für eine valide
Datenbasis
schaffen
Fachdaten-
modell für
Stadt Wien
nutzen
Ressourcen-
aufwand im
Datenlebens-
zyklus reduzieren
KundInnen
Finanzen
Prozesse
MitarbeiterInnen &
interne Entwicklung
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12. Zentrale Data Excellence KPIs
für die Stadt Wien
KPI 1: DQ (Datenqualität)
• Anzahl Definitionen von Datenqualität
• Messen der Erreichung der definierten DQ-Vorgaben
• Einzelsicht und konsolidierte Sichten nach Datenbereichen und nach
Fachbereichen
KPI 2: FDM (Fachdatenmodell)
• Anzahl der fachlich definierten Geschäftsobjekte & Attribute
• Anzahl der fachlich definierten Referenzobjekte/-daten
KPI 3: DX-Reifegrad (DX Reifegrad der Abteilungen)
• Messen des Reifegrades (Anlehnung an CMMI) von Abteilungen in
den einzelnen DX Themen (lt. Vorgaben in den Leitfäden)
• Einzelsicht und konsolidierte Sichten möglich (nach Thema, Abteilung)
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13. • Adresserhebung neu bis
31.12.2017
• Verbesserung der
Personaldaten um 4% zum
Vorquartal
• Ressourcen für Korrektur-
Batch der Leistungsdaten
derzeit nicht freigegeben
Datenqualitäts-Status 26.04.2017
KPI1: Datenqualität
Personaldaten
92%
Leistungsdaten
86%
Finanzdaten
98%
Adressdaten
63%
Organisationsdaten
99%
Sonstige Daten
78%
Overall
86%
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16. Das Data Excellence Programm
der Stadt Wien
Wir müssen unsere Hausaufgaben machen, gleichzeitig
eine Investition in die Zukunft tätigen und eine
Datenbasis für die Digitalisierung schaffen – daher
wurde das Programm zur Etablierung der Data
Excellence Services in der Stadt „PEDES“ gestartet:
Data Governance etablieren
Data Warehouse aufsetzen und befüllen
Datenqualitätsmanagement sicherstellen
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19. Fachbereich
Grundlagen der Implementierung:
Requirements Engineering
FachdatenanalystIn
(Requirements Engineer)
FachdatenexpertIn
(fachlicher Requirements Engineer)
MA 01 - Gruppe Data Exellence
(Umsetzung)
prüft, stimmt ab, formalisiert
prüft, nimmt ab
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20. Agiles Vorgehen mit verschiedenen
Ergebnistypen
Ergebnistypen für die Fachabteilungen
1. Daten planen: Fachkonzepte und Fachdatenmodell
2. Daten sichten: Data Profiling der operativen Daten
3. Datenqualität erkennen: Datenqualitätsberichte ad-hoc, laufend
4. Daten verstehen: Auswertungsmöglichkeiten erkennen aus der Datenbasis
5. Daten auswerten: Kennzahlen & Daten, selbst auswertbar in Cognos/TM1
6. Daten konsumieren: Standardberichte, Anzeige von Daten
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21. Mehrwert von Data Excellence:
Zentrale Stammdaten - Adressen
Ohne Verwendung zentraler Stammdaten
Mit Verwendung zentraler Stammdaten
Adressen 1
Adressen 2
Konsequenz:
• Doppelte Adressen durch unterschiedlicher Schreibweise
• Selektion von Adressen nicht eindeutig möglich, da keine zentralen
Stammdaten vorhanden sind
• Manuelle Zusammenführung erforderlich
• Negative Außenwirksamkeit durch doppelte Adressen
Konsequenz:
• 2-fach selektierte Adressen werden als eine erkannt
• Selektion von Adressen eindeutig möglich, da von zentralen
Stammdaten ausgehend
• Reduzierter Aufwand bei Adressfile-Erstellung in den
Fachbereichen, keine Zusammenführung erforderlich
Nutzung zentraler Stammdaten muss verbindlich sein
Adress-
Register
Fachbereich 1
Fachbereich 2
Fachbereich 1
Fachbereich 2
Adressen
Adressen 1
Adressen 2
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22. Ohne Verwendung Referenzdaten
Mehrwert von Data Excellence:
Referenzdaten – Organisationsdaten
Mit Verwendung Referenzdaten
Dienststellen-
Struktur
(Personalsicht)
Dienststellen-
Struktur
(Finanzsicht)
Konsequenz:
• Manuelle Anlage der Dienststellenstruktur und
Geschäftsgruppenzuordnungen in den diversen Fachbereichen
• Keine einheitliche Sicht von Daten verschiedener Fachbereiche
anhand Dienststellen-/Geschäftsgruppenstruktur möglich
• Unterschiedliche Schreibweisen
• Daten sind zum Teil nicht aktuell
Konsequenz:
• Auswertung von Daten verschiedener Fachbereiche anhand der
zentralen Dienststellenstruktur möglich
• Einheitliche Schreibweisen/Bezeichnungen garantiert
• Daten sind immer aktuell
• Daten werden nur einmal erfasst
• Organisationsdaten sind historisch abfragbar
Verwendung von Referenzdaten muss verbindlich sein
Überblick
Wien
Fachbereich 1
Fachbereich 2
Fachbereich 1
Fachbereich 2
Auswertung
1
Auswertung
2
Aus-
wertung
(1 & 2)
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23. Mehrwert von Data Excellence:
Datenqualität
Ohne Datenqualitätsmanagement
Mit Datenqualitätsmanagement
Kennzahl
(ungeprüft)
Konsequenz:
• Nicht korrekte Daten bleiben oft lange unentdeckt
• Suche nach Ursache ist mangels richtiger Vergleichswerte äußerst
aufwendig
• Häufige Folgen sind: falsche Analysen, irreführende
Schlussfolgerungen und Maßnahmen
• Negative Außenwirksamkeit durch z. B. falsche Berichte,
Kennzahlen, Planungen
• Risiko von Fehlentscheidungen
Konsequenz:
• Monitoring (Bottom-Up Kontrolle) gewährleistet rasche
Benachrichtigung im Fehlerfall
• Fehlerquelle klar identifiziert und eingegrenzt – gezielte
Verbesserung zeitnah möglich
• Aufwandskosten reduziert, kurze Durchlaufzeit bei der
Fehlerbehebung
• Berichte / Kennzahlen / Planungen auf korrekter Datenbasis
gewährleistet
Regelmäßige Datenqualitätskontrolle muss verbindlich sein
Kennzahl
DQ
Status
DQI
?
?
?
?
Daten-
KonsumentInnen
Daten-
KonsumentInnen
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24. Data Excellence (DX) Schulungs-
programm für alle in der Stadt Wien
DX Advanced
Training
Data Experts,
Data Stewards
Class Room
Schulung
IKT-Sicherheit
ViennaGIS® von A bis Z
Datenschutz
DX Services (A)
Open Governmant Data (OGD)
Datennutzung (A)
Datenqualitätsmanagement (A) DX Bedarfsmanagement (A)
Referenz- und Stammdaten-
management (A)
Fachdatenmodell (A)
DX Strategie & Richtlinien (A) DX Organisation (A)
Eintrag in Bildungspass
Eintrag in Bildungspass / optional Bescheinigung / Zeugnis
Eintrag in Bildungspass / optional Bescheinigung / Zeugnis
DX Basic
Training
Alle in der Stadt
Wien
E-Learning
Datennutzung (B)
Datenqualitätsmanagement (B) DX Services (B)
ViennaGIS® Basic
DX Bedarfsmanagement (B)Fachdatenmodell (B)
DX Strategie & Richtlinien (B)
DX in a Nutshell (B)
Referenz- und Stammdaten-
management (B)
DX Professional
Training Data Stewards
Class Room
Schulung
Fachdatenmodell (P)
DX Strategie & Richtlinien (P)
DX Bedarfsmanagement (P)
Referenz- und Stammdaten-
management (P)
Datennutzung (P) DX Services (P)
Datenqualitätsmanagement (P)
DX Organisation (P)
DX Organisation (B)
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25. Leistungspakete des
Programms PEDES
Umsetzung von Data Excellence mit dem Data
Excellence Framework (c)
Konzeption und Verprobung erforderlicher,
technischer Grundkonzepte
Data Warehouse-Projekt
Fachliche Grundlagen
Technische Grundlagen
Konsolidierter
Datenhaushalt
Data Excellence
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31. Was ist anders, wenn die Stadt Wien
Data excellent ist?
Data Excellence Kompetenz ist erhöht
• Basis-Schulung für alle, vertiefendes Training für die ExpertInnen
• Gemeinsames Verständnis und Bewusstsein über Wert und
Verwendung von Daten vorhanden
• Investition in die Zukunft – neue Berufsbilder
• Digitale Transformation „empowert“
Standards für Datenintegrität sind sichergestellt
• Referenz-, Stamm- & Metadatenmanagement
• Datenqualität erhöht, Zuverlässigkeit der Daten ist gegeben
• Stadt Wien hat „unangreifbare“ Informationen
• DatenkonsumentInnen vertrauen Berichten
• BI-System wird (besser) genutzt
• (Predictive) Analytics wird ermöglicht
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32. Ressourcenaufwand im Datenlebenszyklus reduziert
• Fachdatenbeschreibungen im Intranet vorhanden
• Datenverantwortliche sind bekannt
• Suche nach Daten verkürzt
Berichtspflichten zeitnah und effizient erfüllt
• Selfservice-Angebote
• Standard-Auswertungen
• Ad-hoc Anfragen an das Data Warehouse möglich
Wir erleben Data Governance
• Richtlinien und Prozesse
• Transparenz, Vertrauen und Verantwortung
• Nachweis über sicheren & transparenten Umgang mit Daten der
BürgerInnen
Was ist anders, wenn die Stadt Wien
Data excellent ist?
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33. Exzellenter Umgang mit Daten bedeutet, diese
zu beherrschen, den Aufwand dafür zu
minimieren und die Daten gewinnbringend zu
nutzen.
Die Lösung dafür liegt nicht ausschließlich in der
IT, sondern es bedarf eines fundierten fachlichen
Rahmens, in dem die Daten verstanden und
verwendet werden können.
Data Excellence ist die Basis für die
Herausforderungen der Digitalisierung, Big Data
und Innovationen.
34. Ihre Vortragenden
Ing. Barbara Kainz, MSc
Geschäftsführerin
dataspot.
barbara.kainz@dataspot.at
Expertin für Data Governance,
Fachliches Metadatenmanagement,
Data Warehousing
Ing. Brigitte Lutz, MSc
Data Governance Koordinatorin
Stadt Wien
brigitte.lutz@wien.gv.at
Expertin für Data Governance,
Open Data,
Blockchain,
IKT-Projektportfoliomanagement
Die Inhalte der Präsentation der Stadt Wien stehen – mit Ausnahme der Seiten 17,18, 30 und der Piktogramme
unter einer Creative Commons Namensnennung 3.0 Österreich Lizenz.
Die Namensnennung der Stadt Wien als Rechteinhaberin hat in folgender Weise zu erfolgen:
"Datenquelle: Stadt Wien"