Datenstrukturierung am Beispiel der Luftgüte in Hamburg - Digital. mit. Wert.
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Bild von RitaE auf Pixabay

08 Dez Datenstrukturierung am Beispiel der Luftgüte in Hamburg

Veröffentlicht um 15:20h in Methoden, Smart City von

Daten bilden ein zentrales Element in einer Smart City. Eine Orientierungshilfe zur Strukturierung kann hier viel leisten. Diese Orientierung bietet aus meiner Sicht ein Instrument zur Datentypologie, die im Rahmen des Smart-City-Dialogs veröffentlicht wurde.

Beispiel Luftgütedaten in Hamburg

Am einfachsten lässt sich das Modell der Datentypologie an einem Beispiel erläutern. In Deutschlands Smart City No. 1, Hamburg, gibt es eine urbane Datenplattform, in der auch Luftgütedaten gesammelt werden. Dieses sind amtliche Daten, die von der Freien und Hansestadt Hamburg in einem digitalen Luftqualitätsindex zusammengefasst werden. Im Folgenden sind diese Daten in die Datentypologie eingeordnet. Details hierzu findet ihr in dem verlinkten Dokument des Smart-City-Dialogs bzw. des Bundesministeriums des Innern, für Bau und Heimat.

  • Datenurheberschaft: amtliche Daten
  • Format: digitale Daten
  • Veredelungsgrad: verarbeitete Daten
  • Zugang: Open Data
  • Dynamik: dynamische Daten
  • Erhebung: maschinell
  • Personalisierung: nicht personenbezogen

 

Der Luftqualitätsindex kann zu den verschiedenen Standorten (Beispiel Altona-Elbhang) in Hamburg online eingesehen werden. Diese verarbeiteten Daten sind in Grafikformat und auch als Zahlenwerte abrufbar. Die Erhebung erfolgt maschinell mithilfe der Sensoren und dynamisch und tagesaktuell. Es sind keine personenbezogenen Daten.

Zusammenfassung

Ich finde die vorgeschlagene Typologie der Datenarten anhand der 7 Kategorien im Rahmen einer Datenstrategie sehr hilfreich. Bei Aufstellen einer Datenstrategie kann sie dabei helfen, verschiedene Datenarten und auch Sensibilitätsstufen offenzulegen – denn öffentliche Daten zur Luftgüte sind als Open Data ein wichtiges Element, um Klimaschutz in der Stadtentwicklung voranzubringen. Hingegen bei Projekten mit personenbezogenen Daten sind ggf. eher Shared oder Closed Data zu bevorzugen. Aber lest gern mehr in dem unten verlinkten Papier zu gemeinwohlorientierten Datenstrategien.

Zum Nachlesen:

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