Data Driven Government - Wie Bayern die angewandte Datenanalyse in die öffentliche Verwaltung trägt

Seibold, Heidi; Unger, Michael; König, Michael; Fuchs, Fabian

doi:10.5281/zenodo.17573565

Data Driven Government - Wie Bayern die angewandte Datenanalyse in die öffentliche Verwaltung trägt

Seibold, Heidi; Unger, Michael; König, Michael; Fuchs, Fabian

Publisher: Zenodo
DOI: 10.5281/zenodo.17573565
Repository: zenodo.org
Language: en

Abstract

Vortrag im Rahmen des GovTech Case von GovTech Deutschland, 11.11.2025 HintergrundDaten bilden zweifellos das Rückgrat der modernen Verwaltung. Um ihr Potenzial auszuschöpfen, braucht es jedoch Kompetenzen, Strukturen und Infrastrukturen, die bislang nicht flächendeckend in der öffentlichen Verwaltung vorhanden sind.In diesem GovTech Case zeigt das Bayerische Staatsministerium für Digitales (StMD) gemeinsam mit Partnern, wie mit dem Programm „Angewandte Datenanalyse für die öffentliche Verwaltung“ (ADA-ÖV) seit 2023 ein nachhaltiger Rahmen für datenbasiertes Arbeiten in der Verwaltungspraxis ermöglicht wird.Der Beitrag beleuchtet, wie Verwaltungen gemeinsam mit externer (wissenschaftlicher) Expertise in Datenprojekten zusammenarbeiten, um konkrete Herausforderungen besser zu verstehen und gezielt anzugehen. Neben didaktischen Aspekten liegt der Fokus der Vorstellung auch auf der technischen Umsetzung einer souveränen und sicheren Analyseumgebung, die u.a. durch Confidential Computing ermöglicht wird.Anhand der exemplarischen Darstellung eines konkreten Projekts mit der Generaldirektion der Staatlichen Archive Bayerns werden die Programmstruktur, der Mehrwert und die Skalierbarkeit des Ansatzes weiter verdeutlicht. Die Kernfragen in diesem Case lauten: Wie lässt sich methodisch die Datenkompetenz in der Verwaltung erhöhen? Wie sieht eine sichere, souveräne Plattform für die Datenanalyse durch die Verwaltung und Dritte aus? Wie kann die Projektkooperation an den Schnittstellen von Verwaltung, Wissenschaft und Technik von der Problemdefinition bis hin zum Roll-Out effektiv gestaltet werden? Speaker:innen Michael König (Bayerisches Staatsministerium für Digitales) Dr. Heidi Seibold (ADA-Team) Fabian Fuchs (byte - Bayerische Agentur für Digitales GmbH) Dr. Michael Unger (Generaldirektion der Staatlichen Archive Bayern)

Full text

Data Driven Government Wie Bayern die angewandte Datenanalyse in die öffentliche Verwaltung trägt Wie kam es zu ADA? 2 #DigitalBayern ■Verbesserung der Entscheidungsfindung durch fundierte Datenanalyse. ■Steigerung der Effizienz und Effektivität der öffentlichen Verwaltung. ■Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen erhöhen. ■Früherkennung von Problemen und schnelle Reaktionsfähigkeit. ■Förderung von Innovationen und digitalen Transformationen. Warum data driven government? 3 #DigitalBayern ■Über 200 Maßnahmen definiert, ein Schwerpunkt liegt bei „Daten“. ■„Ziel, eine innovative und verantwortungsvolle Datenbereitstellung und -nutzung in Wissenschaft und Wirtschaft, Zivilgesellschaft und Verwaltung zu fördern.“ Digitalplan Bayern dient als Rahmen für die bayerische Datenstrategie 4 Datenstrategie 1. Data Driven Government 2. Open Data 3. Datenzugang der Wissenschaft 4. Datenräume und Digitale Archive 5. Verarbeitungsgrundlagen 6. Datenkompetenz #DigitalBayern ■Alle (viele!) sehen das Potenzial von evidenzbasiertem Handeln, Automatisierung, Datennutzung. Aber wie fängt man an? ■Unser Ansatz: ▪Zusammenarbeit mit Lehrstuhl Prof. Dr. Kreuter (LMU München). ▪Orientiert sich am ADA-Schema der US-Amerikanischen Coleridge Initiative. ▪2023 in Bayern gestartet. Die amerikanische Coleridge Initiative als Vorbild 5 Rasante Verbreitung in USA Was ist ADA heute? 6 Viele Herausforderungen in der öffentlichen Verwaltung lassen sich mit Daten lösen. 7 Welche Akten lohnt es sich zu archivieren? Wo werden ReferendarInnen eingesetzt? Wo steht welche Sorte Bäume? 7 8 Probleme verstehen & Projekte scopen Cloud Infrastruktur Gemeinsam Lösungen finden Kollaboratives Lernen Wir lösen Data Science Fragestellungen gemeinsam mit und für die öffentliche Verwaltung 9 Cloud-InfrastrukturData Science Support Projektspeziﬁsche Wissensvermittlung Lösungsdesign … Prototypenentwicklung Anforderungsbeschreibung Forschung Ein ADA-Projekt kann viele Bausteine beinhalten. Was wir archivieren– z.B. 2024 ●2.810 laufende Meter ●236.539 analoge Unterlagen ●51,8 MB digitale Unterlagen ●aus allen Bereichen der bayerischen Staatsverwaltung ●der mittelbaren Staatsverwaltung ●Bundesbehörden mit Sitz in Bayern ●Privaten 16 Projektziel ●archivwürdige Akten auswählen aus einer sehr großen Grundgesamtheit ●anhand von Metadaten ●durch Methoden der Datenanalyse ●unter Verbesserung der Methodik (und des Ergebnisses) ●mit Effizienzgewinnen für Justiz und Archive 17 Was soll archiviert werden? ●Beispiel: Zivilverfahrensakten (C-Verfahren) der Amtsgerichte ●ca. 120.000 Verfahren / Jahr ●Überlieferungsziel: Typisches und Besonderes ●Methode: ○Kennzeichnung durch Sachbearbeiter bei Gericht ○Entscheidung durch Archiv 18 Datenanalyse als Lösung FV forumSTAR der Justiz: Metadaten zu allen Akten 19 ADA-Workshops ●Interdisziplinär: Archivare – Data Scientists – Justizmitarbeiter ●Gemeinsame Arbeitsumgebung (Cloud) ●Wissenstransfer: Statistik - Archivwissenschaft - Datenanalyse ●Anpassung von Zielen ●Anpassung von Methodik ●Anpassung von Prozessen 20 Software-Entwicklung ●Shiny-App ●Tool für Stichprobenziehungen anhand von Metadaten ●Finalisierung mit ADA-Team: Konzeption durch zwei Studierende und einen Informatiker. 21 Shiny-App: Tool zur Stichprobenziehung im Archiv 22 Integration in Ausund Fortbildung ●Master-Thesis „Didaktische Ansätze für Stichprobentheorie im Archivwesen. Design und Umsetzung einer Schulung in Zusammenarbeit mit der Generaldirektion der Staatlichen Archive Bayerns“ (Katharina Julia Brenner, 2024) ●E-Learning-Lehrmodul mit Youtube-Tutorials 23 Wie ADA den Staatlichen Archiven Bayerns geholfen hat? ●Wissenstransfer durch Vernetzung: Nachhaltigkeit ●Innovation: technisch – methodisch – organisatorisch ●Qualität der Fachleistung erhöht ●Digitale Transformation ●Effizienzgewinne (auch für anbietepflichtige Stellen): ○ Übertragbarkeit ○ Skalierbarkeit 24 ADA Infrastruktur 25 Interesse an mehr? Kommen Sie auf uns zu! 32 Michael König Bayerisches Staatsministerium für Digitales Michael.K[email protected]yern.de Heidi Seibold ADA [email protected] ada-oeffentliche-verwaltung.de Michael Unger Staatliche Archive Bayern michael.[email protected]yern.de Fabian Fuchs Byte [email protected]