Datenlebenszyklus

Anhand von Indikatoren wir der Erfolg eines Projekts gemessen und aufgezeigt, ob Ziele erreicht wurden. Die Wahl der Erhebungsmethode hängt von den Indikatoren, Ressourcen und der Zielgruppe ab. Wie das DRK wirkungsorientierte Projekte erfolgreich umsetzt, erklärt das Team Finanzierung und Impact des DRK im Video.

Dieses Lernmaterial der Open Knowledge Foundation vermittelt die Grundlagen zu offenen Daten und zeigt, wie diese frei zugänglich, nutzbar und veränderbar gemacht werden können. Es bietet einen Überblick über wichtige Aspekte wie offene Lizenzen, Formate und die Relevanz von offenen Daten für Transparenz, demokratische Prozesse und gesellschaftliche Teilhabe. Darüber hinaus enthält das Material praktische Informationen zu verschiedenen Open-Data-Portalen und Quellen – von GovData über Eurostat bis hin zu spezifischen Recherchetools.

In diesem Blogartikel lernt Ihr, wie Ihr Wirkungsdaten in sozialen Projekten strukturiert erheben könnt. Schritt für Schritt erfahrt Ihr, wie Ihr einen Datenerhebungsplan erstellt, die richtigen Datenquellen identifiziert und geeignete Methoden anwendet – sei es durch vorhandene Daten oder durch neue Erhebungen. Dabei wird auch der Fokus auf kostengünstige und einfach umsetzbare Methoden gelegt, die auch kleine Organisationen nutzen können. So erhaltet Ihr praxisorientierte Tipps zur effektiven Datenerhebung und Steuerung Eurer Projekte.

Das Potenzial von Daten, vor allem von offenen Daten, kann nur dann voll ausgeschöpft werden, wenn die Daten hochwertig und leicht nutzbar sind. Ein wichtiger Punkt dabei ist die Maschinenlesbarkeit, welche in diesem Video-Tutorial genauer erklärt wird. Achtung: Die Zielgruppe bezieht sich speziell auf die Berliner Verwaltung, viele der Inhalte sind universell gültig und für andere Zielgruppen ebenfalls interessant.

Dieser Workshop bietet eine detaillierte Einführung in das Sammeln von Daten mittels Sensoren und vermittelt dir das nötige Wissen und die Fähigkeiten, um Sensoren praktisch einzusetzen. Du lernst verschiedene Sensorentypen kennen und erfährst, wie du sie zur Erhebung von Umweltdaten wie Feinstaub, Temperatur und Luftfeuchtigkeit nutzen kannst. Dabei wirst du nicht nur mit den theoretischen Grundlagen vertraut gemacht, sondern erhältst auch praktische Anleitungen, um mit den von dir gesammelten Daten zu arbeiten und sie für deine Zwecke zu analysieren und zu interpretieren.

Dieses Cheat Sheet von DataCamp bietet eine kompakte Übersicht über die wichtigsten Dimensionen der Datenqualität: Vollständigkeit, Eindeutigkeit, Aktualität, Konsistenz, Validität und Genauigkeit. Jede Dimension wird verständlich erklärt und anhand von Beispielen veranschaulicht. Ein praktisches Hilfsmittel für alle, die die Qualität ihrer Daten bewerten und sicherstellen möchten, dass sie für ihre Zwecke geeignet und vertrauenswürdig sind.

Die Open Data Journey der Open Data Informationsstelle (ODIS) bietet eine klare Orientierung für alle, die Daten veröffentlichen möchten. In fünf übersichtlichen Etappen begleitet sie Euch von den Grundlagen über die Datenaufbereitung bis hin zur Veröffentlichung und Visualisierung. Jedes Modul liefert gezielte Informationen und praktische Materialien, um den Umgang mit offenen Daten zu erleichtern – individuell abgestimmt auf Euer Vorhaben und eure Vorkenntnisse. Ein idealer Leitfaden, um offene Daten effektiv zu nutzen und sichtbar zu machen.

Wirkungsdaten zu erheben, muss nicht kompliziert sein – bereits einfache Methoden können wertvolle Hinweise liefern, ob euer Projekt auf Kurs ist. Dieser Blogartikel von Skala Campus stellt fünf niedrigschwellige Ansätze vor, mit denen ihr in Eigenregie Daten sammeln könnt: Von einfachen Zählungen über die systematische Sammlung von Anekdoten bis hin zu Fragebögen und Interviews. Die Methoden sind besonders für kleine Budgets oder erste Schritte in der Datenerhebung geeignet und helfen, Eure Arbeit regelmäßig zu reflektieren und zielgruppengerecht weiterzuentwickeln.

Im Zuge der Dateninventur wird erfasst, welche Daten innerhalb einer Organisation vorliegen und sich zur Veröffentlichung als Offene Daten eigenen. Die dabei gewonnen Informationen müssen strukturiert und standardisiert erfasst werden, um sie später leicht zusammenführen und austauschen zu können. Zur strukturierten Dokumentation der Dateninventur wurde eine tabellarische Vorlage entwickelt, die als Grundlage für die eigene Dateninventur genutzt werden kann. Pro Datensatz sollte eines der sogenannten Dateninformationsblätter ausgefüllt werden. Die gesammelten Informationsblätter können dann von Euch leicht zusammengeführt, ausgetauscht und gepflegt werden.

CSV (Comma Separated Values) ist ein Dateiformat, in dem Werte tabellarisch
strukturiert in Form von Textdateien gespeichert werden. Die einzelnen Werte werden
durch Trennzeichen voneinander separiert und bilden somit die Spalten der Tabelle. Die Checkliste zur Qualitätssicherung Eurer CSV-Dateien hilft dabei, mögliche Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Sie unterstützt sie dabei, Datenstrukturen zu optimieren und eine nachhaltige Nutzbarkeit Eurer Daten sicherzustellen.

Vor der Datenerhebung ist es sinnvoll sich einen Plan über das Vorgehen zu machen. Diese Arbeitsvorlage hilft dir, alle Daten im Blick zu behalten – sowohl bereits erhobene als auch noch zu erhebende Daten.

Wie funktioniert Web-Scraping – und was kann man damit erreichen? Scraping ist mehr als ein technischer Begriff – es ist der Schlüssel, um wertvolle Daten effizient zu extrahieren und nutzbar zu machen. Der Datenexperte Benjamin Senst erklärt in unserem  Espresso-Talk wichtige Grundlagen und versetzt Euch in die Lage grundlegend beurteilen zu können, ob der Ansatz des Web Scraping für Eure Fragestellung geeignet ist. Anhand verschiedener Anwendungsbeispiele soll versucht werden, realistische Erwartungen an das Verfahren zu skizzieren und einen Einstieg in Methoden und Tools zu erklären.

Die Freigabe und Veröffentlichung von Daten ist oft aufwendig, da Daten extrahiert und umgewandelt werden müssen. Wie Offenheit durch Datenstrategien und Datenkultur in die Organisationsentwicklung integriert werden kann, ist ein Ziel dieses Kurses. Fokus ist das Management offener Daten und Metadaten. Du erlangst ein Verständnis der Mehrwerte von offenen Daten und lernst qualitativ hochwertige Daten zu erstellen, die Benutzerfreundlichkeit von Datenplattformen zu verbessern und Daten zu visualisieren.

Mit dieser Checkliste kannst Du die Qualität deiner WFS-Dienste prüfen und mögliche Probleme einfach identifizieren. Sie unterstützt Dich dabei, sicherzustellen, dass Deine Dienste den Standards entsprechen, sauber dokumentiert sind, konsistente und vollständige Daten liefern und effizient arbeiten. Für detaillierte Erklärungen und Tipps findest Du im NQDM-Leitfaden weitere Informationen zu den einzelnen Punkten.

Mit dieser Checkliste kannst Du die Qualität deiner REST-Schnittstellen überprüfen und mögliche Probleme leicht identifizieren. Sie hilft Dir sicherzustellen, dass Deine Schnittstelle den Standards entspricht, konsistente Antworten liefert, korrekt dokumentiert ist und die Daten effizient bereitstellt.

Mit dieser Checkliste kannst Du die Qualität deiner RDF-Dateien überprüfen und mögliche Probleme schnell erkennen. Achte darauf, dass Deine Datei den geltenden Standards entspricht, URIs eindeutig und sinnvoll strukturiert sind, die Beziehungen logisch passen und alle relevanten Informationen vollständig enthalten sind. Fehlerfreie, konsistente Daten bilden die Grundlage zu hochwertigem RDF.

GeoJSON ist ein einfaches und weit verbreitetes Dateiformat, um geografische Daten wie Orte, Wege oder Flächen zu speichern. Es basiert auf JSON und ist besonders leicht lesbar und vielseitig einsetzbar – ideal für Karten und Webanwendungen. Mit der Checkliste stellst Du sicher, dass Deine GeoJSON-Dateien fehlerfrei und von hoher Qualität sind. Von der richtigen Struktur über vollständige Daten bis hin zu klaren Metadaten – prüfe Schritt für Schritt, ob alles korrekt ist.

XML (Extensible Markup Language) ist ein Format zur hierarchischen Strukturierung von Daten. Das Ergebnis ist eine baumartige Struktur, die sowohl gut maschinell zu verarbeiten als auch von Menschen lesbar ist. Die Checkliste unterstützt Euch die Qualität Eurer Daten zu überprüfen und damit eine nachhaltige Nutzbarkeit zu ermöglichen.

JSON (JavaScript Object Notation) ist ein Format zur Beschreibung strukturierter Daten. Diese Checkliste soll Euch dabei helfen, die Qualität Eurer JSON-Dateien zu überprüfen und auf einfache Weise mögliche Qualitätsprobleme zu identifizieren. Sie unterstützt Euch dabei, eine nachhaltige Nutzbarkeit Eurer Daten sicherzustellen.

Dieser Leitfaden bietet praktische Hilfestellungen und Empfehlungen zur Erreichung einer hohen Daten- und Metadatenqualität, was besonders wichtig für die Bereitstellung von Daten als Offene Daten ist. Dabei wurde er für Daten aus der öffentlichen Verwaltung entwickelt, die enthaltenen Empfehlungen können grundsätzlich jedoch auf jegliche Art von Daten angewendet werden, unabhängig von Zugänglichkeit, Herkunft und dem sektoralen Bezug. Es werden unterschiedliche Qualitätsdimensionen, Datenstrukturtypen und Bewertungsschemata
für die Qualität von Daten und Metadaten aufgezeigt. Ihr lernt Formate kennen, die maschinenlesbar und gängig für Offene Daten und Schnittstellen sind.