Entwicklung einer Open-Data-Strategie für Kommunalunternehmen. Masterarbeit. von Annalies Amparo Beck. 5. August 2014

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1 Masterarbeit Entwicklung einer Open-Data-Strategie für Kommunalunternehmen von Annalies Amparo Beck Matr.nr Alte Brauerei 19, Berlin, 5. August 2014 Fachbereich 4 Wirtschaftswissenschaften II Wirtschaftskommunikation (M.A.) Erstgutachterin: Prof. Dr. Stefanie Rathje Zweitgutachter: Lic. rel. pol. Jens Schadendorf

2 Abstract Die fortschreitende Entwicklung von Internettechnologien ermöglicht die Aufzeichnung riesiger Datenmengen, was Unternehmen im privatwirtschaftlichen und öffentlichen Sektor gleichermaßen betrifft. Werden die in Kommunalunternehmen erfassten Datensätze als Open Data maschinenlesbar gemacht, können diese auch außerhalb der Organisation genutzt, weiterverarbeitet und innovativ angewendet werden. Zuvor bedürfen die mit der Datenbereitstellung einhergehenden Aufgaben strategischer Entscheidungen, die einen ganzheitlichen Managementansatz erfordern. In dieser Arbeit wird ein Konzept für internes Open Data Management dargelegt, das Kommunalunternehmen bei der Erreichung ihrer gemeinwirtschaftlichen Ziele unterstützt. Ziel ist es, eine Lösung präsentieren, die sowohl eine langfristige Optimierung betrieblicher Abläufe als auch den verantwortungsvollen Umgang mit sensiblen Daten vorsieht. Der Strategieentwicklung liegt ein mehrstufiger Forschungsprozess zugrunde, der mit einer Analyse der bisher im Themenfeld publizierten Forschungsarbeiten beginnt. Auf dieser Grundlage erfolgen empirische Erhebungen, im Rahmen welcher die Berliner Stadtreinigung als Fallbeispiel dient und eine qualitative Befragung unternehmensexterner Experten durchgeführt wird. Ergänzend werden etablierte Managementansätze untersucht und ausgewertet. Die Erkenntnisse resultieren in der Konzeption eines theoriegeleiteten und zugleich praxisnahen Strategiemodells, das die mit der Veröffentlichung betrieblicher Datensätze verbundenen Herausforderungen hinreichend berücksichtigt. Dabei sind die Strategie sowie die formulierten Handlungsempfehlungen letztlich darauf ausgelegt, auch über Kommunalunternehmen hinaus in der Privatwirtschaft Anwendung zu finden. The progressive development of Internet technologies has enabled the recording of huge amounts of data a development that equally affects private companies and public sector organizations. Data which has been collected within public-service companies and turned into machine readable open data sets could well be used and processed outside the organization and drive innovation. First, tasks associated with the provision of data underlie a strategic decision making process and therefore are in need of a holistic management approach. This thesis presents a concept for an internal open data management approach supporting public sector organizations in achieving public service objectives. The aim is to identify a solution which not only allows a long-term optimization of corporate processes but also acknowledges responsible handling of sensitive data. The strategic concept is based on a multi-layered research process starting with an analysis of existing research papers in the given field. On this basis empirical studies are being undertaken which include a case study of the German public-service company 'Berliner Stadtreinigung' as well as a qualitative survey of external experts. In addition, established management theories are being analyzed. The findings finally merge into the composition of an equally theory-driven and practically applicable strategic model addressing the identified challenges linked to the publishing of company internal data sets. Furthermore, the resulting suggestions for action are ultimately being tailored for an application beyond public sector institutions addressing companies within the private sector. II

3 Inhaltsverzeichnis Abstract... II Abbildungsverzeichnis... V Tabellenverzeichnis... V 1 Einleitung Ausgangssituation Forschungsstand Aufbau der Arbeit Methodik Methodenwahl und Vorgehensweise Forschungsdurchführung Auswahl von Forschungsfall und -quellen Vorbereitung und Durchführung der empirischen Untersuchung Datenanalyse Theoretische Grundlagen Open Data: Begriffsklärung und Einordnung Besonderheiten bei der Bereitstellung von Daten Kommunalunternehmen als künftige Datenbereitsteller Grenzen beim Umgang mit offenen Datensätzen Anforderungen an Open Data Management in Kommunalunternehmen Analyse der Rahmenbedingungen aus Sicht der Berliner Stadtreinigung Ausgangssituation Kenntnis, Relevanz- und Nutzenverständnis in Bezug auf offene Daten Probleme beim Umgang mit offenen Daten Erwartungen an künftiges Open Data Management Zusammenfassung Analyse der Erfolgsfaktoren aus unternehmensexterner Expertensicht Relevanz und Nutzenbegründung Herausforderungen beim Umgang mit Open Data Potenziale für Kommunalunternehmen Bedingungen für die erfolgreiche Gestaltung von Datenbereitstellungsprozessen Zusammenfassung Diskussion Vergleich der Auswertungsergebnisse Methodenkritik III

4 5 Entwicklung eines Open-Data-Managementkonzepts für Kommunalunternehmen Theoretische Analyse etablierter Managementkonzepte Modell des entscheidungsorientierten Managementansatzes Vorgehensmodell für IT-Projektmanagement Bewertung Konzeption eines Strategiemodells für Open Data Management Entwicklung des theoriegeleiteten Konzeptrahmens Übertragung des entwickelten Modells auf ein Open-Data-Managementkonzept für Kommunalunternehmen Diskussion Schlussbetrachtung Literaturverzeichnis Anhang Eidesstattliche Erklärung IV

5 Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Inhaltliche Struktur der Arbeit... 6 Abbildung 2: Zirkuläres Vorgehen der qualitativen Sozialforschung... 7 Abbildung 3: Darstellung des mehrstufigen Forschungsprozesses Abbildung 4: Auszug aus dem Kodierleitfaden A Abbildung 5: Auswertung eines Interview-Transkripts mith. der Software MAXQDA Abbildung 6: Auszug auf dem Kodierleitfaden B Abbildung 7: Open Data: Abgrenzung und Einordnung Abbildung 8: Open Data: Anspruchsgruppen Abbildung 9: Open-Data-Anwendung "Offener Haushalt" Abbildung 10: Auszug aus dem BSR-Jahresabschluss-Lagebericht Abbildung 11: Ansichten der BSR-App Abbildung 12: Identisches Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum der seitens der BSR im Offene Daten Berlin-Portal publizierten Datensätze Abbildung 13: Aufgaben der strategischen Unternehmensplanung Abbildung 14: Social Intranet-Vorgehensmodell Abbildung 15: Konzeptioneller Rahmen des Strategiemodells Abbildung 16: Dreistufiger Datenbereitstellungsprozess Abbildung 17: Auswertung eines Experteninterview-Transkripts Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Lizenzierungsoptionen für Open Data Tabelle 2: Relevante Datenschutzkriterien Tabelle 3: Überprüfung der bereitgestellten BSR-Daten anhand der Open-Data- Definitionskriterien Tabelle 4: BSR-Datensätze, die als Open Data bereitgestellt werden könnten Tabelle 5: Gegenüberstellung der MitarbeiterInnenerwartungen und Potenziale aus Expertensicht Tabelle 6: Gegenüberstellung der Rahmenbedingungen aus MitarbeiterInnensicht und Erfolgsfaktoren aus Expertensicht Tabelle 7: Strukturierung des Strategiemodells anhand von vier Zeitphasen Tabelle 8: Kodierleitfaden A zur Auswertung der MitarbeiterInneninterviews Tabelle 9: Kodierleitfaden B zur Auswertung der Experteninterviews V

6 1 Einleitung The whole idea behind open data is to say, look, we don t know anything about the data. We don t have the money or the expertise to do anything, so why don t we just open it up to the people who paid for it already, and they will invent all kinds of things. (Yam, 2013) 1.1 Ausgangssituation Neue Internettechnologien beschleunigen die fortschreitende Produktion, Aufzeichnung sowie den Transfer großer und komplexer Datenmengen. Die allgegenwärtige Präsenz von digitalen Datensätzen lässt sich nicht mehr aus der Wissensgesellschaft verdrängen und kaum noch konkret erfassen. Brooks (2013) empfindet die damit einhergehende rising philosophy of the day als Data-ism und ist der Meinung, dass die heutigen Möglichkeiten, mit Unmengen von Datensätzen umzugehen, in gewisser Weise auch einen Kulturwandel implizieren. Experten gehen inzwischen so weit, dass sie von Daten als dem vierten Produktionsfaktor neben Kapital, Arbeitskraft und Rohstoffen (BITKOM, 2013: 9) sprechen. Die digitale Welt verändert sich dermaßen rasant, dass die mit der Einführung neuer Technologien verbundenen, wachsenden Anforderungen in den IT 1 -Abteilungen zahlreicher Unternehmen unabhängig davon, ob diese im privatrechtlichen oder öffentlichen Sektor angesiedelt sind schnell zur Herausforderung werden können. Öffentliche Unternehmen bzw. Kommunalunternehmen, auf welche diese Arbeit sich konzentriert, erheben eine Reihe von Daten. Diese Datenerfassung wird genau wie andere Aufgaben im öffentlich-rechtlichen Bereich mit den Gebühren von SteuerzahlerInnen finanziert. Der Grundgedanke von Open Data sieht vor, dass den gebührenzahlenden BürgerInnen im Gegenzug diese Daten zur Verfügung gestellt werden. Unter Berufung auf das Informationsfreiheitsgesetz 2 forderte Neelie Kroes, Vorsitzende der Europäischen Kommission und verantwortlich für die digitale Agenda, öffentliche Unternehmen bereits 2011 zur Datenfreigabe auf: Your data is worth more if you give it away. [ ] Taxpayers have already paid for this information, the least we can do is give it back to those who want to use it in new ways that help people and create jobs and growth. 3 Barnickel und Klessmann (2012: 127) erweitern Kroes zentrales Argument folgendermaßen: Werden Daten als eine Art Antriebsmittel unserer Gesellschaft verstanden, so kann die Bereitstellung oder das Fehlen von Daten bedeutende Auswirkungen auf Abläufe und Ent- 1 Abk. für Information Technology, vgl. 2 Mit diesem Gesetz wird geregelt, dass Bürger eines Landes einen Anspruch auf Informationen des öffentlichen Sektors haben (Barnickel/Klessmann, 2012: 132; vgl. Ehling, 2013: 14). 3 https://www.youtube.com/watch?v=mlcfkpyiruw (Unlocking the Power of Public Sector Information Vortrag der European Com- mission am in Brüssel) 1

7 scheidungen einer Gesellschaft und die Leistungsfähigkeit von Wirtschaft und öffentlichem Sektor haben. International bestehende Open-Data-Initiativen, die sich offenes Verwaltungshandeln zum Ziel setzen, haben ihren Ursprung in den USA 4 und in Großbritannien 5, wo das Thema seit 2009 seitens der Politik thematisiert und gefördert wurde 6. So rief 2009 Tim Berners-Lee, Initiator der World Wide Web-Entwicklung und Mitgründer des 2012 in London eröffneten Open Data Institute zur Offenlegung der Daten von Regierungsbehörden, Wissenschaftlern und Unternehmen im Internet 7 auf. Seitdem hat die Thematik zunehmend an Bekanntheit gewonnen. Mit über Datensätzen 8 auf dem US-amerikanischen Portal DATA.GOV gelten die USA zumindest in Bezug auf die Menge der bereitgestellten Daten als Vorzeigeland. Das deutsche Open-Data-Portal GovData kann 2014 innerhalb nur eines Jahres nach der offiziellen Beta-Betriebsaufnahme einen Datenzuwachs von 600 % verzeichnen. Zugriffszahlen von mehr als monatlichen Nutzern belegen darüber hinaus das steigende Interesse an Open Data in Deutschland 9. Einen Hinweis auf das Potenzial der Weiterverwendung offener Datensätze haben in der Vergangenheit vor allem die seit verarbeiteten GPS-Daten von Navigationssatelliten und das daraufhin bis heute wachsende und immens erfolgreiche Geschäftsfeld gezeigt. Bedingt durch die Medienberichterstattung zum umfassenden Ausspähprogramm PRISM der US-amerikanischen National Security Agency (NSA) und dem darauffolgenden Vorwurf der versteckten Aufzeichnung persönlichster Daten, totaler Überwachung (Lischka/Stöcker, 2013) sowie der Verletzung von Persönlichkeitsrechten hat die Offenlegung von Daten jedoch insbesondere im Verlauf des vergangenen Jahres auch eine negative Konnotation erhalten. Entsprechend werden neben Individuen auch Kommunalunternehmen als Datenbereitsteller beim Umgang mit bzw. dem Management von Open Data derzeit vor viele Fragen und Entscheidungen gestellt. Einerseits offenbaren die enthusiastischen Prognosen zum Potenzial und dem Versprechen des wirtschaftlichen Erfolgsfaktors von Open Data immense Chancen für Unternehmen. Anderseits ist aufgrund der Angst vor Datenmissbrauch eine gewisse Skepsis gegenüber der Veröffentlichung von Datensätzen im Internet vorhanden, die allem voran die Sorge um die unrechtmäßige Verwendung der offengelegten Daten bzw. datenschutzrechtliche Belange betrifft. Folgt man den Prognosen von Internetexperten wie 4 S. hierzu das 2009 veröffentlichte Memorandum des US-amerikanischen Präsidenten Obama (2009) 5 S. hierzu Cabinet Office (2009) 6 Vgl. auch Huijboom/Broek v.d., 2011; Gurin, 2014: 23ff https://www.data.gov/ (Stand: Juli 2014) 9 (Stand: April 2014). Im Juli 2014 werden über Datensätze im Portal angezeigt. 10 Global Positioning System (GPS) zur Ermittlung der Position eines Empfängers über Satelliten (vgl. Preische, 2014) 2

8 Berners-Lee 11 wird das Thema jedoch stetig an Bedeutung gewinnen, so dass es einer Auseinandersetzung mit einer Strategie für unternehmensinternes Open Data Management, das auf eine erfolgreiche Einführung von Datenbereitstellungsprozessen abzielt, bedarf. Diese Arbeit richtet sich primär an UnternehmensentscheiderInnen auf der Führungsebene sowie Projektverantwortliche in Kommunalunternehmen, die sich entweder noch im Entscheidungsprozess befinden oder aber als künftige Datenbereitstellende schon vor der Aufgabe stehen, im Rahmen ihrer IT-/Digitalstrategie Open-Data-Maßnahmen zu planen und durchzuführen. Ziel ist es, für ein klares Verständnis von Open Data und die verschiedenen Rahmenbedingungen für innovatives Open Data Management in Kommunalunternehmen zu sorgen. Dabei werden auch technische und rechtliche Aspekte thematisiert, die aber aufgrund ihrer hohen Fachspezifität und des begrenzten Rahmens dieser Arbeit nicht ausführlich behandelt werden können. Es geht darum, Unsicherheiten zu beseitigen, aber auch Bedenken aufzuzeigen und nicht nur betriebswirtschaftliche sondern auch ethische Aspekte, die mit der Datenbereitstellung verbunden sind, zu beleuchten und kritisch zu hinterfragen, um schließlich strategische Entscheidungsgrundlagen zu schaffen. 1.2 Forschungsstand An dieser Stelle sei auf eine Auswahl relevanter Forschungsergebnisse hingewiesen, welche Teilaspekte, die für die Entwicklung einer Open-Data-Strategie von hoher Bedeutung sind, behandeln. Somit stellen diese die Grundlage des theoretischen Bezugsrahmens der vorliegenden Arbeit dar und werden in Kapitel 3 entsprechend ausführlich betrachtet. Studien zu Open-Data-Managementkonzepten für Kommunalunternehmen liegen zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Arbeit noch nicht vor. Die publizierte Forschung in Deutschland beschränkt sich bislang auf die Behandlung von Open Data im Zusammenhang mit Datensätzen von Regierungs- oder städtischen Behörden, wofür oftmals der Begriff Open Government (vgl. von Lucke/Geiger, 2010), das offene Regierungs- und Verwaltungshandeln, verwendet wird. Das Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme (FOKUS) hat 2012 drei Studien zum Thema veröffentlicht: Open Government Data in Deutschland 12 im Auftrag des Bundesministeriums des Innern, Open Data Köln 13 und die Berliner Open-Data-Strategie 14 im Auftrag der Berliner Senatsverwaltung für Wirtschaft, Technologie und Forschung). Hierbei geht es jeweils um Analysen, die auf die Entwicklung 11 Vgl Klessmann et al., 2012a 13 Ders., 2012b 14 Both/Schieferdecker,

9 einer Open-Data-Strategie für den Umgang mit offenen Verwaltungsdaten, abzielen. Ähnliche Untersuchungen wurden in Österreich und in der Schweiz publiziert (vgl. Die wirtschaftliche und politische Dimension von Open Government Data in Österreich 15 ; Open Government Data Strategie Schweiz ). Die Ergebnisse sind insofern relevant für das Forschungsinteresse dieser Arbeit, da diese die mit der Datenveröffentlichung verbundenen Chancen und Risiken beinhalten sowie die Rahmenbedingungen für den Umgang mit Open Data im Kontext von Städten und Kommunen darlegen. Insbesondere Ehling (2013) und Preische (2014) ergänzen die Forschungsergebnisse mit Schriften zu den grundsätzlichen Voraussetzungen und dem Potenzial für Open Data aus volkswirtschaftlicher und gesellschaftlicher Sicht. Im internationalen Bereich haben sich neben Berners-Lee 17 bisher vor allem Huijboom & v. d. Broek (2011), Tinholt (2013) und Gurin (2014) mit länderspezifischen Rahmenbedingungen und Vergleichen von verschiedenen Open-Data-Ansätzen, die primär die bisherigen Initiativen einzelner Landesregierungen betreffen, beschäftigt. Die Open Data 500 -Studie des GovLabs an der New York University, für welche derzeit die Eckdaten von USamerikanischen Unternehmen, die bereits frei verfügbare Datenbestände nutzen, erhoben werden, belegt, dass immer mehr Unternehmen daran interessiert sind, neue Anwendungsmöglichkeiten für Daten die möglicherweise schon seit Jahren existieren zu finden. (vgl. Open Data 500, 2013). Zwischenergebnisse der Studie sind online einsehbar, die Gesamtauswertung soll noch 2014 veröffentlicht werden. Sie wird einen weiteren Hinweis auf die wirtschaftliche Bedeutung offener Daten liefern und den Bedarf nach weiteren Unternehmen, die sich zu einer Freigabe ihrer Daten entscheiden, unterstreichen. Fragen zum Thema Datenschutz o. ä. werden im Rahmen der bisher kommunizierten Informationen ausgespart. Den wirtschaftlichen Mehrwert betreffend haben auch McKinsey & Company 2013 einen Bericht veröffentlicht, in dem das Potenzial von Open Data in den USA für insgesamt sieben Bereiche, zu denen Bildung, Gesundheit, Transportwesen, Produktmarketing und Finanzwesen zählen, errechnet wurde. 18 Kritische Auseinandersetzungen zum grundsätzlichen Umgang mit Open Data, die auch datenschutzrechtliche Aspekte berücksichtigen, lassen sich bislang u.a. bei Floridi (2014) und Hartge (2012) finden. Ergänzend sollen die Ausführungen von Kurz & Rieger (2011), Wei- 15 Huber, B. et al., Bundesrat Schweiz, vgl. Bizer et al., We estimate that open data have the potential to enable more than $3 trillion in additional value annually across these domains. (Manyika, 2013: 9) 4

10 chert (2012; 2013) und Perreng (2012) hinzugezogen werden, die sich auf kritische Auseinandersetzungen mit dem thematisch nahen Big-Data-Forschungsfeld und neuen betrieblichen Datenschutzmaßnahmen für Mitarbeiter im digitalen Zeitalter beziehen. Vor dem Hintergrund des derzeitigen Forschungsstands und der in Kapitel 3 aufgeführten Ergebnisse der Literaturrecherche lässt sich festhalten, dass es zwar bereits Entwürfe für Open-Data-Strategien gibt, diese jedoch lediglich Regierungs- oder Verwaltungsbehörden adressieren. Eine ganzheitliche Betrachtung aus kommunalunternehmerischer Sicht, die sowohl eine Untersuchung der Wirkung aus (gemein-)wirtschaftlicher Perspektive als auch die Bedenken beim Umgang mit Open Data beinhaltet, existiert bislang nicht. Die fehlenden Forschungsarbeiten stellen die dieser Arbeit zugrunde liegende Forschungslücke dar. Aufgrund des derzeitigen Forschungsstands erscheint es somit sinnvoll und notwendig, ein theoriegeleitetes und zugleich praxisnahes Strategiemodell für erfolgreiches Open Data Management in Kommunalunternehmen zu entwickeln. Die Betrachtung der Nutzer von Open Data gleichwie Aspekte der Datenweiterverwendung in sog. Open-Data-Anwendungen und deren Auswirkungen können im Rahmen dieser Arbeit nicht eingehend behandelt werden, wodurch sich die Eingrenzung des Forschungsfeldes begründet und sich die Zielgruppe auf Daten bereitstellende Kommunalunternehmen beschränkt. Zwecks einer Schließung der Forschungslücke lässt sich die zentrale, übergeordnete Forschungsfrage somit wie folgt formulieren: Wodurch zeichnet sich eine Strategie für Open Data Management in Kommunalunternehmen aus, im Rahmen derer betriebliche Abläufe nachhaltig optimiert und zugleich der Schutz sensibler Daten berücksichtigt werden? Dies impliziert insbesondere im Kontext von Kommunalunternehmen und vor dem Hintergrund deren Erreichung gemeinwirtschaftlicher Ziele folgende Teilfragen: Worin manifestiert sich der Nutzen von Open Data und welche Erwartungen herrschen seitens der Datenbereitsteller vor? Welche Risiken und Herausforderungen ergeben sich beim Umgang mit Open Data und inwiefern ist es erforderlich, datenschutzrechtliche Belange zu beachten? Auf welche Weise kann mit Open Data Management eine Effizienzsteigerung innerhalb von Kommunalunternehmen herbeigeführt werden und worin liegen die künftigen Potenziale? Welcher Voraussetzungen und Rahmenbedingungen bedarf die Entwicklung eines Open-Data-Managementkonzepts? Zur Beantwortung der übergeordneten Forschungsfrage sowie der Teilfragen wurde nachfolgende Arbeitsstruktur gewählt. 5

11 1.3 Aufbau der Arbeit Der Hauptteil der vorliegenden Arbeit erstreckt sich über vier Kapitel. Abbildung 1 veranschaulicht, inwiefern die Inhalte der Kap. 2, 3, 4 und 5.1 als Basis für die zu entwickelnde Open-Data-Strategie, die als Managementkonzept in Kap. 5.2 beschrieben wird, fungieren. Im zweiten Kapitel werden die Methoden vorgestellt, die zur umfassenden Beantwortung der Forschungsfragen angewendet werden. Dabei werden auch die verschiedenen Forschungsquellen beschrieben, zu denen zum einen theoretische Ableitungen aus der Fachliteratur und zum anderen empirisch erhobene Daten zählen. Kap. 3 umfasst im Sinne der Schaffung einer theoretischen Grundlage die Definition, Erläuterung und Einordnung der Begrifflichkeiten im Kontext des Themas. Es folgt die Darlegung der ausgewerteten Ergebnisse der empirischen Untersuchung in Kap. 4, welche in Erkenntnissen zu den Anforderungen an erfolgreiches Datenmanagement in Kommunalunternehmen resultiert. Das Kapitel endet mit der kritischen Gegenüberstellung und Gesamtbetrachtung der Forschungsergebnisse. Abbildung 1: Inhaltliche Struktur der Arbeit (eigene Darstellung) Im Anschluss an die hinreichende Klärung der wesentlichen Rahmenbedingungen folgt in Kap. 5 schließlich die Präsentation eines Open-Data-Managementkonzepts. Dem geht eine Analyse etablierter Managementtheorien voraus, durch welche die bisherigen Annahmen ergänzt und deren Erkenntnisse in die Entwicklung des strategischen Modellrahmens integriert werden. Die Arbeit endet mit einem Resümee, das auch einen Ausblick zum künftigen Forschungsbedarf beinhaltet. 6

12 2 Methodik 2.1 Methodenwahl und Vorgehensweise Zwecks einer hinreichenden Beantwortung der Forschungsfrage bedarf es aufgrund ihrer Komplexität eines mehrstufigen Forschungsprozesses und einer Kombination von empirischen und theoretischen Forschungsmethoden. Im Rahmen des Forschungsprozesses wird auf das zirkuläre Modell des qualitativen Forschungsparadigmas (Flick, 2002: 73f.; vgl. auch Witt, 2001) zurückgegriffen (vgl. Abb. 2), an dem sich die Datenerhebung orientiert: Bedingt durch den bisher kaum erforschten Themenbereich wird anknüpfend an das Vorverständnis bzw. die vorausgegangene Literaturrecherche der Informationsbedarf festgestellt. Auf Basis dessen beginnt die Erhebung der fehlenden relevanten Daten, um diese sodann strukturieren und interpretieren zu können. Auf diese Weise können typische Vorstellungen und wesentliche Beziehungen identifiziert werden, die schließlich als Vermutungen bzw. Theorie formuliert werden. Indem die Theoriebildung schließlich aus der Kombination verschiedener Forschungsmethoden resultiert, wird ein tiefergehender Zugang zum Forschungsfeld geschaffen und der Erkenntnisgewinn erhöht. Abbildung 2: Zirkuläres Vorgehen der qualitativen Sozialforschung (eigene Darstellung nach Witt, 2001) 7

13 Dementsprechend geht es wie bereits in Kapitel 1.3 angesprochen zunächst um die Klärung der zentralen Begriffe und Schaffung eines gemeinsamen Grundverständnisses (I. Forschungsphase, vgl. Abb. 3, S. 10). D.h., die relevante Forschungsliteratur zu sichten und die zentralen Erkenntnisse im Sinne des Forschungsziels zu kontextualisieren. Die Rechercheergebnisse fließen direkt in die Konzeption der empirischen Untersuchung ein (II. Forschungsphase, vgl. ebd.). Das für die empirische Untersuchung gewählte Forschungsdesign verfolgt ein deskriptiv-exploratives Ziel: Es geht dabei um die Gewinnung neuer Erkenntnisse aufgrund der Beschreibung eines Sachverhalts sowie die Entwicklung erster möglicher Zusammenhänge auf der Basis der empirischen Ergebnisse (Baumgarth et al., 2009: 18). Methodisch eignet sich hierfür die Durchführung einer Fallstudie, da mittels dieser die spezifischen Herausforderungen und Rahmenbedingungen innerhalb von Kommunalunternehmen durchdrungen werden können, zu denen bislang noch keine Forschungsergebnisse vorliegen. Die Entscheidung, ferner eine Einzelfallstudie durchzuführen, begründet sich in der Tatsache, dass es sich vor dem Hintergrund der Forschungsfrage nicht um eine große Anzahl von Fällen, sondern um einen typischen Fall (Schögel/Tomczack, 2009: 87) handelt. Es geht somit darum, individuell bedeutsame Prozesse aufgrund der intensiven Beschäftigung mit einem einzelnen Phänomen explorativ zu untersuchen (vgl. Bortz/Döring, 2006: 323). Anhand eines Unternehmensbeispiels aus dem kommunalen Bereich soll ein direkter Bezug zu einer realen Situation hergestellt werden. Im Sinne einer eingebetteten Fallstudie dient die Auswertung des Datenmaterials außerdem dazu, einzelne Teilaspekte differenziert zu analysieren (Schögel/Tomczak, 2009: 89). Als Datenquellen bieten sich Unternehmensdokumentationen sowie Archivmaterialien und MitarbeiterInneninterviews (vgl. a.a.o.: 90) an. Dabei sollen zunächst ausgewählte Unternehmensinformationen ausgewertet und anschließend eine Mitarbeiterbefragung durchgeführt werden. In Bezug auf die zentrale Forschungsfrage sollen vor allem Erkenntnisse zu den vorherrschenden Einstellungen und Einschätzungen hinsichtlich der Motivation und Zweifel von MitarbeiterInnen eines Kommunalunternehmens in Bezug auf die Einführung eines Open-Data-Managementmodells gewonnen werden. Dazu gilt es, ausgewählte MitarbeiterInnen mit entsprechender Entscheidungsbefugnis und Fachkompetenz zu befragen. Als qualitative Befragungstechnik bietet sich die Durchführung von leitfadengestützten Experteninterviews an, bei denen es nicht um die Vorgabe geschlossener Fragen, sondern vielmehr um die Erstellung eines halbstrukturierten und halbstandardisierten Gesprächsleitfadens, an dem sich die Befragung orientiert, geht. Die persönliche Befragung der Personen zielt darauf ab, Zusammenhänge aufzudecken und praxisnahe Erkenntnisse, welche die individuellen Ansichten der Experten repräsentieren, zu gewinnen und schließlich verwerten zu 8

14 können. Es wird eine möglichst breite Informationssammlung angestrebt, die vor allem durch die Formulierung offener Fragen generiert werden kann. Anhand der Antworten lassen sich bedeutsame Strukturen entdecken und individuelle Besonderheiten herausarbeiten. Diese Art des Interviews lässt die Befragten relativ frei zu Wort kommen, was ihnen ermöglicht, selbst neue inhaltliche Impulse zu geben. Darüber hinaus besteht die Option der Einbettung subjektiver Perspektiven in größere kognitive Zusammenhänge. Mit den Prinzipien einer quantitativen Befragung würden sich die für diese Arbeit relevanten Aspekte somit nicht hinreichend eruieren lassen. Indem sich eines offenen, nicht standardisierten Erhebungsverfahren bedient wird, soll die persönliche Einstellungen der Befragten möglichst ganzheitlich verstanden und abgebildet werden (vgl. Mayring, 2002: 66f.). Parallel sollen ausgewählte unternehmensexterne Experten zum Thema befragt werden, die einen hohen Erfahrungs- und Kenntnisstand bezüglich der wissenschaftlichen und praktischen Auseinandersetzung mit Open Data aufweisen und somit einen Beitrag zur Klärung der zugrunde liegenden Forschungsfrage leisten können. Hierbei ist die Stichprobengröße vorab nicht festgelegt, sondern wird während der Untersuchung abhängig vom Erkenntnisinteresse ggf. erweitert. Dieses rein qualitative Vorgehen impliziert die Einschränkung, dass aufgrund der kleinen Stichprobe und des auf den spezifischen Einzelfall eines Unternehmens adaptierten Forschungsprozesses die Frage nach dem Geltungsbereich und dem empirischen Bestätigungsgrad noch nicht adäquat beantwortet werden kann. Hierzu bedarf es hypothesenprüfender quantitativer Verfahren, deren Einsatz jedoch aufgrund der fehlenden Verfügbarkeit von Daten und relevanten Untersuchungspartnern wenig sinnvoll erscheint bzw. nicht umzusetzen ist. Der derzeitige Theoriemangel und -bedarf spricht vielmehr für die Entwicklung einer neuer Theorien bzw. eines Modells. Um den Rahmen für eine künftige Open-Data-Strategie zu schaffen, bietet sich in der dritten Forschungsphase ergänzend zu den Ergebnissen aus I und II eine theoriegeleitete Vorgehensweise, die den Rückgriff auf zwei unterschiedliche etablierte Managementkonzepte impliziert, an (vgl. Abb. 3, S. 10). Ziel ist es, entsprechend dem Erkenntnisinteresse Managementgrundlagen und Ansätze, die auf die Optimierung betrieblicher Prozesse abzielen und strategische Möglichkeiten bieten, den Schutz sensibler Unternehmensdaten zu gewährleisten, gleichermaßen zu integrieren. Die Analyse bestehender Ansätze soll hierbei in Phase IV in einem konkreten Entwurf eines neuen theoretischen Modells (vgl. Bortz/Döring, 2006: 88), ein Open-Data-Managementkonzept, münden. Dabei gilt es, die Konzepte anderer Autoren nicht nur zu beschreiben, sondern sich das Theoriematerial durch Zusammenfassung und Bewertung, Vergleich und Integration (a.a.o.: 360) aktiv anzueignen und zu bewerten. 9

15 Schließlich können eigene Schlussfolgerungen gezogen werden, bei denen es sich sowohl im Sinne des Abschlusses der qualitativen Untersuchung um die Generierung einer neuen Theorie als auch um eine kritische Hinterfragung der praktischen Implementierung handelt. Das entwickelte Strategiemodell, in das ebenso die Forschungsergebnisse aus Phase I und II einfließen, soll letztlich auch über das zentrale Forschungsinteresse dieser Arbeit hinaus die Formulierung von möglichst generalisierbaren, auf eine größere Anzahl von Unternehmen zutreffende Aussagen zu den Handlungsempfehlungen für erfolgreiches Open Data Management erlauben. Abbildung 3: Darstellung des mehrstufigen Forschungsprozesses (vgl. auch Kap. 2.2; eigene Darstellung) 2.2 Forschungsdurchführung Auswahl von Forschungsfall und -quellen Zwecks der Operationalisierung der zentralen Forschungsfrage19 galt es zunächst, ein geeignetes Unternehmen für die Einzelfallstudie im Rahmen der empirischen Untersuchung zu identifizieren. Das Unternehmensfallbeispiel sollte sich dadurch auszeichnen, dass es sich 19 vgl. hierzu auch die Darstellung aller im Folgenden aufgeführten Forschungsquellen in Abb. 3 10

16 um ein Kommunalunternehmen handelt, das große Datenmengen produziert sowie verwaltet und bisher eben noch kein erfolgreiches Open Data Management betreibt. Das in dieser Arbeit entwickelte theoretische Modell soll dieses Unternehmen schließlich dabei unterstützen, Open-Data-Prozesse sinnvoll zu generieren und umzusetzen. Aufgrund der speziellen Forschungsfrage und organisationsrechtlicher spezifischer Rahmenbedingungen galt es, ein Kommunalunternehmen mit Geschäftssitz in Deutschland auszuwählen. Die Größe des Kommunalunternehmens spielte keine entscheidende Rolle, wohl aber die grundsätzliche Verfügbarkeit von Datensätzen im Unternehmen. Die Berliner Stadtreinigung (BSR) als Anstalt öffentlichen Rechts bzw. Kommunalunternehmen 20 mit gemeinwirtschaftlichen Zielsetzungen (Olfert/Rahn, 2013: 161), das im Rahmen seiner operationalen und administrativen Tätigkeiten eine Vielzahl von Daten produziert, erfüllte die genannten Kriterien. Somit konnte die BSR als Kommunalunternehmensbeispiel für die Einzelfallstudie identifiziert werden. Als unterstützende Quellen für die inhaltliche Vorbereitung der Interviews bzw. zur Einholung aller relevanten Unternehmensinformationen dienten vor allem die Unternehmenswebsite 21 sowie der aktuelle Geschäftsbericht der BSR 22. Hinsichtlich der leitfadengestützten Interviews, die darauf abzielen, wertvolle Hinweise für das zu entwickelnde Open-Data- Managementmodell zu generieren, konnten insgesamt sieben IT-verantwortliche MitarbeiterInnen zwei davon weiblichen und fünf männlichen Geschlechts mit Weisungsbefugnis aus verschiedenen BSR-Fachbereichen 23 für die Interviewteilnahme gewonnen werden. Diese wurden über einen zentralen Ansprechpartner 24 angefragt, dessen Kontaktdaten zuvor über das Institute of Electronic Business einem An-Institut der Universität der Künste Berlin und Non-Profit-Verein, zu dessen Fördermitgliedern seit 2002 auch die BSR gehört 25 vermittelt wurden. Bezüglich der unternehmensexternen Gesprächspartner wurden basierend auf den Erkenntnissen aus der Literaturanalyse (s. Kap. 3) zunächst zwei Personen, die sich aufgrund ihres umfassenden Fachwissens und ihrer intensiven Beschäftigung mit Open-Data- Forschungsfragen auszeichnen, ausgewählt. Während dieser und der folgenden Befragungen 20 Vgl. Im Stadtstaat Berlin wurden entgegen einer zunächst erwogenen Organisationsprivatisierung zum 1. Januar 1994 sämtliche Eigenbetriebe des Landes in rechtsfähige Anstalten des öffentlichen Rechts umgewandelt (Wolf, 2002: 42). Seitdem sind auch die BSR als Anstalt öffentlichen Rechts organisiert, was impliziert, dass sie als öffentlich-rechtliche Verwaltungseinrichtung [...] einem bestimmten Nutzungszweck dient (Detig, 2004: 75) Aufgrund im Nachhinein getroffener Vereinbarungen mit der BSR wird hier neben der Nennung der Namen auch auf die Erwähnung der einzelnen Fachabteilungen und Stellenbeschreibungen verzichtet. Entsprechend wurden lediglich Angaben zum Geschlecht vermerkt (vgl. Anhang). 24 Stefan Eisermann, verantwortlich für den IT-Service und das Innovationsmanagement bei der BSR 25 Vgl. 11

17 wurden Aspekte thematisiert, welche eines heuristischen Vorgehens und somit der Einbindung weiterer Expertisen sowie Perspektiven bedurften, wodurch schließlich fünf Experten für die Teilnahme an der Befragung gewonnen werden konnten. Auf diese Weise konnte das Hintergrundwissen eines Berliner Open-Data-Initiators, der bereits mit den speziellen standortgebundenen und technischen Rahmenbedingungen vertraut ist, erfasst werden. Die bisherige Erfahrung eines internationalen Open-Data-Experten lieferte wertvolle Hinweise auf das Open-Data-Potenzial in Deutschland. Auch wenn rechtliche Aspekte aufgrund der hohen Fachspezifität im Rahmen dieser Arbeit nur im Ansatz geklärt werden können, erschien es wichtig, diesbezüglich eine Expertenmeinung einzuholen. Die Nutzerperspektive ist insofern relevant, da die Datenbereitstellung auf eine Datenweiterverwendung abzielt (vgl. hierzu Kap. 3.2). Das Gespräch mit einem Hacker aus der bisher noch überschaubaren deutschen Open Data-Entwickler-Szene sollte darin Einblicke gewähren. Da alle Befragten einer Nennung zugestimmt haben, können diese im Folgenden auch namentlich aufgeführt werden. Dr. Wolfgang Both: Berliner Open-Data-Experte und zuständig für E-Government, Internet der Dienste, IT-Sicherheit bei der Berliner Senatsverwaltung für Wirtschaft, Technologie und Forschung (SenWTF) Joel Gurin: Open-Data-Forscher und -Berater in den USA, ehemaliger Chair of a White House Task Force on Smart Disclosure, Initiator der Open Data 500 -Studie, Autor von Open Data Now und Leiter des GovLabs an der New York University Dr. Thilo Weichert: Datenschutz-Experte, Jurist, Datenschutzbeauftragter des Landes Schleswig-Holstein und bekanntester Datenschützer Deutschlands 26 Felix Ebert: Open-Data-Anwender bzw. Hacker, Softwareentwickler und Betreiber des Blogs OpenDataLab 27, auf dem er diverse Open Data-Projekte vorstellt Christian Jakob: Open-Data-Projektleiter beim Stromanbieter Vattenfall Europe Distribution Berlin GmbH Für die theoretische Untersuchung, die darauf abzielt, die Basis für ein adaptierbares Managementmodell zu entwickeln, werden den Empfehlungen Bortz & Dörings (2006: 88) folgend zwei etablierte Ansätze näher betrachtet: Zum einen soll der renommierte, bei zahlreichen Unternehmen angewandte, klassische (Marketing-)Managementprozess (vgl. u. a. Kotler, 1967), zum anderen das aus der jüngeren Vergangenheit stammende Modell zur Gestaltung und Organisation von IT-Projekten in Unternehmen nach Wolf (2011), analysiert blog.opendatalab.de 12

18 werden. Die Auswahl dieser beiden Theorien begründet sich darin, dass beide Modelle konstruktive Hinweise auf den konzeptionellen Rahmen, erforderliche Prozessinhalte, -abfolgen und -aufgaben sowie die formale Einteilung von Ablaufphasen, welche die Planung und Umsetzung von Maßnahmen umfassen, liefern. Für die Entwicklung des Open-Data-Managementmodells wird inhaltlich außerdem auf die Ergebnisse der qualitativen Erhebungen zurückgegriffen, wobei neben Anregungen aus den Interviews mit den Mitarbeitern der BSR vor allem die Aussagen der befragten Experten von hoher Bedeutung sind und entsprechend zu integrieren sind Vorbereitung und Durchführung der empirischen Untersuchung Im Hinblick auf die Vorbereitung der Einzelfallstudie wurden zum einen die auszuwertenden Informationen, aus denen Erkenntnisse zur Ausgangssituation der BSR hinsichtlich einer künftigen Datenbereitstellung generiert werden sollen, recherchiert. Zum anderen wurden für beide Erhebungen, die MitarbeiterInnen- sowie die Experteninterviews, Gesprächsleitfäden, die auf den Erkenntnissen der Literaturanalyse basieren, konzipiert. Hierbei galt es, die Aspekte der übergeordneten Forschungsfrage sowie der formulierten Teilfragen (vgl. Kap. 1.2) sinnvoll zu integrieren, wobei der unterschiedliche Wissensstand der Befragten bei der Fragenformulierung zu berücksichtigen war. Die Leitfäden für die MitarbeiterInnengespräche umfassen demzufolge folgende Fragenkomplexe: Informationen zur Funktion und Verantwortlichkeit des Interviewpartners Verständnis von Open Data und Relevanz vor dem Hintergrund der im Unternehmen vorhandenen Daten Persönliche Einschätzung der Anforderungen, die mit der Datenbereitstellung verbunden sind Erwartungen hinsichtlich der künftigen Datenbereitstellung Bei der Expertenbefragung werden die Forschungsfragen um dem Perspektivwechsel und dem veränderten Hintergrund sowie Wissensstand der Befragten gerecht zu werden in bewusst angepasster Form in die Fragenkomplexe der Interviewleitfäden übertragen: Information zum persönlichen Hintergrund des Interviewpartners und der bisherigen Erfahrung mit Open Data Positive Auswirkungen und Risiken, die mit dem Umgang von Open Data in Kommunalunternehmen verbunden werden 13

19 Bedingungen für die erfolgreiche Gestaltung von Datenbereitstellungsprozessen Vision in Bezug auf das künftige Potenzial von Open Data Beim Aufbau der Gesprächsleitfäden wurde darauf geachtet, mit einer auflockernden Einstiegsfrage zu beginnen, um dann abhängig von der Bereitschaft und persönlichen Einstellung Fragen zu den einzelnen Themenfeldern zu stellen (Bortz/Döring, 2006: 244). Die Interviews dauerten jeweils ca Minuten und fanden im Zeitraum von April bis Juni 2014 statt. Bis auf zwei Gespräche 28 wurden alle Interviews telefonisch durchgeführt und sofern die Erlaubnis erteilt wurde 29 aufgezeichnet und anschließend transkribiert. Dabei wurden jeweils auffällige Reaktionen wie Pausen oder Lachen schriftlich festgehalten, wobei im Sinne der erleichterten Lesbarkeit auf die Niederschrift von Verzögerungslauten oder bejahenden Partikeln ( hm ) verzichtet wurde (vgl. Flick, 2000: 192f). Während der Interviews wurde auf eine angenehme und offene Gesprächsatmosphäre geachtet. Auf die Stellung von Zwischenfragen wurde seitens der Interviewerin weitestgehend verzichtet, um den Interviewpartner in seinen Ausführungen nicht zu unterbrechen und um im Hinblick auf die Auswertung die einzelnen Aussagen besser miteinander vergleichen zu können. Es wurden lediglich in regelmäßigen Abständen Signale zur Bestätigung des Verständnisses und Interesses gesendet. Da die Befragung auf die Wiedergabe einer möglichst persönlichen, vielschichtigen Einschätzung und Meinung zu den verschiedenen Teilaspekten ausgerichtet ist, wurde insbesondere die Expertenbefragung bewusst offen gehalten. Dabei galt es insbesondere, den individuellen Kenntnisstand des Interviewpartners zu berücksichtigen und Fragen während des Gesprächs ggf. entsprechend anzupassen. Auf Wunsch der BSR-Mitarbeiter wurden die Gespräche nachträglich anonymisiert, was sowohl die namentliche Nennung als auch die Angabe der Fachabteilung betrifft. Zu diesem Zweck wurden Codes verwendet, um auch hierbei keine Rückschlüsse auf einzelne Personen zuzulassen und dennoch eine Unterscheidung zu ermöglichen (Bortz/Döring, 2006: 329ff) Datenanalyse Alle Interviews wurden schließlich entsprechend der Vorgaben zur qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring (2000; vgl. Kap. 2.1) ausgewertet, wobei das Schema der induktiven und deduktiven Kategorienentwicklung angewendet wurde. 28 Das Gespräch mit Wolfgang Both konnte im Rahmen einer face-to-face-interviewsituation stattfinden. Aufgrund der eingeschränkten zeitlichen Verfügbarkeit wünschte Joel Gurin eine schriftliche Beantwortung der Fragen. Der Interviewleitfaden wurde vorab entsprechend angepasst (vgl. Transkript im Anhang). 29 Die MitarbeiterInneninterviews wurden teilweise lediglich protokolliert, da einer Tonbandaufzeichnung nicht von allen Befragten zugestimmt wurde. 14

20 Für die Auswertung der MitarbeiterInneninterviews wurden im Rahmen eines Kodierleitfadens zunächst die deduktiv gewonnene[n] Kategorien zu Textstellen methodisch abgesichert (Mayring, 2001) zugeordnet. Hierfür werden die Kategorien zuvor definiert, mit Ankerbeispielen und Kodierregeln versehen (vgl. ebd.). Die Strukturierung des Interviewmaterials zielt darauf ab, bestimmte Aspekte aus dem Material herauszufiltern, unter vorher festgelegten Ordnungskriterien einen Querschnitt durch das Material zu legen oder das Material aufgrund bestimmter Kriterien einzuschätzen, und kann entweder inhaltlich, typisierend oder skalierend vorgenommen werden (Mayring, 2003: 58). In Bezug auf die Auswertung der MitarbeiterInneninterviews, bei denen es darum geht, Kenntnis über den jeweils von den Mitarbeitern vertretenen Standpunkt hinsichtlich derzeitiger und künftiger Open- Data-Maßnahmen zu erlangen, bot sich eine skalierende Strukturierung an. Das Ziel der skalierenden Strukturierung besteht darin, das Textmaterial oder Teile davon auf einer zumeist ordinalen Skala vom Kodierer einschätzen zu lassen (Langer, 2000: 29). Somit wurden auf Basis der bisherigen Erkenntnisse Kategorien vordefiniert, um die Aussagen der Mitarbeiter sodann anhand dieser auszuwerten und auf einer Ordinalskala einzuschätzen. Abbildung 4 zeigt einen Auszug aus dem Kodierleitfaden A 30. Abbildung 4: Auszug aus dem Kodierleitfaden A (eigene Darstellung) Demnach konnten die identifizierten Textstellen den jeweiligen Ausprägungen der Kategorien Kenntnis und Verständnis von Open Data (vgl. ebd.), Einstellung hinsichtlich Relevanz und Nutzen, Zustimmung bzgl. vorhandener Probleme beim derzeitigen Umgang mit offenen Daten innerhalb des Unternehmens, Zustimmung bzgl. vorhandener Bedenken beim Umgang mit sensiblen Daten und Erfolgserwartung bei der Einführung von Automatisierungsmaßnahmen zugeordnet werden (s. Anhang, S. 80). Hinsichtlich drei Kategorien 30 Vgl. Anhang. Zwecks einer erleichterten Zuordnung werden die anonymisierten MitarbeiterInneninterviews für die Auswertung mit den Codes MA1m als Abk. für die erste männliche, gefolgt von MA2Ww für die zweite weibliche befragte Person usw. bezeichnet. 15

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