Werden bestehende Verwaltungsprozesse durch Daten erweitert, so ergeben sich daraus strukturelle Veränderungen sowie zusätzliche Aufgaben für Verwaltungsmitarbeiter:innen. Diese können nicht nur andere Kompetenzen, sondern zum Teil auch gänzlich neue Pflichten und Zuständigkeiten erfordern - auch institutionenübergreifend. Rollen zu definieren und den jeweiligen Akteuren zuzuweisen, ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg datengetriebener Vorhaben, da diese erst durch die Abstimmung und Koordination zwischen den beteiligten Institutionen gelingen können. Ein klarer Zuschnitt der Aufgaben und Verantwortungsbereiche ist daher ein wesentlicher Kern einer wirksamen Data Governance.

Eine eindeutige Verteilung der Aufgaben und Verantwortungsbereiche durch Rollen ist ein wesentlicher Kern einer erfolgreichen Data Governance.

Das hier vorgeschlagene Rollenmodell steht unter der Prämisse, dass die in datengetriebenen Vorhaben anfallenden Aufgaben keine neuen Strukturen erfordern. Sie stehen nicht im Widerspruch zur etablierten Praxis in den Institutionen, sodass im Ergebnis lediglich eine Anpassung an die existierenden Strukturen notwendig ist. Folgt man diesem Ansatz, so ergibt sich daraus eine Erweiterung des Handlungsfeldes (volkswirtschaftlicher) Governance-Rollen. Diese enge Anbindung soll sicherstellen, dass insbesondere die Mitarbeiter:innen in den Verwaltungen durch Aufgaben im Kontext einer Data Governance nicht zusätzlich belastet werden.

Das hier vorgeschlagene Rollenmodell erfordert keine neuen Strukturen sondern lediglich Anpassungen dieser.

Werden Data Governance-Rollen in einer datengetriebenen Maßnahme zugewiesen, so entsteht im Ergebnis ein Geflecht eindeutiger Zuständigkeiten, Abhängigkeiten und letztlich auch Strukturen und Hierarchien. Klare Rollenzuweisungen stärken dabei die Handlungssicherheit der beteiligten Akteure, indem dadurch die Entscheidungsbefugnisse und -spielräume innerhalb der Organisationsstruktur explizit werden. Zugleich wird es dadurch möglich, Feedback-Loops zum Zweck der Qualitätssicherung und Transparenz zu etablieren. Dies ist wichtig, da auf diese Weise Data Governance-Probleme im Prozess gelöst werden können. Zudem fördert eine eindeutige und allen Beteiligten transparente Zuweisung von Rollen die Verbreitung von Wissen zwischen den Akteuren. Mit Blick auf den Gesamtprozess eines Vorhabens ist dann bereits qua Rolle festgelegt, wer zu welchem Zeitpunkt im Prozess kontaktiert werden muss, welche Aufgaben zu erfüllen sind oder welche Entscheidungen getroffen werden müssen.

Eine Data Governance-Rolle füllt einen spezifischen Aufgabenbereich in der Data Governance aus und verfügt diesbezüglich über die erforderlichen Befugnisse. Entscheidend sind hierbei jedoch nicht nur die Anforderungen an die Aufgaben, sondern insbesondere die existierenden Spielräume für ihre Erfüllung. Diese werden besonders dann relevant, wenn bestehende Prozesse aufgrund von Daten ergänzt bzw. erweitert werden sollen und dafür von geübten Abläufen abgewichen werden muss. Sind dabei aber die Spielräume bekannt können sie gezielt genutzt werden, um die Prozesse zu optimieren, dabei jedoch im Rahmen der Vorgaben zu bleiben.

Das im Folgenden vorgestellte Rollenmodell für Data Governance in der Smart City wurde im Zuge einer mehrstufigen vergleichenden Analyse verschiedener Ansätze der Data Governance, insbesondere aus der Wirtschaftsinformatik sowie der Governance, insbesondere aus der Politik-, Regulierungs- und Verwaltungswissenschaft (vgl. bspw. Korhonen et al., 2013, Bozkurt et al., 2022, Bundesministerium des Innern und für Heimat, o. J., von Grafenstein, 2022, Lupi, 2019, Connected Urban Twins, 2023).

Die Synthese der Rollenkonzepte von Governance und Data Governance ergibt das folgende Modell. Die Rollen wirst du den verschiedenen Akteuren im späteren Verlauf zuordnen: Etabliere Data Governance-Rollen!

Im Ergebnis entstehen zwei gänzlich neue Rollen, bzw. Funktionen, die zur wirksamen Auflösung von Interessenkonflikten bzw. zur Bewältigung von Data Governance-Problemen erforderlich sind:

In dem Modul Wer übernimmt welche Aufgaben im Prozess? haben wir dir bereits die einzelnen Rollen vorgestellt. Damit eine Data Governance erfolgreich umgesetzt werden kann, weisen wir den bestehenden Rollen datenbezogene Aufgaben zu. Diese führen sie entweder sowieso bereits durch, oder besitzen die Ressourcen und Verantwortlichkeiten um die Rolle auszuführen. Sie wurden ebenfalls bereits in Kapitel 1 beschrieben. Um datengetriebenes Arbeiten nachhaltig umzusetzen bedarf es jedoch zwei gänzlich neue Rollen. Diese siehst du oben. Bei den oben genannten Rollen beziehen wir uns hauptsächlich auf die von Max von Grafenstein analysierten und konsolidierten Modelle (vgl. von Grafenstein, 2022).

Zur wirksamen Auflösung von Interessenkonflikten werden zwei neue Rollen benötigt.

Wie die Data Governance Rollen und die Akteure im Maßnahmenprozess zusammengeführt werden:

Die hier vorgeschlagenen Data Governance Rollen bündeln Rollenmodelle aus der Data Governance und Smart City Governance.