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15.11.2022
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13.09.2022
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08.08.2022
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Geowebservices-Potenzial besser nutzen
Die Stadt Wien bietet im Rahmen von Open Government Data (OGD) Geodaten der Wiener Stadtverwaltung in Form von Webservice Schnittstellen an. Diese Dienste sind ein wichtiger Bestandteil der ViennaGIS Geodateninfrastruktur und stellen das Bindeglied zwischen den eigentlichen ViennaGIS Geodatenbanken (jener Ort, wo die Geodaten der Wiener Stadtverwaltung originär gespeichert und aktualisiert werden) und den Applikationen (Anwendungen, die zur Visualisierung, Abfrage und Analyse dieser Geodaten verwendet werden) dar. Diese Geowebservices sind, um in vielfältigen Anwendungen auf einfache Weise implementiert werden zu können, standardisiert. Die Stadt Wien stellt folgende Webservices auf Basis der Open Geospatial Consortium (OGC) Standardisierung bereit: Web Map Tile Service (WMTS) Darstellungsdienst GIS-Inhalte nach OGC-Standard WMTS 1.0.0 Das Web Map Tile Service ist ein Dienst, um Geodaten kachelbasiert hoch performant bereitzustellen. Er wird daher in der Regel überall dort verwendet, wo ein extrem schneller Kartenaufbau erforderlich ist beziehungsweise mit extrem hohen Zugriffszahlen zu rechnen ist. Technologisch greift der WMTS auf sogenannte Bildpyramiden zu. Diese bestehen aus, für konkrete fix vorgegebene Zielmaßstäbe vorgenerierten, Millionen von Bildkacheln; in der Regel mit einer Kachelgröße von 256×256 Pixeln. Die Kartenanwendung greift auf diese im Regelfall vorgenerierten Bildkacheln direkt zu, die Kartenvisualisierungsgeschwindigkeit wird maximiert. Da diese Kacheln im regelfall 1:1 in den Anwendung visualisiert werden, müssen die Bildpyramiden bereits in der Zielkartenprojektion (z.B. entweder Web Mercator Auxiliary Sphere oder Gauß-Krüger Projektion) vorliegen. Download WMTS Metadaten zu den WMTS-Services der Stadt Wien Download WMTS Metadaten zur basemap.at OGC Spezifikation Web Map Tile Service (WMTS)(englisch) Hinweis: Auf der basemap.at Homepage gibt es eine Reihe an Anleitungen zur Integration von baemap.at in Anwendungen. Web Map Service (WMS) Darstellungsdienst GIS-Inhalte nach OGC-Standard WMS 1.1.1 Das Web Map Service ist ein Dienst, um Geodaten kartenbasiert direkt aus einer Geodatenquelle abzurufen. Mit Hilfe der vielfältigen WMS Parameter steuert Anwender/Programmierer, welche Geodaten in welcher Auflösung und welchem Kartenausschnitt abgerufen werden. Ebenso festgelegt wird Zielformat und Zielkartenprojektion. Der WMS ist demzufolge sehr flexibel und ermöglicht daher sehr hohe Gestaltungsfreiheiten. Der Vorteil liegt auch darin, dass die mittels WMS abgerufenen Kartenausschnitte immer auf der Aktualität der Originaldatenquelle basieren. Das Ergebnis eines WMS ist immer ein Rasterbild, auch wenn die Ausgangsdaten originär im Vektorformat vorliegen. Zu beachten ist, dass der WMS Zugriff aufgrund der Berechnung des Ergebnisbildes in Echtzeit, relativ hohe Anforderungen an die Webservice Infrastruktur und die vorgelagerten Geodatenbanken stellt und daher nur bedingt für hoch performante Massenzugriffe geeignet ist. Download WMS Metadaten zu den WMS-Services der Stadt Wien (Offizielle Visualisierung der ViennaGIS Geodaten) OGC Spezifikation Web Map Service (WMS)(englisch) Web Map Service (WMS) – GeoServer Darstellungsdienst GIS-Inhalte nach OGC-Standard WMS 1.3.0 Liefert eine Kartendarstellung von Geodaten der Stadt Wien im aktuellen Stand der Datenbank. Es stehen neben der Ausgabe in verschiedenen Bildformaten noch weitere Ausgabeformate, wie z.B. KML zur Verfügung. Download WMS Metadaten – GeoServer zu den WMS-Services der Stadt Wien (nicht mit der offiziellen Visualisierung der ViennaGIS Geodaten) Web Feature Service (WFS) Downloaddienst GIS-Inhalte nach OGC-Standard WFS 1.1.0 Das Web Feature Service ist ein Dienst, um Geodaten (im Vektorformat) in ihrer Originalausprägung abzurufen. Konkret bedeutet dies, dass die Geodaten nicht in „dumme“ Rasterbilder übersetzt werden, sondern sowohl die Koordinaten als auch die Attribute dieser Geodaten in einer strukturierten Form (in der Regel auf Basis standardisierter XML–Tags, z.B. im Dateiformat Geography Markup Language, GML) übermittelt werden. Dieses Service maximiert den Gestaltungsspielraum der Weiterverwendung der Geodaten. Beim Abrufen von sehr großen Geodatenbeständen bedarf es aufgrund der rasch anwachsenden und zu übertragenden Datenmenge intelligenter Filter. Sollen die mittels WFS abgerufenen Geodaten kartographisch visualisiert werden, muss eine entsprechende Visualisierungsvorschrift erstellt werden, da die kartographische Repräsentation nicht Bestandteil der WFS Spezifikation ist. Der WFS eignet sich daher ideal zum Abfragen von zu den Geodaten gespeicherten Informationen/Attributen beziehungsweise zum Herunterladen eines Geodatensatzes. Download WFS Metadaten 1.1.0 zu den WFS-Services der Stadt Wien OGC Spezifikation Web Feature Service (WFS)(englisch) Download bei großen Geodatenbeständen Bei sehr großen Geodatenbeständen wie beispielsweise der Realnutzungskartierung oder dem Baumkataster sind die bei der Datensatzbeschreibung angeführten Links zu den Downloadservices mit Parametern versehen, die nur einen kleinen Testausschnitt des eigentlichen Datensatzes abdecken. Beim Baumkataster ist dies beispielsweise der Parameter „maxfeatures=5“, bei der Realnutzung der Parameter der Gebietsausdehnung „BBOX“ (Bounding Box), der nur auf einen kleinen räumlichen Ausschnitt von Wien gesetzt ist. Besteht der Wunsch den gesamten Bestand von Wien herunterzuladen, müssen diese Parameter vom Anwender in der URL modifiziert werden. Konkret ist der Parameter „maxfeatures“ wegzulassen bzw. die „BBOX“ auf die Ausdehnung von gesamt Wien zu setzen. Konkretes Beispiel um Realnutzung 2005 von gesamt Wien als KML herunterzuladen: Die URL dafür lautet (modifizierter BBOX-Parameter): https://data.wien.gv.at/daten/geoserver/ows? version=1.3.0&service=WMS&request=GetMap &crs=EPSG:4326 &bbox=48.115,16.177,48.325,16.582 &width=1&height=1&layers=ogdwien:REALNUT2005OGD &styles=&format=application/vnd.google-earth.kml+xml Der WFS bietet eine Reihe an Parametern, die maximalen Gestaltungsspielraum zulassen. Einige sind hier angeführt: Anhand des Beispieldatensatzes „Hundekotsackerlspender“ wird erläutert, wie auf einfache Weise unterschiedlichste Abfragen und Selektionen mit diesem Datensatz durchgeführt werden können. Beachten Sie, dass der gezielte Einsatz der folgenden Parameter speziell das Arbeiten mit sehr großen auf data.gv.at angebotenen Geodatensätzen massiv erleichtert. Koordinatensystem / Kartenprojektion Auf data.gv.at ist der Beispieldatensatz „WFS GetFeature (SHP Beispiel)“ angeführt, mit folgender Ressource: http://data.wien.gv.at/daten/geo?service=WFS&request=GetFeature&version=1.1.0&typeName=ogdwien:HUNDESACKERLOGD&srsName=EPSG:4326&outputFormat=shape-zip Der Parameter EPSG ist für das Zielkoordinatensystem verantwortlich. EPSG:4326 bedeutet, dass der Datensatz im WGS84 System heruntergeladen wird. Benötigen Sie die Geodaten aber beispielsweise im Landeskoordinatensystem Gauß-Krüger M 34, so müssen Sie lediglich den EPSG-Code auf 31256 ändern, also: http://data.wien.gv.at/daten/geo?service=WFS&request=GetFeature&version=1.1.0&typeName=ogdwien:HUNDESACKERLOGD&srsName=EPSG:31256&outputFormat=shape-zip Benötigen Sie die Geodaten beispielsweise in der Web Mercator Auxiliary Sphere (das ist jene Projektion, mit der die basemap.at, Open Street Map oder Google Maps agieren), so müssen Sie lediglich den EPSG-Code auf 3857 ändern, also: http://data.wien.gv.at/daten/geo?service=WFS&request=GetFeature&version=1.1.0&typeName=ogdwien:HUNDESACKERLOGD&srsName=EPSG:3857&outputFormat=shape-zip Hier geht’s zur Liste der EPSG-Codes: http://spatialreference.org/ref/epsg/ BoundingBox Auf data.gv.at ist der Beispieldatensatz „WMS GetMap (GIF Beispiel)“ angeführt, mit folgender Ressource: http://data.wien.gv.at/daten/wms?request=GetMap&version=1.1.1&width=640&height=480&layers=HUNDESACKERLOGD&styles=&format=image/gif&bbox=-11179,331050,18258,353820&srs=EPSG:31256 Sie möchten aber nicht wie in obigem Beispiel einen Kartenausschnitt von gesamt Wien, sondern nur von einem kleinen Ausschnitt, so bewerkstelligen Sie das mit dem BBOX-Parameter. Im folgenden Beispiel wird nur der Bereich (Ecke links unten: 0,341000; Ecke rechts oben 640,341480) dargestellt http://data.wien.gv.at/daten/wms?request=GetMap&version=1.1.1&width=640&height=480&layers=HUNDESACKERLOGD&styles=&format=image/gif&bbox=0,341000,640,341480&srs=EPSG:31256 Auflösung des Kartenausschnitts Sie möchten beispielsweise den obigen Kartenausschnitt anstelle der Rasterauflösung 640×480 Pixel in Full-HD also mit einer Auflösung von 1920×1080 Pixel berechnen. Dazu müssen Sie die Parameter WIDTH und HEIGHT ändern und(!) auch die Koordinaten der BBOX diesem neuen Seiten-Höhenverhältnis anpassen: http://data.wien.gv.at/daten/wms?request=GetMap&version=1.1.1&width=1920&height=1080&layers=HUNDESACKERLOGD&styles=&format=image/gif&bbox=0,341000,1920,342080&srs=EPSG:31256 Selektion auf Objekte mit bestimmten Attributen Sie möchten nicht den gesamten Datensatz als ESRI Shapefile herunterladen http://data.wien.gv.at/daten/geo?service=WFS&request=GetFeature&version=1.1.0&typeName=ogdwien:HUNDESACKERLOGD&srsName=EPSG:4326&outputFormat=shape-zip sondern beispielsweise nur jene Objekte vom 1. Bezirk. Dazu müssen Sie den Parameter „cql_filter=BEZIRK=‘01‘ setzen, wobei „BEZIRK“ ein Attribut in diesem konkreten Datensatz ist und ‚01‘ eine konkreter Wert im Attribut BEZIRK. http://data.wien.gv.at/daten/geo?service=WFS&request=GetFeature&version=1.1.0&typeName=ogdwien:HUNDESACKERLOGD&srsName=EPSG:4326&outputFormat=shape-zip&cql_filter=BEZIRK=‘01‘ Einschränkung auf einzelne Attribute Sie möchten in obigem Beispiel nicht alle Attribute, die zu den Objekten gespeichert sind beziehen, sondern beispielsweise nur den Straßenamen, dann fügen Sie den Parameter PROPERTYNAME hinzu. Wichtig: das Attribut SHAPE müssen Sie jedenfalls zusätzlich anführen, wenn Sie die Koordinaten benötigen (zB um ein ESRI Shapefile zu bekommen): http://data.wien.gv.at/daten/geo?service=WFS&request=GetFeature&version=1.1.0&typeName=ogdwien:HUNDESACKERLOGD&srsName=EPSG:4326&outputFormat=shape-zip&cql_filter=BEZIRK=‘02‘&propertyname=SHAPE,STRNAM Vektor Tile Cache (VTC) Seit einigen Jahren gewinnt das neue Geodaten-Format Vektor Tile Cache (VTC) immer mehr an Bedeutung. Es basiert so wie der Raster Tile Cache, der mittels WMTS publiziert wird, ebenfalls auf Bildpyramiden. Diese Bildpyramiden enthalten aber keine Rasterdaten, sondern Vektordaten. Technologisch basieren diese Daten auf der Mapbox 2.0 Spezifikation, ein OGD Standard ist für Ende 2022 angekündigt. Die basemap.at ist der erste in Österreich im Rahmen von Open Government Data publizierte VTC, weitere VTCs werden im Laufe des Jahres 2022 folgen. VTC Service basemap.at Hinweis: Auf der basemap.at Homepage gibt es eine Reihe an Anleitungen zur Integration von baemap.at in Anwendungen. Icons Die von der Stadt Wien erstellen und in den GIS-Applikationen der Stadt Wien integrierten Icons werden ebenfalls im Rahmen von Open Government Data angeboten: Icons der GIS-Applikationen der Stadt Wien Koordinatensysteme und Projektionen Aufgrund der zunehmenden Bedeutung von globalen Betrachtungsweisen müssen Geodaten, die oftmals in landesspezifischen Koordinatensystemen vorliegen, in ein einheitliches europa- bzw. weltweites Bezugssystem (WGS84) transformiert werden. Im folgenden einige Hinweise zu den Koordinatensystemen: Die Wiener Geodaten liegen im System MGI, GK M34 vor (EPSG:31256) (die Bezeichnung MGI geht auf das k.u.k. Militär-Geographische Institut zurück). GNSS-Koordinaten (Oftmals in handelsüblichen GPS-Empfänger angezeigt) werden üblicherweise im Bezugssystem WGS84 in Geografischer Länge und Geografischer Breite angegeben (EPSG:4326). Für eine einheitliche Projektion von Geodaten in die Kartenebene nutzt die Stadt Wien im Rahmen von Open Government Data den Web-Standard „Web Mercator Auxiliary Sphere” (EPSG:3857). Im Rahmen von INSPIRE (und damit für alle Geodaten der europäischen Verwaltungen) hat die EU das Bezugssystem ERTRS89 mit der Koordinatenprojektion „Universal Transverse Mercator“ (UTM) vorgeschrieben. Wien liegt in Zone 33 von UTM. Warum verschiedene Bezugssysteme? Die Erde ist in einer groben Annäherung eine Kugel mit einem Radius von rund 6370 km. Will man diese Kugel oder Teile davon auf einer 2D Karte darstellen, so sind zwei Schritte durchzuführen: Verkleinern und Plattdrücken (Die gekrümmte Kugeloberfläche verebnen). Das ist Aufgabe von Kartenprojektionen. Es gibt winkeltreue oder flächentreue Abbildungen oder Abbildungen, die einzelne Regionen optimiert darstellen. Die Erde ist aber keine Kugel, sondern infolge Erdrotation und unterschiedlicher Masseverteilung nur ein „kugeliges Etwas“, das sich geometrisch durch ein an den Polen abgeplattetes Rotations-Ellipsoid ganz gut beschreiben lässt. In Zeiten vor Globalisierung und einem geeinten Europa haben die einzelnen Landesvermessungen jeweils für ihr Landesgebiet ein bestanpassendes Ellipsoid errechnet und zur Basis ihrer Koordinatenbezugssysteme gemacht. Das erklärt die Vielzahl an unterschiedlichen Bezugssystemen, die ein Zusammenführen von Geodaten für globale Betrachtungsweisen verkompliziert. (Nach wie vor stützt sich das Österreichische Landeskoordinatensystem auf das Bezugssystem MGI des k.u.k. Militär-Geographischen Institutes, Ellipsoid: Bessel, Projektion: Gauß – Krüger) Mit dem Aufkommen der GNSS Satelliten wurde es erforderlich, die gesamte Erde in einem neuen einheitlichen Bezugssystem zu beschreiben, das im Vergleich zu vielen historischen Bezugssystemen wesentlich genauer (Spannungsfrei) ist. Das World Geodetic System WGS84 wurde erschaffen. Mittels GNSS Technologie kann heutzutage jeder Punkt der Erde sehr einfach koordinativ bestimmt werden. Die neuen globalen Standards betreffend Bezugssystem und Abbildung ermöglichen eine vereinfachte und exakte Zusammenschau und Kombination aller Geodaten weltweit. Weiterführende Informationen siehe BEV Transformator und in dieser Beschreibung. Implementierungsvorschlag für eine Web-Applikation Mittels WMTS wird die Orientierungsgrundkarte performant bereitgestellt. Mittels WMS werden die kartographisch darzustellenden Geodaten als Kartenlayer ein- bzw. ausgeblendet. Mittels WFS können die Eigenschaften der Geodaten abgerufen und weiterverarbeitet werden. Weiterführende Informationen Open Geospatial Consortium (englisch)  
20.06.2022
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BRZ Day 2022 - Open Data Demo
[contact-form-7 id="6827" title="BRZ Day 2022"] [geoloco] [mapsmarker map="1" uid="brz-day-2022"]   BRZ Day 2022 - Teilnehmer Open Data Demo (CSV-Download)
25.01.2022
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opendataportal.at - Portal in Kürze wieder verfügbar!
Das OpenDataPortal kann leider von den bisherigen Verantwortlichen nicht weiterbetrieben werden und wird daher vom BMDW übernommen. Um das Portal sinnvoll und sicher weiter verfügbar zu machen, sind einige Anpassungen notwendig. Bis zur Wiederverfügbarkeit verweist die URL einstweilen auf data.gv.at als Plattform für offene Daten der österreichischen Verwaltung.
20.10.2020
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Guide "Open Data Governance - Towards a Data-Driven Organization"
The development of a dedicated open data strategy or open data governance is an important step towards transforming existing administrative structures into citizen-centric and data-driven organizations. Open Data provides the impetus for networked and collaborative work within one's own organization. This can contribute to significant, sustainable efficiency gains. Existing data is also used to support evidence-based decisions. Only with an overarching approach can a successful interaction of the most diverse areas succeed. Essential here is the breaking down of silos, i.e., the creation of new products. Enabling cross-cutting data reuse and value creation. On the one hand, this requires a strategic top-down approach that is clearly defined by management and that subsequently enables bottom-up processes or networked work within the administrative structures. The basic principle of providing data via a single point of contact ("once only" or "single point of truth") should always be taken into account when further developing processes. 1. guiding principle "Open by Default The guiding principle of "open data by default" ("open by default") essentially corresponds to the public mission of the administration. This guiding principle states that all results of the actions of the public administration, in particular due to public funding, are basically to be made publicly available and that data are not subject to this guiding principle only in certain exceptional cases, such as the protection of public security. This principle was also anchored in the EU's Open Data Directive. Public institutions are therefore called upon to integrate this guiding principle into their strategic mission statements. 2. establish open data officers Proactive public provision of data and information requires appropriate know-how and adequate resource provision in organizations. Successful conversion processes can be initiated in the form of dedicated Open Data officers. These persons should be able to advise and assist other colleagues within the structure of an organization, if there is not yet a corresponding know-how in dealing with the provision of data. At a higher level, so-called chief data officers usually take on the role of optimizing processes and equipping organizations to deal with data. At the level of the individual departments, the Open Data officers or data stewards are responsible for implementing and advising on the corresponding digitization steps. The tasks of the data officers include, in particular, monitoring the data records and ensuring their quality. The data protection officers act in addition to the data protection officers of the respective organizational units and consult with them on data protection issues. Data management is not an exclusively technical topic for those responsible for IT, but a comprehensive organizational task. As part of their own data management teams, executives and other representatives of an organization actively address cross-functional data processing. Questions about improved data management welcome to info@data.gv.at 3. internal and external efficiency gains Dealing with open data can bring about positive benefits for organizations and lead to overall efficiency gains. Significant effects exist in particular in the following categories: Cost savings, time savings, saving lives, environmental protection, improved knowledge transfer, optimized processes, transparency. Often, public agencies or public companies have "revenue illusions" about the need to sell data. Looking only at the revenue from data sales ignores the total costs incurred to market, sell, clear, etc. the data. An in-depth analysis is therefore required to determine whether the existing business models are still in line with the times. Overall improvements can be achieved across organizations through dedicated or shared infrastructures and by pooling data assets. The principle should be followed that an infrastructure or service should be provided by the entity (once only) that is best suited for it. An example of everyday time savings would be the measurement of travel times through improved navigation applications (faster location of suitable public transport, avoidance of traffic jams, etc.). European Data Portal. Study on the Value Creation of Open Data (January 2020). "The Economic Impact of Open Data: Opportunities for Value Creation in Europe." We are always grateful for feedback at info@data.gv.at 4. effects of open data What facts can be used to illustrate the effects of Open Data in Austria? This question is not easy to answer, as the impact or effect of Open Data is often not easy to capture in numbers or facts. Nevertheless, the effects of Open Data are indirectly observable in a variety of ways. However, a lack of open data is immediately recognizable to further users. Users therefore increasingly insist on their right to (access to) information ("right to know"), especially since the actions of public administration are publicly financed. Above all, however, the existence of a culture of open data is decisive for a company's location and creates jobs of the future, especially in the age of the knowledge society. An existing openness and a mutual exchange also promote trust in public administration and thus its quality. It is therefore necessary to develop and apply suitable strategic approaches or methodologies. Similarly, there are different methods for measuring the reuse of data and thus its effects. More information on the analysis of data by your own organization: data.gv.at/analyse How should the impact of Open Data in Austria be increased? Feedback welcome at any time to info@data.gv.at 5. economic and social benefits Regular analyses of the effects of Open Data support your own decision-making to increase the potential of Open Government Data. The economic and social benefits of open data result, among other things, from their implementation in applications or software solutions. Open data can also be understood as "free economic stimulus", as it can provide an enormous boost in economic impetus and innovation without a single euro in funding. To measure the economic and societal benefits, the data portal of the Austrian administration (data.gv.at) is based on the number of applications created. Therefore, data.gv.at provides a real-time overview of the applications created from open data(data.gv.at/en/applications/). The concretely created applications are also listed directly with the corresponding data records. Developers are actively encouraged to announce their own applications or reuse purpose based on Open Data on data.gv.at. Similarly, studies provide a comprehensive overview of the economic, social and environmental added value of using data. Organizations are encouraged to commission studies on data reuse. For example, recent studies show that the value of open data (as a percentage of GDP) will increase in the coming years due to the rapid proliferation of new applications and better ways for consumers to repurpose data as a result of increased penetration of digital devices. Data.gv.at - Applications/reuses: data.gv.at/en/applications Submit Form - Application: https://www.data.gv.at/en/applications/submit-application/ We are grateful for the disclosure of commissioned studies on Open Data to info@data.gv.at 6. inventory through internal data monitoring As a first step, it is advisable to take stock (screen) of the existing data resources within an organization. Internal data monitoring and dialog with end users can be used to determine which data sets are suitable for publication. This process allows organizations to gain a better overview of their own activity profile and to become more aware of how data is handled. It is also recommended to make available online inventory lists (metadata) of all holdings of an administration with a corresponding marking whether it is a publicly available record or whether the record in question is not publicly available for certain reasons. This process includes binding data protection checks and is in line with the core idea of the European General Data Protection Regulation, the aim of which is to ensure that data is handled with confidence. A first step is thus the separation of personal aspects from non-personal data to be made publicly available by public authorities (cf. anonymization). The presentation of one's own data holdings in the form of public inventory lists represents an important additional functionality for public communication. This allows citizens to see which data is publicly accessible and which - for good reason - cannot be published (closed data). The advantage lies in the avoidance of unnecessary queries to the data files. KDZ Open Government Procedure Model - Internal Data Monitoring (p. 24 ff) https://www.kdz.eu/de/file/18417/download Framework conditions for Open Government Data platforms https://go.gv.at/ogdframede 7. metadata for better findability All open administrative data must be cataloged and made findable in one place via the open data portal of the Austrian administration (data.gv.at) and provided with the appropriate metadata. The further practical arrangements for making information available are enshrined in the Information Reuse Act (IWG) (in line with the Open Data Directive 2019/1024). As a basic requirement, an Austria-wide standardized metadata sheet must be filled in for each data set, which is used equally by all Austrian administrative authorities. This ensures improved searchability and assignability of the respective data set. Many metadata fields can now already be automated or filled more quickly using additional software. For more details, see data.gv.at/instructions. Example: COVID-19: Epidemiological curve Help for metadata filling at info@data.gv.at 8. quality improvement through publication The planned publication and the necessary internal discussion of data can already bring about an internal increase in quality within the organization. Metadata not only allows for easier retrieval, but also describes the data better than before. Intensive dialog with stakeholders in the course of publications can also contribute to raising data quality, for example, when incorrect data are pointed out. The corresponding quality criteria of open data are shown in the so-called 5-Star Open Data Model. The evaluation of data quality is increasingly taking place using this star model. Best practices include regular release periods of datasets (approximately semi-annually) and associated events. 5 ★ Open data - https://5stardata.info/de 9. aggregated data Data of value to the public without reference to individuals can likewise be provided in the form of aggregated data. Aggregate data is generally understood to be abstract or statistical data derived from personal data, but which does not allow conclusions to be drawn about the original data. For example, these are statistical health data on the spread of the COVID-19 pandemic, which are of outstanding value to analysts and to collaborative crisis management. In the event of questions regarding data aggregation on the part of the authorities, it is recommended that the relevant data protection officer be contacted in advance or, if necessary, that contact be made with the PSI and Open Data Task Force of the Federal Ministry of Finance (BMF). What is data aggregation? https://searchsqlserver.techtarget.com/definition/data-aggregation Implementation questions to psi@bmdw.gv.at 10. anonymization Making Open Data available is also intended to drive forward the digitization of public administration. Since the process of identifying open data itself requires an obligatory data protection audit, the public body or public enterprise concerned must, in compliance with the legal requirements, establish basic specifications regarding the separation of personal data from non-personal data. Under Open Government Data, non-personal data is generally published unless reuse of certain data is permitted by law. However, personal data sets can also be made reusable under Open Data after the personal reference has been removed. Parts of personal data sets with public-relevant content are also of great added value for the public or the economy. Statistical data, for example, which do not allow conclusions to be drawn about specific individuals, are of great value. The process of separating personal content from general content is called anonymization. There are different approaches of suitable anonymization processes. The decisive factor is that a reference to a person no longer exists when anonymization is irreversible. In the future, it will be crucial for a modern administration to have and use appropriate secure anonymization techniques. According to the General Data Protection Regulation (GDPR, Art. 35), it is recommended that a data protection impact assessment be conducted by the relevant entity prior to making personal data available or to ensure that no personal data is made public if a processing operation is likely to involve a high risk. The license information should also state that the corresponding data sets have been anonymized and that it is prohibited to make personal identifications based on an anonymized data catalog. In case of questions regarding anonymization, it is recommended to contact the relevant data protection officer in advance or, if necessary, to contact the PSI and Open Data Task Force of the Federal Ministry of Finance (BMF). Data Protection Authority (DPA): Guidelines on Data Protection Impact Assessment (DPIA). https://www.dsb.gv.at/dam/jcr:ba295358-cf65-41a6-911d-a88cae94ba20/Leitlinien%20zur%20Datenschutz-Folgenabschaetzung-wp248-rev-01_de.pdf Orientations can be requested at psi@bmdw.gv.at 11. interaction with stakeholders The possibility for feedback on the respective data sets on websites enables a fact-oriented, interactive exchange with the public for the improvement of the own services. At the same time, this usually contributes significantly to an increase in citizens' trust in the administration. Open Data usually means that feedback mechanisms are planned in by default. Via data.gv.at, for example, feedback on every data record is possible in principle, provided that a suitable e-mail address of the public body has been stored. In addition to the technical analysis of data reuse, interactive surveys or polls of user groups or users allow the determination of actual data needs, as well as to determine which additional data sets are requested. In addition, surveys can be used to determine the optimization potential of the company's own processes and data. This shows the public administration's interest in citizen dialog and at the same time strengthens the public's trust in the public administration or the improvement of its own services. In addition, it would be possible to set up evaluation mechanisms for data sets (for example, evaluation according to school grades). Consideration should be given to whether feedback in textual form or via standardized assessment is preferred. Both forms allow interaction with the administration. Organizations can deliberately incentivize increased transparency and availability of data or its reuse. This can take the form of regular events, prizes, studies, campaigns or hackathons, for example. Open Data opens up opportunities for improved exchange between public administration and civil society associations, business and start-ups. Regular data release schedules can also be linked to events to increase visibility. Similarly, targeted incentives can be provided to activate communities. This is usually done on the basis of a data theme. The aim is to promote regular exchange between data producers and re-users. Users present the reuse of certain data sets and can thereby communicate their data needs. Youth hacks Vienna's strategy for digitization GovCamp 12th Austria-wide cooperation In order to gain experience, active participation in Austria-wide cooperation and systematic networking should be sought. The foundation for an Austria-wide cooperation was laid in 2011 with the founding of Cooperation Open Government Data (OGD) Austria. The basic goal of this voluntary association of public sector actors is to exchange information and best practices, for example by means of regular meetings, in order to advance the further development of Open Data in Austria. Cooperation creates synergies and benefits for all involved. Especially since Open Data requires appropriate framework conditions, the Cooperation OGD Austria - together with all stakeholders involved - developed common technical and organizational principles at an early stage. These have been formalized accordingly by means of resolutions within the framework of federal-state-city-community (BLSG) agreements and are to be regarded as valid Austrian standards. Within the framework of Cooperation OGD Austria, work is underway to further develop open data governance in Austria. Any public body is welcome to participate. Cooperation Open Government Data (OGD) Austria https://www.data.gv.at/en/info/cooperation-ogd-austria/ Key foundational documents: Framework for Open Government Data Platforms (Version 1.3) https://go.gv.at/ogdframede (German) https://go.gv.at/ogdframeen (English) Austrian Metadata Standard (Version 2.5) https://go.gv.at/ogdmetade (German) https://go.gv.at/ogdmetaen (English) Open Government Documents (Version 1.1) https://go.gv.at/ogdocs XML Metadata Interface https://go.gv.at/xmlmeta 13. sustainability Open data, transparency and participation contribute significantly to sustainability. A challenge for the future is to better capture the benefits of data and map them to the 17 Sustainable Development Goals (SDGs). An important principle in the area of sustainability is inclusion. The digitization of public administration resources and the availability of public services increase the degree of inclusion and participation in the public community. Moreover, in the digital age, it is increasingly irrelevant where you are or what technical means you use to access services and data. In accordance with the Open Data principle, every person should have equal opportunities to access and reuse data so that no one is left behind. Sustainable Development - Agenda 2030, SDG - www.sdg.gv.at 14. education and training Training and continuing education programs are essential for providing additional skills in the use of technology and for the further development of public administration. Open Data training is one of the basic building blocks of more efficient process flows and fundamental data management in organizations. OpenGeoEdu freely accessible online courses on Open Data https://learn.opengeoedu.de/opendata Federal Academy of Administration https://www.oeffentlicherdienst.gv.at/vab/seminarprogramm/index.html KDZ Center for Administrative Research www.kdz.eu 15. further information What is data governance? https://www.computerweekly.com/de/definition/Data-Governance Data Excellence Strategy of the City of Vienna https://digitales.wien.gv.at/site/files/2019/03/Data-Excellence.pdf Cooperation Open Government Data (OGD) Austria https://www.data.gv.at/en/info/cooperation-ogd-austria/ Weblink: data.gv.at/governance
20.10.2020
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Leitfaden "Open Data Governance - Auf dem Weg zu einer datengestützten Organisation"
Die Entwicklung einer eigenen Open Data Strategie bzw. einer Open Data Governance ist ein wichtiger Schritt zur Transformation bestehender Verwaltungsstrukturen hin zu bürgernahen und datengestützten Organisationen. Open Data gibt den Anstoß für vernetztes und kollaboratives Arbeiten in der eigenen Organisation. Dies kann zu erheblichen, nachhaltigen Effizienzsteigerungen beitragen. Mit Hilfe vorhandener Daten werden zudem evidenzbasierte Entscheidungen unterstützt. Erst mit einem übergreifenden Ansatz kann ein erfolgreiches Zusammenspiel unterschiedlichster Bereiche gelingen. Essentiell hierbei ist das Aufbrechen von Silos, dh. die Ermöglichung einer querschnittsübergreifenden Daten-Weiterverwendung und Wertschöpfung. Dies erfordert einerseits einen strategischen Top-Down Ansatz, der vom Management klar vorgegeben wird und der in weiterer Folge Bottom-Up Prozesse bzw. vernetztes Arbeiten innerhalb der Verwaltungsstrukturen ermöglicht. Das Grundprinzip der Bereitstellung von Daten über eine einzige Anlaufstelle („once only“ bzw. „single point of truth“) sollte bei der Weiterentwicklung von Prozessen stets mit bedacht werden. 1. Leitprinzip „Open by Default“ Das Leitprinzip der „standardmäßig offenen Daten“ („open by default“) entspricht im Wesentlichen dem öffentlichen Auftrag der Verwaltung. Dieses Leitprinzip besagt, dass sämtliche Ergebnisse des Handelns der öffentlichen Verwaltung, insbesondere bedingt durch die öffentliche Finanzierung, im Grunde öffentlich verfügbar zu machen sind und dass Daten nur in bestimmten Ausnahmefällen, wie etwa dem Schutz der öffentlichen Sicherheit, nicht diesem Leitprinzip unterliegen. Dieser Grundsatz wurde ebenso in der Open Data Richtlinie der EU verankert. Öffentliche Institutionen sind daher aufgefordert, diesen Leitsatz in deren strategische Leitbilder zu integrieren. 2. Open Data Beauftragte einrichten Die proaktive öffentliche Bereitstellung von Daten und Informationen erfordert ein entsprechendes Know-How und eine adäquate Ressourcenbereitstellung in Organisationen. Erfolgreiche Umstellungsprozesse können in der Form von eigenen Open Data Beauftragten in die Wege geleitet werden. Diese Personen sollten andere Kolleginnen und Kollegen innerhalb der Struktur einer Organisationen beraten und ihnen Hilfestellung geben können, sofern noch kein entsprechendes Know-How im Umgang mit der Bereitstellung von Daten vorherrscht. Auf höherer Ebene übernehmen in der Regel sogenannte Chief Data Officers die Rolle, die Abläufe zu optimieren und Organisationen für den Umgang mit Daten zu wappnen. Auf Ebene der einzelnen Abteilungen sind die Open Data Beauftragten bzw. Datenbeauftragten („data stewards“) für die Durchführung und Beratung der entsprechenden Digitalisierungsschritte zuständig. Zu den Aufgaben der Datenbeauftragten gehört es insbesondere, die Datensätze zu überwachen und deren Qualität sicherzustellen. Die Datenbeauftragten handeln dabei in Ergänzung zu den Datenschutzbeauftragten der jeweiligen Organisationseinheiten und stimmen sich mit diesen zu Fragen des Datenschutzes ab. Datenmanagement ist kein ausschließlich technisches Thema für die IT Verantwortlichen, sondern eine umfassende organisatorische Aufgabe. Im Rahmen eigener Datenmanagementteams setzen sich Führungskräfte und andere Vertreter einer Organisation aktiv mit der bereichsübergreifenden Datenverarbeitung auseinander. Fragen zum verbesserten Datenmanagement gerne an info@data.gv.at 3. Interne und externe Effizienzsteigerungen Der Umgang mit offenen Daten kann einen positiven Nutzen für Organisationen bewirken und zu Effizienzsteigerungen insgesamt führen. Wesentliche Effekte bestehen insbesondere in den folgenden Kategorien: Kosteneinsparungen, Zeitersparnis, Rettung von Leben, Umweltschutz, verbesserter Wissenstransfer, optimierte Prozesse, Transparenz. Häufig bestehen bei öffentlichen Stellen oder öffentlichen Unternehmen „Einnahmensillusionen“ zum Erfordernis des Verkaufs von Daten. Der ausschließliche Blick auf die Einnahmen von Datenverkäufen lässt die Gesamtkosten unbeachtet, die für Vermarktung, Verkauf, Verrechnung, etc. der Daten anfallen. Es bedarf daher einer eingehenden Analyse, ob die bisherigen Geschäftsmodelle noch zeitgemäß sind. Gesamthafte Verbesserungen können organisationsübergreifend durch dezidierte bzw. geteilte Infrastrukturen und durch das Pooling von Datenbeständen erzielt werden. Hierbei sollte der Grundsatz verfolgt werden, dass eine Infrastruktur oder Dienstleistung von jener Stelle (once only) erbracht werden sollte, die dafür am besten geeignet ist. Ein Beispiel für die alltägliche Zeitersparnis wäre etwa die Bemessung von Reisezeiten durch verbesserte Navigationsanwendungen (raschere Auffindbarkeit geeigneter öffentlicher Verkehrsmittel, Vermeidung von Verkehrsstaus, etc.). Europäisches Datenportal. Studie zur Wertschöpfung von Open Data (Jänner 2020). “The Economic Impact of Open Data: Opportunities for Value Creation in Europe” Wir sind jederzeit dankbar über Feedback unter info@data.gv.at 4. Wirkungen von Open Data Anhand welcher Tatsachen lassen sich die Wirkungen von Open Data in Österreich darstellen? Diese Frage ist nicht einfach zu beantworten, da der Impact bzw. die Wirkung von Open Data oft nicht einfach in Zahlen oder Fakten zu fassen ist. Dennoch sind die Effekte von Open Data indirekt in vielfältigster Weise beobachtbar. Ein Fehlen von offenen Daten ist für Weiterverwender jedoch sofort erkennbar. Nutzer pochen daher zunehmend auf deren Recht auf (Zugang zu) Informationen („right to know“), zumal das Handeln der öffentlichen Verwaltung öffentlich finanziert wird. Das Vorhandensein einer Kultur der offenen Daten ist vor allem jedoch standortentscheidend und schafft Arbeitsplätze der Zukunft, insbesondere im Zeitalter der Wissensgesellschaft. Eine vorhandene Offenheit und ein gegenseitiger Austausch fördern zudem das Vertrauen in die öffentliche Verwaltung und somit auch deren Qualität. Es gilt daher geeignete strategische Herangehensweisen bzw. Methodologien zu entwickeln und anzuwenden. Ebenso gibt es unterschiedliche Methoden zur Bemessung der Weiterverwendung von Daten und somit auch deren Wirkungen. Nähere Informationen zur Analyse von Daten durch die eigene Organisation: data.gv.at/infos/analyse/ Wie soll die Wirkung von Open Data in Österreich erhöht werden? Feedback jederzeit gerne an info@data.gv.at 5. Wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Nutzen Regelmäßige Analysen der Wirkungen von Open Data unterstützen die eigene Entscheidungsfindung zur Steigerung des Potentials von Open Government Data. Der wirtschaftliche und gesellschaftliche Nutzen von offenen Daten ergibt sich u.a. durch deren Implementierung in Anwendungen oder Softwarelösungen. Offene Daten können auch als „kostenlose Wirtschaftsförderung“ verstanden werden, da sie ohne einen einzigen Euro an Förderungen einen enormen Schub an wirtschaftlichen Impulsen und Innovationen bewirken können. Zur Bemessung des wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Nutzens orientiert sich das Datenportal der österreichischen Verwaltung (data.gv.at) an der Anzahl der entstandenen Anwendungen. Von data.gv.at wird daher in Echtzeit ein Überblick über die aus offenen Daten entstandenen Anwendungen zur Verfügung gestellt (data.gv.at/applikationen). Die konkret entstandenen Anwendungen werden ebenso direkt bei den entsprechenden Datensätzen aufgelistet. Entwickler sind aktiv dazu aufgerufen, eigene Anwendungen oder den Weiterverwendungszweck auf der Basis von Open Data auf data.gv.at bekanntzugeben. Ebenso geben Studien einen umfassenden Überblick über den wirtschaftlichen, sozialen und ökologischen Mehrwert der Nutzung von Daten. Organisationen werden dazu ermutigt Studien zur Datenweiterverwendung in Auftrag zu geben. Aktuelle Studien belegen etwa, dass der Wert von offenen Daten (als Prozentsatz des BIP) sich in den kommenden Jahren erhöhen wird durch die rapide Ausbreitung neuer Anwendungen und bessere Möglichkeiten zur Weiterverwendung von Daten durch Verbraucher als Ergebnis der erhöhten Durchdringung mit digitalen Geräten. Data.gv.at - Anwendungen/Weiterverwendungszwecke: data.gv.at/applikationen Formular - Anwendung einreichen: https://www.data.gv.at/applikationen/anwendung-einreichen Wir sind dankbar über die Bekanntgabe von in Auftrag gegebenen Studien zu Open Data an info@data.gv.at 6. Bestandsaufnahme durch internes Daten-Monitoring Als erster Schritt empfiehlt sich eine Bestandsaufnahme (Screening) der vorhandenen Datenbestände innerhalb einer Organisation. Anhand eines internen Daten-Monitorings und im Dialog mit Endnutzern kann ermittelt werden, welche Datenbestände für eine Veröffentlichung geeignet sind. Dieser Prozess erlaubt es Organisationen einen besseren Überblick über das eigene Tätigkeitsprofil zu erlangen und sich ein besseres Bewusstsein über den Umgang mit Daten zu verschaffen. Empfohlen wird auch die Online-Zurverfügungstellung von Bestandslisten (Metadaten) von sämtlichen Beständen einer Verwaltung mit einer entsprechenden Kennzeichnung ob es sich um einen öffentlich verfügbaren Datensatz handelt oder ob der betreffende Datensatz aus bestimmten Gründen nicht öffentlich verfügbar ist. Dieser Prozess umfasst verbindliche Datenschutz-Prüfungen und entspricht dem Kerngedanken der europäischen Datenschutz-Grundverordnung, deren Ziel es ist, einen vertrauensvollen Umgang mit Daten zu gewährleisten. Ein erster Schritt ist somit die Trennung von personenbezogenen Aspekten von nicht-personenbezogenen Daten, die von Behörden öffentlich zugänglich zu machen sind (vgl. Anonymisierung). Die Darstellung der eigenen Datenbestände in Form von öffentlichen Bestandslisten stellt eine wichtige zusätzliche Funktionalität für die Öffentlichkeitskommunikation dar. Somit können die Bürgerinnen und Bürger sehen, welche Daten öffentlich zugänglich sind und welche - aus gutem Grunde - nicht veröffentlicht werden können (closed data). Der Vorteil liegt in der Vermeidung von unnötigen Anfragen zu den Datenbeständen. KDZ Open Government Vorgehensmodell - Internes Datenmonitoring (S. 24 ff) https://www.kdz.eu/de/file/18417/download Rahmenbedingungen für Open Government Data Plattformen https://go.gv.at/ogdframede 7. Metadaten zur besseren Auffindbarkeit Alle offenen Verwaltungsdaten müssen an einer Stelle über das offene Datenportal der österreichischen Verwaltung (data.gv.at) katalogisiert und auffindbar gemacht werden und mit den entsprechenden Metadaten versehen werden. Die weiteren praktischen Vorkehrungen der Verfügbarmachung sind im Informationsweiterverwendungsgesetz (IWG) verankert (entsprechend der Open Data Richtlinie 2019/1024). Als Grundvoraussetzung muss zu jedem Datensatz ein österreichweit standardisiertes Metadatenblatt befüllt werden, welches von allen österreichischen Verwaltungsbehörden gleichermaßen verwendet wird. Dadurch wird die verbesserte Suchbarkeit und Zuordenbarkeit des jeweiligen Datensatzes sichergestellt. Viele Metadatenfelder können mittlerweile bereits automatisiert bzw. mittels zusätzlicher Software rascher befüllt werden. Näheres hierzu unter data.gv.at/daten/anleitung-zur-datenveroeffentlichung/ Beispiel: COVID-19: Epidemiologische Kurve Hilfestellung zur Metadaten-Befüllung unter info@data.gv.at 8. Qualitätssteigerung durch Veröffentlichung Bereits die geplante Veröffentlichung und dafür nötige interne Auseinandersetzung mit Daten kann eine organisationsinterne Qualitätssteigerung bewirken. Metadaten erlauben nicht nur die erleichterte Auffindbarkeit, sondern beschreiben die Daten auch besser als bisher. Der intensive Dialog mit Stakeholdern im Zuge von Veröffentlichungen kann ebenso zur Hebung der Datenqualität beitragen, wenn beispielsweise Hinweise auf fehlerhafte Daten erfolgen. Die entsprechenden Qualitätskriterien offener Daten werden im so-genannten 5-Sterne Open Data Modell gezeigt. Die Bewertung der Datenqualität findet zunehmend anhand dieses Sternemodells statt. Als Best Practice gelten regelmäßige Veröffentlichungsphasen von Datensätzen (etwa halbjährlich) und damit verbundene Veranstaltungen. 5 ★ Offene Daten - https://5stardata.info/de 9. Aggregierte Daten Für die Öffentlichkeit wertvolle Daten ohne Personenbezug können ebenso in der Form von aggregierten Daten bereitgestellt werden. Unter aggregierten Daten versteht man in der Regel abstrakte oder statistische Daten, die von personenbezogenen Daten abgeleitet werden, die aber keine Rückschlüsse auf die Ursprungsdaten zulassen. Dies sind beispielsweise statistische Gesundheitsdaten zur Ausbreitung der COVID-19 Pandemie, die für Analytiker und für die gemeinsame Krisenbewältigung von herausragendem Wert sind. Bei Fragen zur Datenaggregation seitens der Behörden wird eine vorhergehende Kontaktaufnahme mit dem betreffenden Datenschutzbeauftragten empfohlen bzw. allenfalls Kontakt mit der Task Force PSI und Open Data des Bundesministeriums für Finanzen (BMF) aufzunehmen. What is data aggregation? https://searchsqlserver.techtarget.com/definition/data-aggregation Fragen zur Implementierung an psi@bmdw.gv.at 10. Anonymisierung Mit der Verfügbarmachung von Open Data soll auch eine Digitalisierung der öffentlichen Verwaltung vorangetrieben werden. Nachdem der Prozess der Ermittlung von offenen Daten selbst eine verpflichtende Datenschutzprüfung bedingt, hat die betreffende öffentliche Stelle oder das öffentliche Unternehmen unter Beachtung der gesetzlichen Vorgaben grundlegende Vorgaben bezüglich der Trennung von personenbezogenen von nicht-personenbezogenen Daten zu treffen. Unter Open Government Data werden grundsätzlich nicht-personenbezogene Daten veröffentlicht, außer eine Weiterverwendbarkeit bestimmter Daten ist gesetzlich erlaubt. Allerdings können auch personenbezogene Datensätze nach Entfernung des Personenbezugs unter Open Data weiterverwendbar gemacht werden. Für die Öffentlichkeit bzw. Wirtschaft sind auch Teile von personenbezogenen Datensätzen mit öffentlich-relevantem Inhalt von großem Mehrwert. Großen Wert haben etwa statistische Daten, die keine Rückschlüsse auf bestimmte Personen ermöglichen. Den Vorgang der Trennung von Inhalten mit Personenbezug von allgemeinen Inhalten bezeichnet man als Anonymisierung. Es gibt unterschiedliche Ansätze geeigneter Anonymisierungsvorgänge. Entscheidend ist, dass ein Personenbezug dann nicht mehr besteht, wenn eine Anonymisierung irreversibel ist. Für eine moderne Verwaltung wird es in Zukunft ausschlaggebend sein über entsprechende sichere Anonymisierungstechniken zu verfügen und diese anzuwenden. Gemäß Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO, Art. 35) empfiehlt sich die Durchführung einer Datenschutz-Folgenabschätzung seitens der betreffenden Stelle vor einer Verfügbarmachung bzw. zur Sicherstellung dass keine personenbezogenen Daten veröffentlicht werden, wenn ein Verarbeitungsvorgang wahrscheinlich ein hohes Risiko mit sich bringt. Aus den Lizenzangaben sollte ebenso hervorgehen, dass die entsprechen Datensätze anonymisiert wurden und dass es untersagt ist, Personenidentifizierungen anhand eines anonymisierten Datenkatalogs vorzunehmen. Bei Fragen zur Anonymisierung wird eine vorhergehende Kontaktaufnahme mit dem betreffenden Datenschutzbeauftragten empfohlen bzw. allenfalls Kontakt mit der Task Force PSI und Open Data des Bundesministeriums für Finanzen (BMF) aufzunehmen. Datenschutzbehörde (DSB): Leitlinien zur Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) https://www.dsb.gv.at/dam/jcr:ba295358-cf65-41a6-911d-a88cae94ba20/Leitlinien%20zur%20Datenschutz-Folgenabschaetzung-wp248-rev-01_de.pdf Orientierungen können unter psi@bmdw.gv.at angefragt werden 11. Interaktion mit den Stakeholdern Die Möglichkeit für Rückmeldungen (Feedback) zu den jeweiligen Datensätzen auf Websites ermöglicht den sachorientierten, interaktiven Austausch mit der Öffentlichkeit zur Verbesserung der eigenen Services. Gleichzeitig trägt dies in der Regel erheblich zu einem gesteigerten Vertrauen der Bürgerinnen und Bürger in die Verwaltung bei. Open Data bedeutet in der Regel, dass Feedback-Mechanismen standardmäßig eingeplant sind. Über data.gv.at etwa ist Feedback zu jedem Datensatz grundsätzlich möglich, sofern eine geeignete E-Mailadresse der öffentlichen Stelle hinterlegt wurde. Nebst der technischen Analyse der Daten-Weiterverwendung ermöglichen interaktive Erhebungen oder Umfragen unter Nutzergruppen oder Nutzern die Ermittlung des tatsächlichen Datenbedarfs, wie auch zur Feststellung welche zusätzlichen Datensätze angefragt werden. Überdies kann mittels Umfragen das Optimierungspotential eigener Prozesse und Daten festgestellt werden. Dies zeigt das Interesse der öffentlichen Verwaltung am Bürgerdialog und stärkt zugleich das Vertrauen der Öffentlichkeit an der öffentlichen Verwaltung bzw. der Verbesserung eigener Services. Ergänzend bestünde die Möglichkeit zur Einrichtung von Bewertungsmechanismen für Datensätze (beispielsweise Bewertung nach Schulnoten). Es ist zu überlegen, ob Rückmeldungen in textueller Form oder mittels standardisierter Bewertung bevorzugt werden. Beide Formen ermöglichen eine Interaktion mit der Verwaltung. Organisationen können bewusst Anreize setzen zur Steigerung der Transparenz und Verfügbarkeit von Daten oder deren Weiterverwendung. Dies kann etwa in der Form von regelmäßigen Veranstaltungen, Preisen, Studien, Kampagnen oder Hackathons geschehen. Open Data eröffnet Möglichkeiten zum verbesserten Austausch der öffentlichen Verwaltung mit Vereinigungen der Zivilgesellschaft, der Wirtschaft und Start-ups. Regelmäßige Daten-Veröffentlichungspläne können ebenso mit Veranstaltungen verknüpft werden zur Steigerung der Außenwirkung. Ebenso können gezielt Anreize zur Aktivierung von Communities gesetzt werden. Dies geschieht in der Regel anhand eines Datenthemas. Gefördert werden soll hierbei der regelmäßige Austausch zwischen Datenproduzenten und Weiterverwendern. Nutzer präsentieren dabei die Weiterverwendung von bestimmten Datensätzen und können dadurch deren Datenbedarf kommunizieren. Jugend hackt Wiens Strategie für Digitalisierung GovCamp 12. Österreichweite Kooperation Für den eigenen Erfahrungsgewinn sollte eine aktive Teilnahme an österreichweiten Kooperationen bzw. einer systematischen Vernetzung angestrebt werden. Der Grundstein für eine österreichweite Kooperation wurde 2011 gelegt mit der Gründung der Cooperation Open Government Data (OGD) Österreich. Grundlegendes Ziel dieses freiwilligen Zusammenschlusses von Akteuren des öffentlichen Sektors ist es, Informationen und Best Practices auszutauschen, etwa mittels regelmäßiger Sitzungen, um die Weiterentwicklung von Open Data in Österreich voranzutreiben. Durch Kooperation entstehen Synergien und Nutzen für alle Beteiligten. Zumal für Open Data entsprechende Rahmenbedingungen erforderlich sind, wurden von der Cooperation OGD Österreich - gemeinsam mit allen beteiligten Akteuren - frühzeitig gemeinsame technische und organisatorische Grundlagen erarbeitet. Diese wurden mittels Beschlüssen im Rahmen von Bund-Ländern-Städten-Gemeinden (BLSG) entsprechend formalisiert und sind als gültige österreichische Standards zu erachten. Im Rahmen der Cooperation OGD Österreich wird an einer Weiterentwicklung der Open Data Governance in Österreich gearbeitet. Jede öffentliche Stelle ist herzlich eingeladen mitzuwirken. Cooperation Open Government Data (OGD) Österreich https://www.data.gv.at/infos/cooperation-ogd-oesterreich/ Wesentliche Grundlagendokumente: Rahmenbedingungen für Open Government Data Plattformen (Version 1.3) https://go.gv.at/ogdframede (deutsch) https://go.gv.at/ogdframeen (englisch) Österreichischer Metadatenstandard (Version 2.5) https://go.gv.at/ogdmetade (deutsch) https://go.gv.at/ogdmetaen (englisch) Open Government Documents (Version 1.1) https://go.gv.at/ogdocs XML Metadaten Schnittstelle https://go.gv.at/xmlmeta 13. Nachhaltigkeit Offene Daten, Transparenz und Partizipation tragen in erheblichem Maße zur Nachhaltigkeit bei. Eine Herausforderung für die Zukunft ist es, den Nutzen von Daten besser zu erfassen und den 17 Nachhaltigkeitszielen (Sustainable Development Goals, SDG) zuzuordnen. Ein wichtiger Grundsatz im Bereich der Nachhaltigkeit ist Inklusion. Die Digitalisierung von Beständen der öffentlichen Verwaltung und Verfügbarkeit öffentlicher Services steigert den Grad an Inklusion und die Teilhabe am öffentlichen Gemeinwesen. Überdies ist es im digitalen Zeitalter zunehmend irrelevant an welchem Ort man sich befindet oder mit welchen technischen Mitteln man auf Dienste und Daten zugreift. Entsprechend dem Open Data Grundsatzgedanken soll jede Person gleiche Chancen auf den Zugang und die Weiterverwendung von Daten erhalten, sodass niemand zurückgelassen wird (leaving no one behind). Nachhaltige Entwicklung – Agenda 2030, SDG - www.sdg.gv.at 14. Aus- und Weiterbildung Schulungen und Weiterbildungsangebote sind essentiell zur Vermittlung zusätzlicher Fähigkeiten im Umgang mit Technologien und zur Weiterentwicklung der öffentlichen Verwaltung. Open Data Schulungen zählen zu den Grundbausteinen effizienterer Prozessabläufe und eines grundlegenden Datenmanagements in Organisationen. OpenGeoEdu frei zugängliche Online-Kurse zu Open Data https://learn.opengeoedu.de/opendata Verwaltungsakademie des Bundes https://www.oeffentlicherdienst.gv.at/vab/seminarprogramm/index.html KDZ Zentrum für Verwaltungsforschung www.kdz.eu 15. Weiterführende Informationen Was ist Data Governance? https://www.computerweekly.com/de/definition/Data-Governance Data Excellence Strategie der Stadt Wien https://digitales.wien.gv.at/site/files/2019/03/Data-Excellence.pdf Cooperation Open Government Data (OGD) Österreich https://www.data.gv.at/infos/cooperation-ogd-oesterreich/ Weblink: data.gv.at/governance
20.10.2020
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Guide "Open Data Analysis - Making Better Decisions"
The effects of public administration are often difficult to capture in figures. However, an evidence-based approach calls for clearer accounts of administrative action. The systematic provision of open data enables better and, above all, automatable presentations and is thus an essential component of the digital transformation of the public sector. The conscious handling of open data and its reuse enables an analysis of value creation through data. On the one hand, the availability of open data is a measure of how open an administration is to its citizens. However, the existence of electronic information and its analysis also allows the public administration to draw valuable and detailed conclusions about its further use and demand, both within the administration and on the part of the public. The digitization of processes and documents allows a better overview of own optimization possibilities and the potential increase of the general user satisfaction. Herewith, some instruments and procedures for the analysis and measurability of Open Government Data are presented, the active use of which should enable even better administrative action. 1. analysis and monitoring of reuse The open data portal of the Austrian administration(data.gv.at/stats) offers a comprehensive web analysis and measurability tool with which the further use of open data can be made measurable or visualized. These statistics can be used freely and likewise to analyze the potential of your own data. For example, the number of calls to specific data records and reuse scenarios can be displayed. These analytics can be used to identify data sets with the highest impact and demand. During the Corona crisis, for example, a significant increase in demand for health data was identified. For data providers within the public administration, it makes sense to acquire a level of knowledge about which of one's own data sets are reused by other public authorities or public companies. To increase efficiency, data providers are encouraged to implement such processes or regular analyses technically and organizationally, such as setting up their own monitoring processes (including their own data governance). Frequent information retrievals on websites, for example, can provide clues as to which (further) data might be relevant for publication. Open Data Governance - data.gv.at/governance Data.gv.at Statistics - Web Analysis (Matomo) - data.gv.at/stats What processes have been implemented on their part? We always appreciate feedback on best practices of reuse analysis to info@data.gv.at 2. key performance indicators (KPI) The systematic availability of Open Data leads to sometimes significant time and cost savings for public administration and the public. For example, the proactive availability of open data saves administrative units from having to respond to numerous inquiries. Due to the immediate availability of relevant information, users save themselves the trouble of making inquiries to authorities. Efficient organizations strive to quantify these effects and analyze them for their own improvements. An evidence-based approach in public administration is usually guided by so-called key performance indicators (KPIs). These arise, for example, from insights about how to maximize the impact and demand of data. Across Europe, essential KPIs in the data area are considered to be, for example: the number of visitors, the number of downloads, the demand and frequency of use of open data The number of data providers using Open Data or the number of applications that have been created based on the use of the data. cf. EDP Analytical Report n16, May 2020 (e.g. p. 22) Open Data Best Practices Europe: Learning from Cyprus, France and Ireland 3. measurement of indicators The statistics tool of the data portal of the Austrian administration (data.gv.at/stats) allows for more detailed presentations of key performance indicators (KPI). This facilitates more detailed analysis and enables real-time measurability of data reuse. Likewise, user behavior can be better derived from these statistics. When it comes to measurement data, it is important to keep in mind that app developers often create copies of the data sets for the users of their applications. Since these accesses to third-party apps and applications cannot be measured by data.gv.at, the actual usage figure will often be much higher than indicated in the statistics. A more in-depth development of Austria-wide KPIs in the area of Open Data is being considered, but these can be defined in greater depth individually by each organization itself. Basically, it is suggested to set up own technical and qualitative analysis tools for a better clarification of the potential of own data, in order to thus collect a more target-oriented data demand. We are always grateful for feedback on specially set up analysis tools and experiences at info@data.gv.at 4. record applications and further uses Regular analyses of the effects of Open Data support your own decision-making to increase the potential of Open Government Data. The economic and social benefits of open data result, among other things, from their implementation in applications or software solutions. To measure the economic and societal benefits, the data portal of the Austrian administration (data.gv.at) is based on the number of applications created. From data.gv.at, therefore, an overview of the applications created from open data is made available in real time. The concretely created applications are also listed directly with the corresponding data records. Developers are actively encouraged to announce their own applications or reuse purpose based on Open Data on data.gv.at. Data.gv.at - Applications/reuse - https://www.data.gv.at/en/applications/ Form - Submit Application - https://www.data.gv.at/en/applications/submit-application/ 5. studies on the economic and social benefits Studies provide a comprehensive overview of the economic, social and environmental added value of using data. Organizations are encouraged to commission studies on data reuse. Recent studies show that the value of open data (as a percentage of GDP) will increase in the coming years due to the rapid proliferation of new applications and better ways to repurpose data as a result of increased penetration of digital devices. We are grateful for the announcement of studies on Open Data at info@data.gv.at 6. qualitative analysis with data providers In addition to the data-based evaluations, qualitative analyses together with the responsible data providers are essential. Here, the expected effects of opening data sets are discussed. This allows organizations to get a clearer picture of what impacts have occurred for the public and their own organization from making data available to the public, such as overall time and cost savings. 7. activation of communities Measuring the reuse of data should likewise be done through community activation. This can be driven by the organization itself or by specific organizational units. A topic-oriented exchange is recommended. Regular dialogue with data re-users enables users to present the purposes for which data is used and organizations to identify necessary improvement needs. In certain cases, this also results in mutual benefits for improving general administrative services, such as the development of nonprofit apps by communities. Ideas or suggestions for improvement based on Open Data - we are always grateful for feedback to info@data.gv.at 8. further information European Data Portal. The Economic Impact of Open Data. Opportunities for value creation in Europe (26.01.2020) https://www.europeandataportal.eu/en/highlights/the-economic-impact-of-open-data European Data Portal. Analytical Report n16. Open Data Best Practices In Europe: Learning From Cyprus, France, And Ireland. (19.05.2020) https://www.europeandataportal.eu/sites/default/files/report/20200518_AR16_ODM%20Top%20Performing%20Countries_V1.1_FINAL.pdf Austria - Data.gv.at - Web Analysis and Statistics (Matomo) https://www.data.gv.at/stats France - Data.gouv.fr - Web Analysis and Statistics (Matomo) https://stats.data.gouv.fr Ireland - Data.gov.ie - Website and usage metrics https://data.gov.ie/stats Weblink: data.gv.at/analysis
20.10.2020
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Leitfaden "Open Data Analyse - Bessere Entscheidungen treffen"
Die Wirkungen der öffentlichen Verwaltung lassen sich oft nur schwierig in Zahlen fassen. Ein evidenzbasiertes Vorgehen verlangt jedoch nach eindeutigeren Darstellungen des Verwaltungshandelns. Die systematische Bereitstellung offener Daten (Open Data) ermöglicht bessere und v.a. automatisierbare Darstellungen und ist somit ein essentieller Bestandteil der digitalen Transformation des öffentlichen Sektors. Der bewusste Umgang mit offenen Daten und deren Weiterverwendung ermöglicht eine Analyse der Wertschöpfung durch Daten. Die Verfügbarkeit von offenen Daten ist einerseits ein Gradmesser darüber, wie offen eine Verwaltung sich ihren Bürgerinnen und Bürgern gegenüber nach außen zeigt. Das Vorhandensein von elektronischen Informationen und deren Analyse erlaubt der öffentlichen Verwaltung allerdings auch wertvolle und detaillierte Rückschlüsse über deren Weiterverwendung und Nachfrage, sowohl verwaltungsintern als auch seitens der Öffentlichkeit. Die Digitalisierung von Prozessen und Dokumenten erlaubt einen besseren Überblick über eigene Optimierungsmöglichkeiten und die potentielle Steigerung der allgemeinen Nutzerzufriedenheit. Hiermit werden einige Instrumentarien bzw. Vorgehensweisen zur Analyse und der Messbarkeit von Open Government Data vorgestellt, deren aktive Nutzung ein noch besseres Verwaltungshandeln ermöglichen soll. 1. Analyse und Monitoring der Weiterverwendung Das offene Datenportal der österreichischen Verwaltung (data.gv.at/stats) bietet ein umfangreiches Web Analyse- und Messbarkeits-Instrument an, mit dem die Weiterverwendung von offenen Daten messbar gemacht wird bzw. visualisiert werden kann. Diese Statistiken können frei genutzt werden und ebenso zur Analyse des Potentials eigener Daten verwendet werden. Dargestellt werden können etwa die Anzahl der Aufrufe von bestimmten Datensätzen und Weiterverwendungsszenarien. Anhand dieser Analysemöglichkeiten können Datensätze mit der höchsten Wirkung (engl. Impact) und Nachfrage identifiziert werden. Während der Corona-Krise konnte etwa eine deutlich erhöhte Nachfrage nach Gesundheitsdaten identifiziert werden. Für Datenbereitsteller innerhalb der öffentlichen Verwaltung ist es sinnvoll, sich einen Wissensstand darüber anzueignen, welche der eigenen Datenbestände von anderen öffentlichen Behörden oder öffentlichen Unternehmen weiterverwendet werden. Zur Effizienzsteigerung werden Datenbereitsteller dazu ermutigt, derartige Prozesse oder regelmäßige Analysen technisch und organisatorisch zu implementieren, wie etwa die Aufsetzung eigener Monitoring-Prozesse (u.a. eigene Data Governance). Häufige Informationsabrufe auf Websites können etwa Hinweise darüber geben, welche (weiteren) Daten für eine Veröffentlichung relevant sein könnten. Open Data Governance - data.gv.at/governance Data.gv.at Statistiken - Web Analyse (Matomo) - data.gv.at/stats Welche Prozesse wurden ihrerseits implementiert? Wir sind jederzeit dankbar über Feedback zu Best Practices der Analyse der Weiterverwendung an info@data.gv.at 2. Key Performance Indikatoren (KPI) Die systematische Verfügbarkeit von Open Data führt zu teils erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen für die öffentliche Verwaltung und die Öffentlichkeit. Beispielsweise ersparen sich Verwaltungseinheiten durch die proaktive Verfügbarkeit von offenen Daten die Beantwortung zahlreicher Anfragen. Aufgrund der sofortigen Verfügbarkeit relevanter Informationen ersparen sich Nutzer mühselige Anfragen an Behörden. Effiziente Organisationen trachten danach, diese Effekte zu beziffern und für eigene Verbesserungen zu analysieren. Ein evidenzbasiertes Vorgehen der öffentlichen Verwaltung orientiert sich üblicherweise an so-genannten Schlüssel-Performanz-Indikatoren (Key Performance Indikatoren, KPI). Diese ergeben sich beispielsweise aus den Erkenntnissen über die größtmögliche Wirkung und Nachfrage von Daten. Europaweit als essentielle KPI im Datenbereich erachtet werden etwa: die Anzahl der Besucher, die Anzahl der Downloads, die Nachfrage und Häufigkeit der Verwendung von offenen Daten die Anzahl der Datenprovider, die Open Data verwenden oder die Anzahl von Anwendungen die anhand der Nutzung der Daten entstanden sind. vgl. EDP Analytical Report n16, Mai 2020 (zB S. 22) Open Data Best Practices Europe: Learning from Cyprus, France and Ireland 3. Messung von Indikatoren Über das Statistik-Instrument des Datenportals der österreichischen Verwaltung (data.gv.at/stats) sind genauere Darstellungen von Key Performance Indikatoren (KPI) möglich. Dies erleichtert detailliertere Analysen und ermöglicht eine Messbarkeit der Daten-Weiterverwendung in Echtzeit. Ebenso kann anhand dieser Statistiken das Nutzerverhalten besser abgeleitet werden. Bei den Messdaten ist zu berücksichtigen, dass App-Entwickler für die Nutzerinnen und Nutzer ihrer Anwendungen häufig Kopien der Datensätze anlegen. Da diese Zugriffe auf Apps und Anwendungen von Drittanbietern von data.gv.at nicht gemessen werden können, wird die tatsächliche Nutzungszahl häufig wesentlich höher sein als in den Statistiken angegeben. Eine tiefergehende Entwicklung von österreichweiten KPI im Bereich Open Data ist angedacht, diese können jedoch individuell von jeder Organisation selbst tiefergehend definiert werden. Grundsätzlich wird angeregt, eigene technische und qualitative Analysetools einzurichten zur besseren Verdeutlichung des Potentials eigener Daten, um somit einen zielorientierteren Datenbedarf zu erheben. Wir sind jederzeit dankbar über Feedback zu eigens eingerichteten Analysetools und Erfahrungen unter info@data.gv.at 4. Anwendungen und Weiterverwendungszwecke erfassen Regelmäßige Analysen der Wirkungen von Open Data unterstützen die eigene Entscheidungsfindung zur Steigerung des Potentials von Open Government Data. Der wirtschaftliche und gesellschaftliche Nutzen von offenen Daten ergibt sich u.a. durch deren Implementierung in Anwendungen oder Softwarelösungen. Zur Bemessung des wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Nutzens orientiert sich das Datenportal der österreichischen Verwaltung (data.gv.at) an der Anzahl der entstandenen Anwendungen. Von data.gv.at wird daher in Echtzeit ein Überblick über die aus offenen Daten entstandenen Anwendungen zur Verfügung gestellt. Die konkret entstandenen Anwendungen werden ebenso direkt bei den entsprechenden Datensätzen aufgelistet. Entwickler werden aktiv dazu aufgerufen, eigene Anwendungen oder den Weiterverwendungszweck auf der Basis von Open Data auf data.gv.at bekanntzugeben. Data.gv.at - Anwendungen/Weiterverwendungszweck - https://www.data.gv.at/anwendungen Formular - Anwendung einreichen - https://www.data.gv.at/anwendung-einreichen 5. Studien zum wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Nutzen Studien geben einen umfassenden Überblick über den wirtschaftlichen, sozialen und ökologischen Mehrwert der Nutzung von Daten. Organisationen werden dazu ermutigt Studien zur Datenweiterverwendung in Auftrag zu geben. Aktuelle Studien belegen, dass der Wert von offenen Daten (als Prozentsatz des BIP) sich in den kommenden Jahren erhöhen wird durch die rapide Ausbreitung neuer Anwendungen und bessere Möglichkeiten zur Weiterverwendung von Daten als Ergebnis der erhöhten Durchdringung mit digitalen Geräten. Wir sind dankbar über die Bekanntgabe von Studien zu Open Data an info@data.gv.at 6. Qualitative Analyse mit Datenbereitstellern Ergänzend zu den datengestützten Auswertungen sind qualitative Analysen gemeinsam mit den zuständigen Datenbereitstellern essentiell. Hierbei werden die erwarteten Wirkungen der Öffnung von Datensätzen diskutiert. Dies ermöglicht es Organisationen, sich einen klareren Überblick darüber zu verschaffen, welche Wirkungen für die Öffentlichkeit und die eigene Organisation aus der Bereitstellung von Daten für die Allgemeinheit entstanden sind, etwa hinsichtlich der gesamthaften Zeit- und Kosteneinsparungen. 7. Aktivierung von Communities Die Messung der Weiterverwendung von Daten sollte ebenso über die Aktivierung von Communities erfolgen. Dies kann sowohl seitens der Organisation selbst oder auch von bestimmten Organisationseinheiten vorangetrieben werden. Dabei empfiehlt sich ein themenorientierter Austausch. Der regelmäßige Dialog mit Daten-Weiterverwendern ermöglicht es Nutzern die Anwendungszwecke von Daten zu präsentieren und Organisationen den erforderlichen Verbesserungsbedarf zu ermitteln. In bestimmten Fällen ergibt sich dadurch auch ein gegenseitiger Nutzen zur Verbesserung allgemeiner Verwaltungs-Dienstleistungen, etwa durch die Entwicklung gemeinnütziger Apps durch Communities. Ideen oder Verbesserungsvorschläge auf der Basis von Open Data - wir sind jederzeit dankbar über Feedback an info@data.gv.at 8. Weiterführende Informationen European Data Portal. The Economic Impact of Open Data. Opportunities for value creation in Europe (26.01.2020) https://www.europeandataportal.eu/en/highlights/the-economic-impact-of-open-data European Data Portal. Analytical Report n16. Open Data Best Practices In Europe: Learning From Cyprus, France, And Ireland. (19.05.2020) https://www.europeandataportal.eu/sites/default/files/report/20200518_AR16_ODM%20Top%20Performing%20Countries_V1.1_FINAL.pdf Österreich - Data.gv.at - Web Analyse und Statistiken (Matomo) https://www.data.gv.at/stats Frankreich - Data.gouv.fr - Web Analyse und Statistiken (Matomo) https://stats.data.gouv.fr Irland - Data.gov.ie - Website and usage metrics https://data.gov.ie/stats Weblink: data.gv.at/analyse
18.09.2020
Information
Accessibility declaration
The Federal Ministry of Finance (BMF) endeavors to keep its websites in line with the Web Accessibility Act (WZG) idgF for the implementation of the Directive (EU) 2016/2102 of the European Parliament and of the Council of 26 October 2016 on barrier-free access to the websites and mobile applications of public sector bodies (OJ L 327, 2.12.2016, p. 1) to be made accessible. This accessibility statement applies to the data.gv.at platform (OGD) https://data.gv.at/. Status of compatibility with the requirements The data.gv.at platform (OGD) is partially compatible with conformance level AA of the "Web Accessibility Guidelines - WCAG 2.1" due to the following incompatibilities and exceptions. Non-accessible content a) Incompatibility with accessibility regulations For some non-decorative images in the content, the alternative text is missing, making this information inaccessible to screen reader users. Thus, WCAG success criterion 1.1.1 (non-text content) is not met. We plan to add alternative text to all non-decorative images.The color contrasts of the controls in the news section of the home page do not fully comply with the requirements (WCAG 1.4.3. Contrast Minimum) in desktop view and on tablets. We plan to address the requirements as part of the next 2020 development cycles.Some web pages contain links with identical link text that lead to different destinations. Thus, WCAG success criterion 2.4.4 (link purpose in context) is not met. We plan to revise the link texts in the content of the affected web pages. b) Unreasonable burden It is not possible to provide the required audio descriptions for the video on the home page. Thus, WCAG success criterion 1.2.5 (audio description recorded) is not met. We believe that remediation would impose a disproportionate burden under accessibility regulations. c) The content does not fall within the scope of the applicable legal provisions The content that can be retrieved via the query masks on the data.gv.at portal is the content of third parties (data-providing bodies, such as federal, provincial or municipal departments) that is not within the sphereof influence of the BMF. For this third-party content, no statement can be made regarding compatibility with accessibility regulations.Many, mainly older PDF documents and Office documents are not accessible. For example, PDF documents are not tagged, so they cannot be captured and used by screen reader users, or can only be used inadequately. Thus, WCAG success criterion 4.1.2 (name, role, value) is not met.No comprehensive change is currently planned for other older non-accessible documents that are still exempt from Directive (EU) 2016/2102. Creation of this accessibility statement This statement was prepared on September 1, 2020. The assessment of the website's compliance with the WZG for the implementation of the requirements of Directive (EU) 2016/2102 took the form of a self-test according to WCAG 2.0 in compliance level AA. Feedback and contact details The offers and services on this website are continuously improved, exchanged and expanded. At the same time, usability and accessibility are of great concern to us. If you notice barriers that prevent you from using our website - issues not described in this statement, deficiencies in accessibility compliance - please let us know by email. We will check your request and contact you as soon as possible. Please send all communications and suggestions to us at ogd@bmdw.gv.at. Please describe the problem and provide us with the URL(s) of the affected web page or document. Contact Federal Ministry of Finance (BMF) Division V/B/6 Johannesgasse 5, 1010 Vienna E-mail: ogd@bmdw.gv.at Enforcement Proceedings If you do not receive satisfactory answers from the above contact option, you can contact the Austrian Research Promotion Agency (FFG) by means of a complaint. The FFG accepts complaints electronically via the contact form. Contact form of the complaint department These complaints are reviewed by the FFG to determine whether they relate to violations of the requirements of the Web Accessibility Act, particularly deficiencies in compliance with accessibility requirements, by the federal government or an entity attributable to it. If the complaint is justified, the FFG shall issue recommendations for action to the Federal Government or the legal entities concerned and propose measures to remedy the deficiencies at hand. Further information on the complaints procedure
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