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June-July: Special Issue focused on Missing Links

Today, Open Data is an imperative. Government data, research data, and data from various other fields must be freely accessible and reusable – of course within the limits of legitimate interests of privacy and secrecy. Open Data provides value for democracy and for the economy: Open Data furthers participation, increases transparency, opens up new business opportunities, helps facilitate decision making and drives the app we use every day. To be open, data must be findable, interoperable, accessible and reusable. Free reuse implies that there are no legal, economic or technical barriers to free access – the totality of a dataset needs to be available for download or accessible through an API.

Government and research data are the result of administrative or research activities that are completely or often largely financed by public funds. They deal with issues of public interest. It therefore seems legitimate to open the resulting datasets to the public, so that the data can be exploited in new, fruitful ways that were not originally envisioned. As datasets are non-rivalrous goods, multiple usages do not diminish their value, quite to the contrary!

With these multiple usages of data in mind, Tim Berners-Lee has devised his five-star maturity model that posits that the most valuable form of open data is linked open data. Linked data allows data users to concentrate their efforts on the analysis and the exploitation of the data by greatly reducing the effort required to re-capture and to re-aggregate the data for every new purpose. Thus, linked data is a modest extra investment made by data producers or data holders for the greater benefit of all potential and real data users.

As data can be put to a variety of uses, it is impossible to foresee or plan for them from the outset. New questions trigger creative reuses of existing data, and serendipity leads to data being exploited in novel ways. However, data are typically created with a particular intention and for a specific purpose. And the context of their original production matters; data cannot be combined at will, for if we do, we risk misguided interpretations and erroneous applications.

It is therefore crucial to make data available in a form that preserves enough information about their original context, permitting informed re-use by third parties. Furthermore, it is indispensable that the data be made available in a form that facilitates their combination. Linked open data is the state-of-the-art approach to achieve this. However, to fully exploit its potential, we need to foster cooperation across organizations and sectors even in areas where collaboration has rarely taken place. Besides aligning data models and providing the technical infrastructure, coordination is needed in various areas to help organizations acquire the necessary capacity and to foster the required skills among their workforce.

In order to close these gaps, the association has created a linked open data working group. It is open to everyone who is willing to support concerted efforts to promote linked data in Switzerland, not only by calling upon data providers to make an extra effort to facilitate the re-use of their data, but also by enabling cooperation among various stakeholders, and by empowering people interested in using linked open data. Each of the articles of this thematic issue of SocietyByte illustrates one or several of the “missing links” in the world of the semantic web that need our attention if we want to create a flourishing linked data ecosystem.

We wish you an exciting and insightful reading.

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Data Governance as part of a new Swiss eGovernment Strategy?

“Your data is only as good as what you do with it and how you manage it” [1]. This quote summarizes the problem that eGovernment Switzerland is currently facing.

Infrafederal Data Governance is needed
Many data are collected and stored in a more or less decentralized way from different public administrations at the three levels of the State (federal, cantonal and communal). The current system lacks efficiency, however, mainly due to the following reasons:

  1. The lack of centralized overview of existing data collection and variables already available for public administrations. This overview can be obtained by the creation of a metadata system that acts over time as a centralized catalogue of available data. The data protection level of each variable should also be indicated in this catalogue as well as the data ownership.
  2. The structure of the legal basis. The focus point of Swiss laws is to authorize the collection of data for business specific purposes like health, social, statistic, finance, transport and so on. This public policies oriented collection of data is a top-down approach which is entirely understandable and should stay mandatory (public administrations should only collect data needed for achieving their tasks if they do not already exist in official data collection). However, these public policies oriented and decentralized collection of data also creates data silos. Many data are collected in different contexts by different agents but are virtually identical as they concern the same data subject.
  3. Access for public servants to existing official data collections needs to be simplified as often as possible. Where personal data are concerned, data protection legislation needs of course to stay the first principle to manage access to these data but the creation and maintenance of data silos should not be possible without a very transparent and clear reason.

The inefficiency in the way how we collect and manage data today in order to achieve the tasks of public administrations does augment, not reduce the administrative burden of respondents (i.e. citizens, enterprises, authorities). Switzerland recently signed the European declaration on eGovernment (Tallinn Convention) [2] and its six principles show the right way. Data governance is a key issue that eGovernment Switzerland needs to face. With the revision process of the national eGovernment strategy launched, now seems to be the right moment to define better data governance in order to make the entire system more efficient.

What do we need to address?
The main reason that could explain the above mentioned problems is the absence of an existing National Data Governance (NDG). National data governance refers to governance which applies to the three levels of public administrations (federal, cantonal and communal). Public administrations need to address this challenge by implementing centralized data governance and at least a centralized data and metadata architecture but decentralized data management driven by business and not by IT.

This kind of governance does not exist at present and should now be officialy implemented as soon as possible. The following first steps could be adressed:

  1. The implementation of a National Data Quality Management (NDQM) that should help public administrations to structure their activities around Data Governance. Frameworks, competence centers (e.g., competence center Corporate Data Quality) have the maturity to help public administrations to implement this NDQM. Topics such as Master Data Management (MDM), Data and Metadata Architecture, should be adressed under this umbrella.
  2. The implementation of a National Data Infrastructure which could be defined as “a network of linked official administrative registers built over base registers (People, Enterprises and Location) representing the core vocabularies and managed under a comprehensive classification scheme; accessed and updated on the basis of authorised administrative roles and acquired personal roles for an integrated, version controlled, auditable, enterprise wide records management system.” [4]. Standards for data exchange between this base and administrative registers already exist, e.g., eCH and unique identifiers (UID, EGID, EWID,…). Without this National Data Infrastructure, it seems just impossible to embrace the challenge of reducing the administrative burden of respondents. Only the variables that are not already existing in this infrastructure should be collected. The Open Government Data Platform should also be seen as a building block of this National Data Infrastructure. The use of Cloud and Blockchain technologies need to be integrated into this system and not be treated as an issue apart.

Are we ready for Data Analytics?
Big Data (social network, satellite imagery, …) and the Internet of Things (IoT) are current buzz words, but they are also referring to a new ecosystem that has dramatically changed over the last five years. The increasing amount of available data that governments could and should have access in order to support decision making is growing exponentially [3]. These data are often in the hand of private companies that are more and more located neither in Switzerland nor Europe. These private companies do not need to initiate surveys to collect all this information, it is part of their digital value chain and business model. How should public administration react to this new reality? Can civil servants embrace these new challenges in the light of an established National Data Governance and a National Data Infrastructure?

Today different legal bases (include data protection laws) exist depending in what context the data are generated. The skills, knowledge, and infrastructure that public servants will need to collect, integrate and analyze all thisstructured and unstructured data (Analytics) do not figure on the roadmap of the eGovernment Strategy 2016 – 2019. There is a certain need to rethink these priorities.

Analytics in the context of Big Data is not just an extension of existing Business Intelligence concepts but a fundamental change regarding the algorithms that can and should be used (advanced statistics, data science, machine learning, deep learning and so on).

The skills and the knowledge that public servant will need to collect, integrate and analyse all those structured, semi-structured and unstructured data is more or less not existant in the public administration. It needs to be developped quickly. Governments at the three levels of federalism need to develop the needed hard and soft skills [5] to work with data in order to achieve their tasks. The accurate capacity to analyse the “right” data quickly in a correct and transparent way is key in this context.

Should Data Governance be part of the eGovernment Strategy?
The answer seems to be clearly yes. So let us stop dabbling and make use of the current revision process of the Swiss national eGovernment Strategy to tap the potential of data for our society and economy, and let us treat data as a key strategic asset [6], so ensuring their veracity the related data quality and data governance become imperative.

[1] Judith Hurwitz, Daniel Kirsch, Machine Learning, IBM Limited Edition, 2018, pp. 1.

[2] European declaration on eGovernment, Federal Department of Finance, 2017.

[3] Banning Garrett, Big Data is changing your world, ETHZ, 2013.

[4] Data-Driven Public Administration, National Data Strategy – Malta, 2016, pp. 2.

[5] Open Data Maturity 2016, European Commission, Directorate General for Communications Networks, Content and Technology, 2016, pp. 65.

[6] Enter the Data Economy, EU Policies for a Thriving Data Ecosystem, European Commission, European Political Strategy Center, 2017, pp. 1.

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Daten im E-Government – «Once Only»!

Baut man heute den «digitalen Staat» ohne eine Legacy, so ist es selbstverständlich, dass Bürgerinnen und Bürger sowie Unternehmen ihre Daten den Behörden «once only» zur Verfügung stellen. Die digitale Transformation baut aber auf Bestehendem auf; in unserem konkreten Fall ein föderiertes System und eine 700-jährige Staatstradition. Die Europäische Union setzt nun «once only» auf die Agenda. Was heisst das für die Schweiz?

Die Tallinn Deklaration zu E-Government
Die Schweiz hat im Herbst 2017 zusammen mit anderen 31 Ländern aus der Europäischen Union und der Europäischen Freihandelsassoziation die «Tallinn Deklaration zu E-Government» unterzeichnet und bekennt sich damit zu einer Weiterentwicklung von E-Government gemäss den in Europa anerkannten Leitprinzipien. Mit der Deklaration wird eine gemeinsame Basis gelegt, um die digitale Verwaltung international und national voranzutreiben. Unter anderem soll die Digitalisierung von Dienstleistungsprozessen vorangetrieben werden und für alle zur Verfügung stehen. Auch verlangt die Deklaration, dass die Dateneingabe für Bürgerinnen und Bürger sowie Unternehmen zuverlässig und sicher sein und nur einmal getätigt werden muss. Zudem wird die Interoperabilität von IT-Systemen national und international angestrebt.

Tab. 1 Fünf Prinzipien der Tallinn Deklaration zu E-

Einsicht in die «Tallinn Deklaration zu E-Government» erhält man hier.

Once Only Prinzip (OOP) – was will die EU damit?
Die Europäische Union will mit der Umsetzung des OOPs bis 2022 die administrativen Lasten durch grenzüberschreitende Zusammenarbeit reduzieren. Weiter sollen Auffindbarkeit, Qualität und Zugänglichkeit der Basisregister erhöht werden. Mit der Umsetzung des Once Only Prinzips soll auf nationaler und internationaler Ebene die Wiederverwendungskultur der Daten in den Behörden gefördert werden. Die EU unterstützt die Digitalisierung aller Kerndaten und die Schaffung von internationalen Datenaustauschplattformen.

Um die Machbarkeit der Umsetzung dieses Prinzips zu testen, die unterschiedlichen Mitgliedstaaten zu sensibilisieren sowie die nötigen Kompetenzen zu identifizieren und trainieren, lancierte die EU zwei grössere Forschungs- und Entwicklungsprojekte zum Thema.
Mit dem EU Large Scale Pilot «TOOP» wird OOP anhand von Unternehmensdaten untersucht. 50 Partner aus 20 Nationen arbeiten an konkreten Anwendungsfällen wie z. B. die Aktualisierung von zusammenhängenden Unternehmensdaten.
Mit dem EU Coordinated Support Action Project «SCOOP4C» wird OOP im Kontext von Bürgerdaten getestet. Fünf Partner aus Deutschland und Griechenland bemühen sich um die Wissensdissemination zu OOP, analysieren Stakeholder, Hürden und Befähiger und identifizieren Massnahmen, auch regulativer Natur.

Was heisst das für die Schweiz?
Im Dezember 2017 hat SocietyByte Bundesrat Ueli Maurer zum Thema interviewt (Interview hier). Gefragt nach seiner Hauptmotivation, antwortete er: «Die Schweizer Behörden haben die Bedeutung des E-Government früh erkannt. Die aktuelle E-Government-Strategie Schweiz wurde für den Zeitraum 2016-2019 beschlossen. Sie soll in Kürze erneuert werden. Dazu bildet die Deklaration von Tallinn eine wichtige Leitlinie; die fünf darin beschriebenen Prinzipien sollen auch für die Schweiz zur Anwendung kommen und baldmöglichst umgesetzt werden.»

Eine besondere Herausforderung stellt in der föderalen Schweiz das «Once Only Prinzip» (OOP) dar, wonach die Verwaltung sicherstellt, dass Personen und Unternehmen im Kontext von E-Government dieselben Daten nur einmal an Behörden übermitteln müssen. Das setzt die Fähigkeit voraus, verfügbare Daten – unter Wahrung des Datenschutzes – über bestehende Systeme und staatliche Ebenen hinweg wiederzuverwenden.

Aus «Kundensicht» haben wir in der Schweiz bereits Erfolgsgeschichten in Bereich «Once Only»: Die Umsetzung des elektronischen Umzugs oder des EasyGov-Portals sind gute Beispiele dafür. Die Verabschiedung von Gesetzen zu Registerharmonisierung (RHG), Geoinformation (GEoID) oder Unternehmensidentifikation (UID) legten die Grundlage für zentrale Komponenten einer nationalen Dateninfrastruktur. Die Schweiz muss nicht von Null anfangen: Bestehende Ansätze und Modelle der Implementierung müssen eruiert werden. Anforderungen an mögliche Umsetzungen im föderierten System sollen erhoben werden, damit die staatliche Transformation die Wiederverwendungskultur, aber auch die Informationssicherheit – im Sinne von Verfügbarkeit, Integrität und Datenschutz – ermöglichen kann. Neue Ansätze von «Good Governance» sollen Möglichkeiten der Nutzerbefähigung reflektieren.


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Märzausgabe: Das Datenfundament des E-Government

Wie kann man die Zusammenarbeit in der Verwaltung zwischen autonomen Organisationen «minimal invasiv» gestalten? Das heisst: Wie kann man erfolgreich zusammenarbeiten, ohne dass sich die Beteiligten zu stark verändern müssen?

Die vorherrschende Meinung ist, dass man im E-Government nur durch zentrale Steuerung vorwärts kommt und dass konkret die Prozessstandardisierung uns einen wesentlichen Schritt vorwärts bringt. Mit der stark ausgeprägten Schweizer Subsidiarität ist das kaum vereinbar. Es liefert auch nicht notwendigerweise mehr Zusammenarbeit. Im schlimmsten Fall führt es zur Logik „Jeder für sich, aber alle strikt nach Norm.“ Erfunden wurde das Konzept der Prozessstandardisierung in der Wirtschaft, um die zentrale Steuerung zu vereinfachen.   

Eine Alternative zu diesem etablierten E-Government-Denken ist die Idee des Teilens. Teilen heisst hier „anderen Nutzungsrecht einräumen und die tatsächliche Nutzung einfach machen“. Im Fall von E-Government sind das Nutzungsrechte an den eigenen Daten, Applikationen und Diensten, sowie natürlich auch das Recht, Prozesse freiwillig zu kopieren. Es wird etwas angeboten, statt verordnet. Dieser Unterschied ist aber mehr ein gefühlter, denn ein realer. Damit das alternative Modell nämlich funktioniert, braucht es ein gemeinsames Identitäts- und Zugriffsmanagement und Datenstandards, zudem möglichst auch standardisierte Dienste-Schnittstellen. Das „Teilen“-Konzept im E-Government unterscheidet sich vom konventionellem Denken daher primär durch geringere Invasivität und grösseren Nutzen. Es schränkt das eigene Gestalten der operativen Verwaltungsarbeit durch die Gemeinde oder den Kanton viel weniger ein. Und es schafft offensichtlichen Nutzen durch Reduktion von Redundanz, Softwarekosten, Aufbau- und Betriebskosten von Diensten. Es stammt ebenfalls aus der Wirtschaft und dient dort insbesondere auch der Erhöhung des Werts von Kundendaten. „Teilen“ ist also ein Konzept für mehr Effizienz und höhere Wertschöpfung.

Das alternative Konzept ist dabei nicht gänzlich neu. Es wird unter anderem durch Registerharmonisierung und Registerintegration umgesetzt. Für eine konsequente Umsetzung sollten eine ganze Reihe von Fragen zum WAS und WOZU beantwortet werden:

  • Welche Standards für den Informationsaustausch sind notwendig?
  • Was kann mit konkreten Standards erreicht werden?
  • Wo liegen die Grenzen einer Standardisierung, die sich auf den Informationsaustausch beschränkt?

Wichtig sind auch Antworten auf Fragen zum WIE, beispielsweise wie die Governance des Teilens definiert und kontrolliert werden soll. Dabei ist der Umgang mit dem Datenschutz ein zentrales Thema.

„The one big thing“ beim Thema Daten im E-Government ist die Umsetzung des „Only Once“ Prinzips. Einwohnerinnen und Unternehmen sollen Daten nicht mehrfach den Behörden liefern müssen. Umsetzen lässt sich dies nur in einer akzeptierten Logik des Daten-Teilens. Welche Architektur tatsächlich im Large Scale Pilot TOOP ausgewählt wird, entscheidet darüber, ob „Once Only“ analog zur grenzüberschreitenden Nutzung von elektronischen Identitäten und digitalen Unterschriften per Regulierung zur Norm erhoben wird oder nicht. Denn eine Regulierung, die das „Teilen“ vorschreibt, macht nur Sinn, wenn sie in der Praxis einfach machbar ist.

Ich hoffe, Sie finden viele relevante und wegweisende Antworten in dieser Ausgabe und wünschen Ihnen ein erbauliches Lesen. In der Hoffnung, dass ein guter Fachdiskurs über Daten im E-Government einen nützlichen Beitrag zum Entstehen einer brauchbaren Datenstrategie für die Schweiz führt,

herzlichst Ihr Reinhard Riedl.

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Conceptualizing a National Data Infrastructure for Switzerland


A national data infrastructure (NDI) provides data, data-related services and guidelines for the
re-use of data to individuals and organizations. It facilitates efficient sharing of data, supports
new business models, and is thus a key enabler for the digital economy, open research, societal
collaboration and political processes. While several European countries have taken steps to set
up data infrastructures cutting across institutional silos, approaches vary, and there is no common
understanding of what a NDI exactly comprises. In Switzerland, activities are still at a
conceptual stage. In order to foster a shared vision of what a NDI is about, stakeholder
interviews were carried out with representatives of public administration, research, civil society,
and the private sector. There is broad consensus among key stakeholders that a NDI is to be
conceived as a nationwide distributed technical infrastructure allowing the sharing of data, based
on predefined rules. Our findings also suggest that the notion of a NDI should be approached
from four perspectives: a big data, a base register, an open data, and a mydata perspective. For its
implementation, effective coordination across several dimensions (ethical, legal, political,
economical, organizational, semantical, and technical) is crucial, which calls for a truly
multidisciplinary approach.

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Call for Papers: Daten im E-Government

Die Ausgabe zum Themenschwerpunkt Big und Open Data beschäftigt sich im März 2018 mit dem Thema «Daten im E-Government».

Die grosse Frage lautet: Wie kann man die Zusammenarbeit in der Verwaltung zwischen autonomen Organisationen «minimal invasiv» gestalten? Anders gefragt: Wie kann man erfolgreich zusammenarbeiten, ohne dass sich die Beteiligten zu stark verändern müssen?

Eine These lautet: Für die organisationsübergreifende Zusammenarbeit genügt es, dass sich alle Beteiligten auf Standards für den Informationsaustausch einigen. Wir wollen in der Ausgabe «Daten im E-Government» diese These genauer untersuchen:

Welche Standards für den Informationsaustausch sind notwendig?

Was kann mit konkreten Standards erreicht werden?

Und wo liegen die Grenzen einer Standardisierung, die sich auf den Informationsaustausch beschränkt?

Wir laden Sie ein bis zum 5. Februar 2018 einen Abstract einzureichen.

Abstracts können an gesendet werden.

Mögliche Themenfelder für Beiträge:

  1. Welche Datenstandards sind für die Förderung einer effektiven Behördenzusammenarbeit besonders wichtig?
  2. Welche Rolle spielen Registerharmonisierung und Registerintegration für die digitale Transformation des Staats?
  3. Welche Data Governance braucht es, um Prinzipien wie «Only Once» umzusetzen?
  4. Wie kann Datenschutz so implementiert werden, dass zwar der Schutz der Privatsphäre gewährleistet wird, die behördenübergreifende Zusammenarbeit aber nicht zu sehr beeinträchtigt wird?
  5. Wie schaut eine erfolgversprechende Datenstrategie für die Digitale Schweiz aus?
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