Daten haben in der globalen Digitalisierung heute schon einen erheblichen Stellenwert und sind für die städtischen Digitalisierungsmaßnahmen oder für zukünftige Smart-City-Projekte von besonderer Bedeutung. Verlässliche Daten mit hoher Datenqualität sind in diesem Kontext eine notwendige Grundlage.

Die Analyse von zusammengeführten Daten kann z. B. bei der Standortplanung einer neuen Schule oder eines Kindergartens hilfreich sein. Wo leben besonders viele Familien? Wo sind familienfreundliche Neubaugebiete geplant? Wo gibt es schon Spiel- und Bolzplätze? Wie hoch ist die Auslastung vorhandener Schulen? Wie gestaltet sich die versorgungstechnische Infrastruktur? Wie gut ist die Anbindung an den Nahverkehr?

Die Digitalisierung der Verwaltung durch organisationsübergreifende Prozesse, die Bereitstellung von offenen Daten/Open Data oder z. B. ein Dashboard zur übersichtlichen Visualisierung von Daten erfordern hierzu verlässliche, aktuelle und nur einmal vorhandene Messwerte.

Die meisten Daten der Verwaltung liegen allerdings dezentral in sehr heterogenen Strukturen (sogenannten Datensilos) vor. Zur Leistungserbringung müssen diese oft mühsam identifiziert, bereitgestellt und ausgewertet werden. Eine datengetriebene Entscheidungsgrundlage sowie die Sicht auf wichtige Zusammenhänge ermöglichen aber eine verbesserte und vorausschauende Planung für die Bereitstellung von optimierten Leistungen.

Auch durch die Ausweitung des Einsatzes von Sensoren (z. B. IoT/LoRaWAN (Öffnet in einem neuen Tab)) und der damit verbundenen Ansammlung von stetig zunehmenden Datenmengen (Big Data) ist eine ganzheitliche und zentrale Steuerung und Auswertung der erhobenen Daten ein wichtiger Punkt. So können z. B. Maßnahmen für Klima- beziehungsweise Umweltschutz aufgezeigt und auch weitergehende Maßnahmen aus den Daten abgeleitet werden.

Insbesondere auch die Zukunftsthemen wie künstliche Intelligenz oder die Anforderungen durch das Thema Smart City sind Beispiele für die datenbasierten Herausforderungen der Zukunft, die eine professionelle und ganzheitliche Steuerung und damit ein Datenmanagement erforderlich machen.

Eine Kombination von z. B. Daten aus Verkehrsflussmessungen und einer Echtzeit-Kontrolle der Luftreinheit durch Sensoren macht es erst möglich, den Verkehr durch Ampelsteuerung, Geschwindigkeitsanpassung oder Umleitungen situationsgerecht anzupassen.

Ziel muss der Aufbau eines Datenmanagements zur effektiven Bereitstellung von Daten unter Berücksichtigung des Datenschutzes – also dem Spagat aus Datenerhebung und Datenvermeidung – sein. Erst dann können Daten zu den Informationen werden, die der Verwaltung eine verbesserte Aufgabenwahrnehmung ermöglichen.