Warum redundante Datenstrukturen und Datenhaltung die Steuerungsfähigkeit beeinträchtigen
In vielen Organisationseinheiten der kommunalen Gefahrenabwehr werden identische oder inhaltlich eng zusammenhängende Daten parallel geführt. Fahrzeuge, Personalressourcen, Infrastrukturobjekte oder Gerätetechnik werden in unterschiedlichen Sachgebieten jeweils separat dokumentiert, gepflegt und ausgewertet.
Was auf den ersten Blick nach organisatorischer Sorgfalt aussieht, erweist sich bei näherer Betrachtung häufig als strukturelles Risiko. Unterschiedliche Datenstände, fehlende Transparenz und hoher Abstimmungsaufwand beeinträchtigen die Steuerungsfähigkeit – insbesondere in dynamischen Einsatzorganisationen.
Gerade für Entscheiderinnen und Entscheider in Kommunalverwaltungen stellt sich daher die Frage: Wie muss Datenhaltung organisatorisch und technisch ausgestaltet sein, um Effizienz, Transparenz und Steuerungsfähigkeit nachhaltig zu sichern?
Typische Ausgangslage: Mehrere Wahrheiten nebeneinander
In einem aktuellen Projekt zeigte sich eine Konstellation, die in ähnlicher Form vielerorts anzutreffen ist:
- Daten zu Infrastrukturobjekten wurden in mehreren Organisationseinheiten parallel geführt.
- Personalbestände existierten in unterschiedlichen Listen mit jeweils eigener Logik.
- Fahrzeug- und Gerätedaten lagen in separaten Dateien verschiedener Sachgebiete vor.
Die Datenhaltung erfolgte überwiegend dezentral in eigenständig gepflegten Excel-Tabellen. Gemeinsame Datenbanksysteme existierten nicht oder wurden nur teilweise genutzt. Der organisationsübergreifende Zugriff war eingeschränkt oder informell organisiert.
Die Folge waren:
- voneinander abweichende Datenstände
- wiederkehrende Abstimmungsrunden zur Klärung von Zahlen
- Mehrfachpflege identischer Informationen
- Unsicherheiten bei strategischen Entscheidungen
Das eigentliche Problem lag dabei nicht in der Datenerhebung. Vielmehr war es die parallele, unkoordinierte Datenhaltung ohne eindeutige Verantwortungsstruktur.
Strukturelle Risiken redundanter Datenhaltung
Doppelte Datenhaltung ist kein rein technisches Problem. Sie ist Ausdruck fehlender struktureller Klarheit.
Aus fachlicher Sicht lassen sich mehrere Risikodimensionen unterscheiden:
1. Qualitätsrisiko
Mehrere Datenquellen führen zwangsläufig zu divergierenden Datenständen. Ohne klar definierte „führende“ Datenbasis ist nicht nachvollziehbar, welche Information valide ist.
2. Effizienzverlust
Daten werden mehrfach erfasst, mehrfach geprüft und mehrfach aktualisiert. Ressourcen, die für operative oder strategische Aufgaben benötigt werden, werden in Pflegeprozesse gebunden.
3. Steuerungsdefizit
Strategische Entscheidungen – etwa zur Bedarfsplanung, Investitionssteuerung oder Personalentwicklung – basieren auf aggregierten Daten. Wenn diese inkonsistent sind, leidet die Entscheidungsqualität.
4. Begrenzte Auswertbarkeit
Nicht verknüpfbare oder unstrukturierte Datenbestände verhindern weitergehende Analysen. Potenziale moderner Steuerungsinstrumente bleiben ungenutzt.
Gerade in Organisationen der Gefahrenabwehr ist eine verlässliche Datenlage kein Komfortmerkmal, sondern Grundlage für Planungssicherheit und Einsatzbereitschaft.
Methodischer Ansatz: Von der Datensammlung zur Datenstruktur
Die Konsolidierung redundanter Datenbestände erfordert mehr als die Einführung einer neuen Software. Sie ist ein Organisationsentwicklungsprozess.
Ein bewährter methodischer Zugang umfasst mehrere aufeinander aufbauende Schritte:
1. Transparenz über bestehende Datenlandschaften
Zunächst wird systematisch erhoben, welche Daten wo, in welcher Struktur und mit welcher Verantwortlichkeit geführt werden. Ziel ist ein vollständiges Bild der bestehenden Datenarchitektur.
2. Definition fachlicher Referenzobjekte
Im nächsten Schritt werden zentrale Objektklassen definiert, etwa Infrastrukturobjekte, Personalressourcen oder Fahrzeuge. Entscheidend ist eine einheitliche fachliche Systematik, nicht die technische Lösung.
3. Festlegung klarer Pflegeverantwortung
Für jede Datenkategorie muss eindeutig definiert sein, wer für Anlage, Änderung und Qualitätssicherung verantwortlich ist. Ohne klare Zuständigkeiten entstehen erneut Parallelstrukturen.
4. Zentralisierung mit differenziertem Zugriff
Daten sollten grundsätzlich an einer Stelle strukturiert geführt werden. Gleichzeitig müssen berechtigte Organisationseinheiten im Rahmen ihrer Zuständigkeiten Zugriff erhalten. Zentralisierung bedeutet nicht Monopolisierung, sondern klare Struktur.
5. Geplante Migration bestehender Datenbestände
Die Überführung historischer Daten in neue Strukturen ist besonders risikobehaftet. Sie erfordert sorgfältige Planung, Qualitätssicherung und ausreichende personelle Ressourcen.
Dieser Ansatz beschreibt die Denklogik, nicht ein technisches Detailkonzept. Entscheidend ist die Verbindung von Organisationsstruktur, Verantwortungslogik und technischer Umsetzung.
Erfolgsfaktoren und typische Stolpersteine
In der praktischen Umsetzung zeigen sich wiederkehrende Erfolgsfaktoren:
- Frühzeitige Einbindung aller betroffenen Organisationseinheiten
- Klare Kommunikation des Ziels: Verbesserung der Steuerungsfähigkeit, nicht Kontrolle
- Realistische Zeitplanung für Datenbereinigung und Migration
- Ausreichende personelle Ressourcen parallel zum laufenden Betrieb
Ebenso lassen sich typische Stolpersteine identifizieren:
- Unterschätzung des Aufwands zur Datenbereinigung
- Fehlende Festlegung einer verbindlichen „führenden“ Datenquelle
- Technische Einführung ohne organisatorische Klärung der Verantwortlichkeiten
- Parallelbetrieb alter und neuer Systeme ohne klaren Abschaltzeitpunkt
Das Umsetzungsrisiko ist in der Regel als mittel einzustufen. Insbesondere die Migration bestehender Datenbestände birgt Risiken von Datenverlusten oder temporären Einschränkungen des Betriebs. Diese Risiken sind jedoch steuerbar, wenn der Prozess strukturiert geplant und fachlich begleitet wird.
Übertragbare Erkenntnisse für kommunale Organisationen
Aus Projekterfahrungen lassen sich mehrere grundsätzliche Erkenntnisse ableiten:
- Datenqualität ist ein Führungs- und kein IT-Thema.
- Eine „Quelle der Wahrheit“ erhöht nicht nur Transparenz, sondern reduziert Abstimmungsaufwand.
- Zentralisierung und organisationsübergreifender Zugriff schließen sich nicht aus.
- Datenkonsolidierung schafft neue Nutzungsmöglichkeiten, etwa für integrierte Auswertungen oder strategische Szenarien.
Kommunale Organisationen stehen zunehmend vor komplexen Steuerungsaufgaben. Ohne konsistente Datenbasis bleiben viele Potenziale ungenutzt.
Weiterführende Impulse zum Thema Datenqualität und Verwaltungsdigitalisierung finden sich unter anderem beim Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik sowie im Kontext des Onlinezugangsgesetzes (OZG), das die digitale Transformation der Verwaltung strukturell vorantreibt.
Fazit: Datenkonsolidierung als strategische Organisationsentscheidung
Doppelte Datenhaltung ist kein bloßes Effizienzproblem. Sie beeinträchtigt Transparenz, Steuerungsfähigkeit und Entscheidungsqualität.
Eine strukturierte Zentralisierung relevanter Datenbestände – verbunden mit klarer Pflegeverantwortung und organisationsübergreifendem Zugriff – schafft eine belastbare Grundlage für operative und strategische Entscheidungen.
Die Einführung zentraler Objektdatenbanken für Infrastruktur, Personal und Technik ist dabei weniger ein IT-Projekt als eine strategische Organisationsentscheidung. Wer Daten strukturiert, stärkt Führung.
