Unter Government Analytics versteht man den Einsatz von Business-Analytics-Anwendungen im öffentlichen Sektor. Während allerdings die Erfolgsmessung bei Unternehmen relativ einfach ist, sind staatliche Ziele wesentlich schwieriger quantifizierbar. Wie ermittelt man zum Beispiel die Effizienz von Fördermaßnahmen zur Rehabilitation von Straffälligen?
Um eine Aussage über die Wirksamkeit bestimmter Maßnahmen zu treffen, ist eine Vielzahl an Daten und Vergleichsmöglichkeiten erforderlich. Die benötigten Informationen werden mittels E-Government erhoben. Durch die Sammlung der elektronisch strukturierten Daten eröffnen sich neue Möglichkeiten für Analysen und Auswertungen. So weiß Amazon beispielsweise durch die Datenanalyse von Einkäufen, dass Kunden die eine Waschmaschine kaufen, auch einen Wäscheständer und einen Wäschekorb benötigen. Die Basis einer solchen Auswertung ist ein relativ einfacher Algorithmus. Dieser kann auch im öffentlichen Bereich genutzt werden und ermöglicht es zum Beispiel, aus bestimmten Konstellationen auf eine potenzielle Kindeswohlgefährdung zu schließen.
Government Analytics prognostiziert den Erfolg politischer Instrumente
Bislang wurden die Ergebnisse von Fördermaßnahmen mithilfe wissenschaftlicher Untersuchungen gemessen. Diese waren zwar fundiert, allerdings war es nicht möglich, eine Echtzeitauswertung oder gar eine Prognose zu erstellen. Mit analytischen Werkzeugen und Mustererkennungen auf Datenbasis können politische Instrumente jetzt auf ihre Effizienz hin bewertet werden. Dadurch ist es möglich, Entscheidungen auf Faktenbasis zu treffen, dem sogenannten Evidence-based Decision Making. Darüber hinaus können auf der Mikroebene prädiktive Aussagen über den Erfolg von Maßnahmen im Einzelfall getroffen werden. So lässt sich beispielsweise prognostizieren, welche Instrumente für welchen Langzeitarbeitslosen den größten Erfolg versprechen.
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Analysen von sozial- und wirtschaftspolitischen Großprojekten wie Konjunkturpakete sind derzeit noch nicht möglich, weil dafür sehr viele Daten heranzuziehen sind. Dennoch zielt Government Analytics letzten Endes auf die Wirkungsmessung von politischen Maßnahmen und die Verwendung von Steuergeldern ab. Bereits heute können etwa Aussagen über das Gesamtförderprogramm des Europäischen Sozialfonds ESF getroffen werden.
Subventionsbetrug effektiv bekämpfen
Darüber hinaus ist die EU mithilfe von Government Analytics in der Lage, Subventionsbetrug zu bekämpfen. Dazu wird das Wissen von Betrugsexperten in Modelle überführt, in IT-Systeme implementiert und in Prozessen automatisiert. Basis für eine solche Auswertung ist eine saubere Datenbasis. Moderne IT-Verfahren, wie beispielsweise im Förderwesen, ermöglichen eine Analyse jedes einzelnen Datenfeldes in einem Förderfall. So können Auffälligkeiten schneller gefunden werden. Banken nutzen mit dem sogenannten Scoring ein ähnliches Verfahren bei der Kreditvergabe.
Aufgaben in IT-Prozesse umwandeln
Es gibt einige Bereiche, die ein vielversprechendes Anwendungsfeld für Government Analytics darstellen, wie die Vergabe von Fördergeldern. Die EU unterstützt finanziell bereits seit Jahrzehnten mit dem europäischen Sozialfonds Maßnahmen, um Jugendliche aus prekären sozialen Verhältnissen auf dem Arbeitsmarkt zu integrieren. Seit einigen Förderperioden verlangt die EU-Kommission, dass sich diese Förderung an den Ergebnissen orientiert. Um das zu erreichen, wird E-Government mit Government Analytics in E-Cohesion kombiniert.
- Trendthema Big Data
Von der Auswertung der riesigen Datenmengen, die täglich von IT-Systemen erfasst werden, versprechen sich Unternehmen, aber auch öffentliche Einrichtungen große Vorteile. - Vorteile von Big Data
Laut der Untersuchung von Barc erwarten sich Unternehmen von Big Data vor allem Vorteile auf strategischer Ebene. Doch das setzt voraus, dass Fachleute aus unterschiedlichen Bereichen Hand in Hand arbeiten: Business Manager, IT-Fachleute und Experten für das Sammeln und Auswerten von großen Datenbeständen. - Benno Zollner, Chief Information Officer von Fujitsu Technology Solutions
" Big Data Lösungen kombinieren Informationen aus unterschiedlichen Quellen und einer Vielzahl von Technologien. Deshalb müssen Big-Data-Fachleute interdisziplinäre Erfahrungen mitbringen." - Big Data: Wer analysiert?
Die Analyse der Daten, die im Rahmen von Big-Data-Projekten erfasst werden, erfolgt laut einer Studie von TCS vornehmlich durch die Fachabteilungen, die diese Informationen verwenden. Die IT-Abteilung spielt eine untergeordnete Rolle. - Kay Müller-Jones, Head of Global Consulting Practice bei Tata Consultancy Services:
"Neben technischen Fertigkeiten und fachlichem Wissen sollten Big-Data-Fachleute über ein hohes Maß an Fingerspitzengefühl im Umgang mit Kollegen verfügen. Denn gerade Big Data erfordert ein fachbereichsübergreifendes Denken, das Informationen aus vormals klar abgegrenzten Bereichen zusammenführt." - Big Data, die Probleme
Laut einer Studie des Marktforschungsinstituts Barc zählt fehlendes Fachwissen zu den größten Hemmnissen, mit denen sich europäische Unternehmen bei Big-Data-Projekten konfrontiert sehen. - Big Data: Wer ist zuständig?
Die Verarbeitung, das "Processing", von Big Data ist Aufgabe von IT-Fachleuten. Das können hauseigene Mitarbeiter sein, aber auch externe Spezialisten. - Analytische Infrastruktur für Big Data
Dazu werden Daten aus einer Vielzahl von Förderprojekten betrachtet. Diese reichen von Unternehmen, die schwer integrierbare Jugendliche ausbilden, bis hin zu öffentlichen Stellen, die Projekte an Schulen durchführen, aber auch Einzelpersonen, die finanzielle Mittel für eine Weiterbildung beantragen. Dabei ist es möglich, für jeden Förderfall eine Bewertung vorzunehmen. Dafür werden die Daten von Tausenden von Projekten aggregiert. So lässt sich eine Aussage treffen, ob eine Maßnahme tatsächlich das bezweckte Ziel erreicht oder ob die Fördergelder an anderer Stelle besser eingesetzt wären. Die hierfür notwendige Technik verarbeitet die Daten in Echtzeit. Denn mit einer sogenannten Realtime Evaluation kann sowohl eine Aussage über den Status quo als auch über das voraussichtliche Ergebnis getroffen werden - beispielsweise, ob der Einsatz der Fördergelder tatsächlich dazu führt, dass mehr Jugendliche aus sozial schwierigen Verhältnissen einen Schulabschluss machen oder dass die Existenzförderung mehr Betriebe vor der Insolvenz rettet.
Deutschland hat Nachholbedarf
Im internationalen Vergleich hat Deutschland noch viel Nachholbedarf, denn Government Analytics ist in vielen Bereichen noch Neuland. Es ist aber zu erwarten, dass sich die Entwicklung fortsetzen wird. Denn trotz leerer Staatskassen steigen die Anforderungen an die Bundesregierung. Zwar sind die meisten Fördertöpfe gedeckt, zum Beispiel zur Rehabilitation von chronisch Kranken und Unfallopfern. Aber durch den demographischen Wandel nimmt die Anzahl der Rehabilitanden in höherem Maße zu als das Budget. Daher wird immer öfter überprüft, ob das Geld sinnvoll investiert wird.
Zunehmend wird aber auch die Frage nach den ethischen Grenzen relevant. Denn bei der Bewertung sozialpolitischer Maßnahmen ist ein hohes Maß an Sensibilität gefragt. Es ist zwar technisch und rechtlich möglich, Daten zusammenzuführen, um eine Kindeswohlgefährdung vorherzusagen. Aber gerade hier stellt sich die Frage, ob das ethisch noch vertretbar ist. Darüber hinaus sind auch datenschutzrechtliche Aspekte zu berücksichtigen. Daher müssen Datenschutzbeauftragte administrativ und rechtlich genau definieren, welche Daten wofür zu erheben sind und dass personenbezogene Daten nur anonymisiert ausgewertet werden dürfen.