Kommunale Verwaltungen sammeln, speichern und verwalten große Mengen an Daten – häufig allerdings in fragmentierten Systemen, wenig strukturiert und ohne systematische Weiternutzung. Um zu verstehen welche Daten denn überhaupt vorhanden sind, setzen erste Kommunen auf sogenannte Dateninventuren, in denen verfügbare Datenbestände systematisch erfasst werden.

Der nächste logische Schritt: die automatisierte Potenzialerkennung. Auf Basis von Metadaten (z. B. Feldnamen, Datentypen, Aktualität) sollen Anwendungsfälle („Use-Cases“) vorgeschlagen werden, die mit den vorhandenen Daten realisierbar sind.

Ziel der Arbeit ist es, einen prototypischen Matching-Mechanismus zu entwerfen, der datengetrieben, aber ohne Zugriff auf die eigentlichen Inhalte, Vorschläge für datenbasierte Anwendungen macht.

Die Masterarbeit soll untersuchen, wie Use-Cases auf Basis vorhandener Metadaten einer Dateninventur automatisiert erkannt und vorgeschlagen werden können. Dazu gehören die folgenden Teilaufgaben:

• Theoretische Einordnung in relevante Konzepte
• Analyse typischer kommunaler Dateninventuren und Tools
• Konzeption eines Matching-Mechanismus (regelbasiert, semantisch, etc.)
• Prototypische Umsetzung
• Evaluation des Prototypes
• Reflexion des Mehrwerts und der Grenzen