Start Smart: Peer-Learning mit Smart City Freiburg

Kommunale Daten-Exzellenz:
Strategisch planen, gemeinsam umsetzen

Die Stadt Freiburg baut eine integrierte Infrastruktur für kommunale Daten auf. Ziel ist es, innovative Verfahren von der Datenerfassung bis zur Datennutzung zu etablieren, um die Lebensqualität ihrer Bürgerinnen und Bürger zu verbessern, Ressourcen effizienter zu nutzen und die städtischen Abläufe zu optimieren und zu integrieren. Als Grundlage dafür hat die Stadt Freiburg eine Daten-Exzellenz-Strategie erarbeitet. Sie definiert Prinzipien und Handlungsansätze für den souveränen Umgang mit den stadteigenen Daten. Außerdem legt die Stadt aktuell die technischen Grundlagen für den DATEN:RAUM:FREIBURG. Er wird das Teilen und Nutzen von Daten zwischen verschiedenen Akteuren möglich machen und beinhaltet Daten, Datensysteme, Datendienste sowie datenbasierte Anwendungen der Stadt Freiburg.

In dem Peer-Learning stellt das Projektteam der Stadt Freiburg die Erfahrungen und Learnings mit dem Aufbau der integrierten Data Governance auf Basis der Daten-Exzellenz-Strategie vor. Die strategischen und technischen Grundlagen stehen dabei zunächst im Vordergrund, bevor im weiteren Verlauf spezifische Themen wie Use Cases, IoT Plattform, digitaler Zwilling und abschließend das Betriebsmodell für den Datenraum vorgestellt und diskutiert werden.

Die Teilnehmenden bekommen umfassende Einblicke aus erster Hand und sind eingeladen, die Ansätze ihrer Kommunen im Aufbau von Data Governance-Strukturen vorzustellen, einzubringen und den Austausch mit den anderen Kommunen zu nutzen, die eigenen Ansätze voranzubringen. Das Angebot richtet sich insbesondere an Mitarbeitende von Kommunen in den Bereichen Informationstechnologie bzw. IT-nahem Verständnis, u.a. Geodateninfrastruktur, Vermessung, digitale Bauleitplanung usw.
(Quelle: Webseite Smart City Dialog)

Start:
Das Peer-Learning startet am 5. Juni 2025

Ablauf:
Das Peer-Learning umfasst 6 virtuelle Treffen (jeweils 10:00 Uhr bis 12:00 Uhr)

Dauer:
Zeitraum von 12 Monaten

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