Digitaler Prozess der Datengewinnung

In der heutigen Praxis gerade in kleineren Kommunen werden Auswertungen aus dem Einwohnermeldewesen auf Anforderung von anderen Fachdiensten erzeugt. Das führt zu häufiger wiederkehrenden, ähnlichen und mitunter zeitaufwändigen Aufgaben im Einwohnermeldeamt. Mit Hilfe der WEBWiKo-Werkzeuge gehören diese der Vergangenheit an. Ein Datenexport aus dem Einwohnermeldewesen muss dann nur noch einmal im Jahr zum Stichtag 31.12. des Vorjahres durchgeführt werden. Die Daten werden anschließend mittels des Werkzeugs EMA-Daten-Aggregation so aufbereitet, dass sie für vielfältige Planungsaufgaben, für ein kontinuierliches Demographie-Monitoring sowie für eine regelmäßig zu erstellende kleinräumige Bevölkerungsprognose zur Verfügung stehen. Die Prozesse der Datenaufbereitung und -verarbeitung laufen dabei weitgehend automatisiert ab, so dass nicht nur der Nutzen der im Einwohnermeldewesen existierenden Daten in Zukunft gesteigert werden kann, sondern auch die Bereitstellung der Daten durch das Einwohnermeldeamt effizienter erfolgen wird.

Digitaler Prozess der Datengewinnung

Eine für die Aggregation der Bevölkerungsdaten in die kleinräumigen Strukturen notwendige Voraussetzung ist die Georeferenzierung – also die Zuordnung einer geografischen Koordinate zu der jeweiligen Adresse – der Adressangaben in den EMA-Datensätzen (Haupt- bzw. Nebenwohnsitz, Quell- und Zieladresse bei Umzügen). Hierfür wird ein Online-Dienst des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie (BKG) genutzt, der sich im Wesentlichen auf die amtlichen Katasterdaten abstützt. Leider schafft es der BKG-Georeferenzierungsdienst nicht, für alle Adressen ein Ergebnis zu liefern. Ursache hierfür können einerseits unterschiedliche Schreibweisen der Straßennamen im Einwohnermeldewesen gegenüber den Katasterdaten sein. Andererseits kennt der BKG-Dienst neue oder geänderte Adressen erst mit einer gewissen zeitlichen Verzögerung.

Die EMA-Daten-Aggregation ist nicht zwingend darauf angewiesen, dass alle Adressen korrekt georeferenziert sind. Die dort wohnenden Personen werden dann einfach in einem „unbekannt“-Gebiet für die jeweilige Gemeinde gesammelt. Allerdings ist für die weitere Datenanalyse sehr hilfreich, eine kleinräumige Zuordnung zur Verfügung zu haben. Neue Adressen können beispielsweise in Neubaugebieten angesiedelt sein oder vielleicht auch neu gebaute Seniorenwohnungen sein. Die Verortung der dort lebenden Personen kann damit einen besonderen Einfluss auf die kleinräumige Bevölkerungsprognose oder auch auf die KITA-Planung haben.

Deshalb wird den Kommunen die Möglichkeit geboten, die Georeferenzierung der fehlenden oder neuen Adressen manuell zu bearbeiten. Hierzu wird ein Export des Adressverzeichnisses aus dem Einwohnermeldewesen genutzt. Alle manuell bearbeiteten Georeferenzierungen werden in einer Adressdatenbank festgehalten, so dass im Folgejahr diese nicht erneut bearbeitet werden muss. Im Hintergrund wird die Adressdatenbank auch immer mit dem aktuellsten Stand des BKG-Geocoders abgeglichen, denn die dort ermittelten Koordinaten zu den Adressen werden als „offizielle“ Georeferenz angesehen und gegenüber einer manuell gesetzten Georeferenz bevorzugt.

Die EMA-Datenaggregation bedient sich der georeferenzierten Adressdatenbank und bestimmt für jede in den Bestands- und Bewegungsdaten gefundene Adresse – soweit dort verzeichnet – die zugehörige Koordinate. Diese wird für die Aggregation der Personen in die kleinräumigen Gebiete (Ortsteile und Rasterzellen) genutzt. Nach vollständiger Aggregation der Daten zum Bevölkerungsstand und zu den Bevölkerungsbewegungen werden diese anschließend in die zentrale Dateninfrastruktur übertragen und stehen dort für weitere darauf aufbauende Verarbeitungsprozesse zur Verfügung. Das ist zum einen die Anonymisierung, die den Anforderungen des Datenschutzes Rechnung trägt. Zum anderen wird die Berechnung einer kleinräumigen Bevölkerungsprognose auf den nicht-anonymisierten Daten ausgeführt, um die Validität der Prognosen trotz der im Prognosemodell berücksichtigten Kleinräumigkeit nicht zu gefährden.

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