Berlin digital handlungsfähig machen: Wie Berlin seine Daten besser nutzen kann
Viele Entscheidungen beginnen mit einer einfachen Frage: Welche Daten stehen zur Verfügung? In Berlin führt diese Suche oft an verschiedene Orte. Daten liegen in Verwaltungen zum Beispiel in Fachverfahren, Registern, lokalen Laufwerken und manchmal sogar noch auf Papier. Viele dieser Bestände sind über Jahre gewachsen. Manche sind offen zugänglich. Andere müssen erst gefunden und eingeordnet werden.
Die Schwierigkeit zeigt sich im Arbeitsalltag der Verwaltung. Wer Daten für Entscheidungen nutzen will, muss zuerst wissen, welche Bestände vorhanden sind und wer sie pflegt. Für die Innovationspolitik ist dieser Überblick besonders wichtig: Technologische Entwicklungen lassen sich nur früh erkennen, wenn vorhandene Daten auffindbar sind und ihre Aussagekraft eingeschätzt werden kann. Das gilt auch für Förderentscheidungen, die nachvollziehbar begründet werden müssen. Erst dann lässt sich klären, welche Bestände geöffnet, verbunden oder für Analysen genutzt werden können.
Die Reihe „Berlin digital handlungsfähig machen“ beleuchtet vier Felder, an denen sichtbar wird, wie Berlin seine digitale Zukunft gestaltet. Nach den Beiträgen zu KI in der Verwaltung sowie zu Resilienz und Teilhabe geht es nun um Daten. Mit Blick auf die Wahl zum Berliner Abgeordnetenhaus im September 2026 steht damit eine organisatorische Frage im Raum: Wie lassen sich Daten leichter auffinden und nutzen, um Berlin besser zu steuern?
Wie entstehen Datenkataloge?
Auf Bundesebene ist gerade sichtbar geworden, wie schwierig diese Aufgabe werden kann. Der Datenatlas Bund sollte Datenbestände der Bundesverwaltung auffindbar machen. Nach mehrjähriger Entwicklung wurde das Projekt wieder abgeschaltet. Redaktionsleiter Oliver Voß beschreibt im Tagesspiegel Background Digitalisierung und KI offene Fragen zu Zuständigkeiten und technischer Ausrichtung.
Für Berlin ist daran vor allem eines wichtig: Ein Datenkatalog entsteht nicht allein durch eine neue Plattform. Er beginnt bei den Datenbeständen, die in der Verwaltung bereits vorhanden sind. Wer sie auffindbar machen will, muss klären, wo sie liegen und wie sie im Arbeitsalltag genutzt werden. Nützlich wird ein Katalog erst, wenn Mitarbeitende schneller erkennen, welche Bestände es gibt und an wen sie sich wenden können.
Warum beginnt Open Data bereits vor der Veröffentlichung?
Manchmal beginnt Open Data mit einer Excel-Tabelle auf einem Laufwerk. Dann geht es darum, gemeinsam herauszufinden, was daraus werden kann. Vor einer Veröffentlichung müssen Nutzungsrechte geklärt und Beschreibungen ergänzt werden. Ein Datensatz muss auch für Menschen verständlich sein, die nicht an seiner Entstehung beteiligt waren. In manchen Fällen müssen Daten selbst maschinenlesbar gemacht werden, sodass Softwareprogramme oder KI sie ohne menschliche Hilfe lesen und verarbeiten können.
Die Open Data Informationsstelle Berlin, kurz ODIS, begleitet seit 2018 solche Prozesse vom Erstgespräch bis zur Bereitstellung im Berliner Open-Data-Portal. Die ODIS wird im Rahmen einer Zuwendung durch die Senatskanzlei Berlin gefördert und stimmt ihre Arbeit eng mit der zentralen Open-Data-Verantwortlichen des Landes Berlin ab. Das Team entwickelt Handreichungen und Schulungen. Außerdem entstehen Anwendungen, die offene Daten greifbarer machen und zeigen, wofür sie genutzt werden können.
Das Ziel ‚open by default‘ bleibt dabei wichtig. Verwaltungsdaten sollen grundsätzlich offen bereitgestellt werden, sofern triftige Gründe wie Sicherheitsfragen oder andere rechtliche Gründe nicht dagegensprechen.
Blick in die Praxis: Warum Geodaten so viel über Verwaltung erzählen
Gut sichtbar wird diese Arbeit bei Geodaten. Berlin verfügt über viele räumliche Daten zu Umwelt, Infrastruktur, Planung oder Nutzung des Stadtraums. Der Umweltatlas Berlin bündelt diese fachbezogenen Informationen. Mit der Anwendung lassen sich Umweltbelastungen und Flächeninformationen über Kartenansichten der Stadt nachvollziehen. Für Fachverwaltungen sind solche Daten eine Arbeitsgrundlage, um sie in Planung und Entscheidungsprozesse einzubeziehen. Für Bürger:innen ist der Umweltatlas ein Zugang zu Informationen über die eigene Stadt. Hier lässt sich ablesen, welche Belastungen und Ressourcen – von Lärm bis Grünflächen – ein bestimmter Ort mitbringt. Im März 2026 wurde die neue Umweltatlas-Kartenanwendung veröffentlicht. Das Public Data Team der Technologiestiftung unterstützte bei der Entwicklung und bei technischen Fragen.
Bei Geodaten wird schnell sichtbar, warum Auffindbarkeit so wichtig ist. Wer nach ihnen sucht, muss aber oft schon im Voraus wissen, wonach genau gesucht werden soll. So kann ein Datensatz vorhanden sein und trotzdem schwer zu finden bleiben.
Um den enormen Schatz an Geodaten zugänglicher zu machen hat die ODIS den GeoExplorer entwickelt. Das Tool bietet eine KI-gestützte Suche und findet Geodaten auch dann, wenn der eingegebene Suchbegriff nicht genau im Datensatz steht. So wird aus der Suche nach Verwaltungsdaten weniger Rätselarbeit.
Inzwischen ist der GeoExplorer dem Dauerbetrieb nähergekommen. Die Datengrundlage wird wöchentlich automatisch aktualisiert. Datenbank und Pipeline wurden auf den Data Hub Berlin Prototyp umgezogen. Für KI-Komponenten, wie die Suche und erklärende Hinweise, nutzt das Team einen europäischen Anbieter.
Wie kann eine Datenplattform im Betrieb bestehen?
Berlin diskutiert seit Jahren über eine urbane Datenplattform. Sie soll Datenmanagement erleichtern und neue datenbasierte Anwendungen ermöglichen. Mit dem Data Hub Berlin Prototyp testet die Technologiestiftung seit Februar 2025, wie eine solche Plattform nah an der Verwaltungspraxis entwickelt werden kann.
Der Data Hub Berlin Prototyp wird deshalb über reale Anwendungsfälle aufgebaut. In Erstgesprächen wurde geklärt, welche Probleme gelöst werden sollen und welche Daten dafür gebraucht werden. Parallel startete der Austausch in der Community of Practice, der AG Data Hub, weiter. Dort kommen seitdem Pilotnutzende und weitere Beteiligte aus Senatsverwaltungen und Bezirksämtern zusammen. Mit ihnen wird weiter geprüft, wie vorhandene Daten auf der Plattform so genutzt werden können, dass daraus digitale Services für Verwaltung und Stadtgesellschaft entstehen.
Beim Data Hub merken wir an den Anwendungsfällen sehr schnell, wo Daten fehlen und was eine gemeinsam genutzte Plattform besser lösen könnte.
Im Juni 2026 hat der Berliner Senat Empfehlungen für den Aufbau eines landesweiten Datenmanagements beschlossen. Die Überführung des Data Hub Berlin Prototyp in den regulären Betrieb beschreibt Florian Hauer, Chief Digital Officer des Landes Berlin, als ein bedeutendes Ziel. Wie dieser Weg aussehen kann, zeigt sich an Anwendungen, die bereits auf der Plattform erprobt werden. Eine davon ist die Unternehmensdatenbank.
Blick in die Praxis: Wie Daten beim Blick auf den Innovationsstandort helfen
Es ist gar nicht so leicht, herauszufinden, wie sich ein Technologiefeld in Berlin entwickelt. Ein Unternehmen steht mit einer alten Adresse in einer Quelle. In einer anderen ist nur die wirtschaftliche Haupttätigkeit hinterlegt. Welche Technologien dort inzwischen eingesetzt oder entwickelt werden, bleibt dann oft unsichtbar. Manchmal passt der offizielle Branchencode noch zum Gründungsjahr, aber kaum noch zu dem, was das Unternehmen heute macht.
Für die Innovationspolitik werden solche Einzelheiten schnell wichtig. Ein altes Branchenlabel kann ein Unternehmen in die falsche Schublade schieben. Eine veraltete Adresse kann den Eindruck verzerren, wo ein Technologiefeld in Berlin sitzt. Die Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie und Betriebe hat die Technologiestiftung deshalb beauftragt, über zwei Jahre eine Datendrehscheibe für den Wirtschaftsstandort Berlin zu entwickeln. Im Projekt wird erforscht, wie KI dabei helfen kann, veraltete und unvollständige Daten mit öffentlich verfügbaren Informationen anzureichern. Die Lösung soll in den Data Hub Berlin Prototyp integriert werden und der Berliner Verwaltung aktuelle Kennzahlen zugänglich machen.
Dabei kommen die Daten aus unterschiedlichen Quellen. Bevor daraus Kennzahlen werden, muss das Projektteam prüfen, welche Informationen zusammenpassen und welche nur auf den ersten Blick dasselbe meinen. Die offizielle Wirtschaftszweigklassifikation hilft bei der Einordnung wirtschaftlicher Tätigkeiten. Sie ordnet Unternehmen aber nicht nach eingesetzten Technologien. Gerade junge Technologiefelder verlaufen oft branchenübergreifend. KI kann in sehr unterschiedlichen Bereichen eine Rolle spielen. Ähnlich ist es auch bei Quantentechnologien oder Wasserstoff.
Die im Juni beschlossene Deep Tech Berlin Agenda macht diese Lücke sichtbar. Sie benennt mehrere Schlüsseltechnologien, darunter Mikroelektronik und Quantentechnologien. Auch künstliche Intelligenz spielt darin eine Rolle. Dafür muss die Verwaltung erkennen können, welche Unternehmen tatsächlich in diesen Feldern arbeiten. Manche erscheinen in bestehenden Daten eher als Softwaredienstleister oder Industriezulieferer. Ihre Rolle im Technologiefeld wird erst sichtbar, wenn weitere Informationen hinzukommen.
Die Unternehmensdatenbank soll kein Branchenverzeichnis werden. Sie soll helfen, Veränderungen am Standort früher zu sehen. Das Projektteam prüft deshalb auch Verfahren mit KI. Öffentlich verfügbare Informationen können ergänzt und fachlich eingeordnet werden, etwa über Webscraping.
Die Unternehmensdatenbank verbessert die Datengrundlage. Die Bewertung eines Innovationsfelds ist ein zweiter Schritt. Dafür hat die Technologiestiftung das Reifegradmodell für Berliner Innovationsökosysteme entwickelt.
Was das Reifegradmodell sichtbar macht
Das Modell soll sichtbar machen, welche Unterstützung einzelne Innovationsfelder brauchen. Der Blick auf einzelne Technologiefelder zeigt, wie unterschiedlich die Lage ist.
Mikroelektronik oder Photonik haben in Berlin andere Voraussetzungen als ein junges KI-Feld. Mal geht es um passende Infrastruktur, mal darum, ob Forschung und Unternehmen eng genug zusammenarbeiten. Bei künstlicher Intelligenz verändern sich Anwendungen und Geschäftsmodelle besonders schnell. Deshalb reicht es nicht, alle Felder nach denselben Kriterien zu bewerten.
Das Reifegradmodell betrachtet deshalb den Entwicklungsstand eines Technologiefelds und die Akteure, die dort arbeiten. Ergänzend fließen Rahmenbedingungen ein, etwa Fachkräfte, Infrastruktur und Finanzierung. So wird sichtbarer, ob ein Feld vor allem bessere Vernetzung braucht, ob passende Räume fehlen oder ob der Weg von Forschung in Anwendung noch zu schwer ist.
Mit dem Reifegradmodell können Politik und Verwaltungen gezielter entscheiden, in welchen Innovationsfeldern sie Infrastruktur ausbauen, Gründer:innen fördern oder Kooperationen stärken sollten.
Die Unternehmensdatenbank und das Reifegradmodell greifen damit ineinander. Die Unternehmensdatenbank verbessert den Blick auf Akteure und Datenquellen. Das Reifegradmodell hilft, diese Informationen für die Innovationspolitik einzuordnen.
Mit welchen Daten kann Berlin schon arbeiten?
Datenbasierte Innovationspolitik beginnt damit, die eigenen Grundlagen besser zu kennen.
Eine Dateninventur wäre dafür ein Anfang. Sie müsste dort starten, wo der Bedarf ohnehin auf dem Tisch liegt. In der Innovationspolitik betrifft das etwa Unternehmen, Technologiefelder und Förderstrukturen. An solchen Fällen wird sichtbar, welche Daten bereits offen vorliegen und welche Bestände in einzelnen Häusern schwer auffindbar bleiben.
Der Datenatlas des Bundes zeigt, wie riskant es ist, eine solche Aufgabe zu groß aufzuziehen. Berlin kann bedachter anfangen. Mit vorhandenen Datenbeständen, mit Fachverwaltungen, die ihre Daten kennen, und mit Anwendungen, die im Alltag zeigen, welche Informationen tatsächlich gebraucht werden.
Erst wenn Berlin seine Datenbestände findet und versteht, kann die Stadt Entwicklungen früher erkennen und Förderentscheidungen besser begründen. ODIS, der Data Hub Berlin Prototyp, die Unternehmensdatenbank und das Reifegradmodell liefern dafür bereits Arbeitswissen.