Wie die Fondazione Openpolis dank der Openapi-APIs die Analyse territorialer Ungleichheiten stärkt

Die Fondazione Openpolis ist eine unabhängige, gemeinnützige Organisation, die die Datenkultur als Infrastruktur der Demokratie fördert. Durch die Sammlung, Systematisierung und Analyse von Informationen zu Politik, Macht, öffentlichen Ausgaben, Dienstleistungen und Territorien entwickelt Openpolis Informationswerkzeuge, die für Bürger:innen, Medien, Institutionen und Organisationen des dritten Sektors zugänglich sind.
Die Arbeit der Stiftung deckt die gesamte Datenwertschöpfungskette ab: von der Erfassung der Quellen über den Aufbau strukturierter Datenbanken bis hin zur Veröffentlichung digitaler Plattformen, Dashboards und Data-Journalism-Inhalte. In den letzten Jahren lag der Fokus insbesondere auf hochgranularen territorialen Analysen, mit dem Ziel, Ungleichheiten beim Zugang zu Dienstleistungen zu messen und zu reduzieren – insbesondere in städtischen und metropolitanen Räumen.

 

Die strategische Vision: von der Analyse zur befähigenden Infrastruktur

Im aktuellen Dreijahreszeitraum hat Openpolis seine Ausrichtung in der Vision “Fucina Civica” zusammengefasst, mit dem Ziel, sich von einem reinen Analyseproduzenten zu einer ermöglichenden Informationsinfrastruktur für das zivilgesellschaftliche Ökosystem zu entwickeln.
Zu den strategischen Prioritäten gehören:

• Stärkung der Rechenschaftspflicht von Machtstrukturen durch die Überwachung von Ausgabenflüssen und institutionellen Ebenen;
• Vertiefung der Analyse territorialer und sozialer Ungleichheiten;
• Investitionen in Civic-Tech-Innovation durch den Ausbau von APIs und Dateninfrastrukturen;
• Vermittlung von Kompetenzen durch Schulungen und Zusammenarbeit mit lokalen Gemeinschaften.

In diesem Kontext sind Skalierbarkeit und die Qualität geografischer Daten zu einem entscheidenden Faktor geworden.

Die Herausforderung: komplexe Datensätze in verlässliche territoriale Analysen verwandeln

Für Openpolis ist die räumliche Dimension zentral: Ungleichheiten zu analysieren bedeutet zu verstehen, wo öffentliche Dienstleistungen vorhanden sind – oder fehlen.
Die Stiftung verwaltet große Datenmengen aus heterogenen Quellen, die häufig uneinheitlich sind und keine geografischen Koordinaten enthalten. Daraus ergaben sich mehrere Herausforderungen:

• Schwierigkeiten, Präzision und Konsistenz bei der Lokalisierung von Dienstleistungen zu gewährleisten;
• hoher operativer Aufwand für manuelles Geocoding;
• Risiko von Fehlern bei der Erstellung von Karten und räumlichen Analysen;
• Komplexität bei der Berechnung von Distanzen, Einzugsgebieten und territorialer Abdeckung auf infra-urbaner Ebene.

Um von beschreibenden Datensätzen zu wirklich analysierbaren Daten zu gelangen, benötigte Openpolis eine skalierbare und zuverlässige Georeferenzierungsinfrastruktur.

Die integrierten Openapi-APIs: Georeferenzierung, Normalisierung und Validierung

In den Jahren 2024–2025 integrierte Openpolis die APIs von Openapi in seine Workflows zur territorialen Analyse, insbesondere in subkommunalen Projekten und Aktivitäten im Zusammenhang mit dem Bericht, der bei der parlamentarischen Anhörung vor der Peripherie-Kommission vorgestellt wurde.
Die APIs wurden eingesetzt für:

• Präzise Georeferenzierung von Adressen, um Standorte von Dienstleistungen wie Schulen, Gesundheitseinrichtungen und öffentlichen Schaltern exakt zu lokalisieren.
• Normalisierung und Validierung territorialer Datensätze, um Konsistenz zwischen verschiedenen Quellen sicherzustellen.
• Anreicherung interner Datenbanken mit zuverlässigen geografischen Koordinaten, die für fortgeschrittene räumliche Analysen und interaktive Karten unerlässlich sind.

Die Integration erfüllte nicht nur eine technische, sondern auch eine methodische Anforderung: den Aufbau einer soliden Datenbasis für reproduzierbare und überprüfbare Analysen.

Das gelöste Problem: Geocoding skalieren und Analysen reproduzierbar machen

Vor der Einführung der APIs erforderte die Verarbeitung großer Adressmengen manuelle Eingriffe und schwer skalierbare Prozesse. Dies verlangsamte die Erstellung von Analysen und führte zwangsläufig zu Fehlerquoten bei der Lokalisierung von Dienstleistungen, mit direkten Auswirkungen auf die Qualität von Karten und territorialen Bewertungen.
Die Integration von Georeferenzierungs- und Normalisierungs-APIs verwandelte diesen Schritt in einen automatisierten und reproduzierbaren Workflow. Openpolis entwickelte sich von einer manuellen Verwaltung geografischer Daten hin zu einer strukturierten Infrastruktur, die komplexe Datensätze projektübergreifend konsistent verarbeiten kann. Die APIs lösten eine zentrale methodische Herausforderung: die räumliche Komponente der Analysen zuverlässig und skalierbar zu machen und damit eine solide Grundlage für interpretative Modelle und Visualisierungen zu schaffen.

Operative Vorteile: mehr Effizienz und mehr Wert für das Datenteam

Die Integration führte schnell zu einer höheren operativen Effizienz. Durch die Automatisierung von Georeferenzierung und Adressvalidierung konnte das Team die Vorbereitungszeit für Datensätze deutlich reduzieren und Prozesse projektübergreifend standardisieren. Dies verbesserte die Konsistenz räumlicher Analysen und setzte interne Ressourcen frei, sodass sich Data Analysts stärker auf wertschöpfende Aufgaben wie Dateninterpretation und Data-Journalism-Produktion konzentrieren konnten.
Die Einführung der APIs fügt sich somit in den civic-tech-Innovationspfad der Stiftung ein und trägt dazu bei, ihre Informationsinfrastruktur langfristig stabiler und nachhaltiger zu machen.

Die Ergebnisse: tiefere territoriale Analysen und datengetriebene Stadtpolitik

Dank der Openapi-APIs konnte Openpolis robustere und präzisere subkommunale Analysen entwickeln und Ungleichgewichte bei der Verteilung von Dienstleistungen innerhalb metropolitaner Städte klarer sichtbar machen. Die georeferenzierten Informationen stärkten zudem die empirische Grundlage institutioneller Aktivitäten, etwa des bei der parlamentarischen Anhörung vorgestellten Berichts, indem Argumente mit präzisen Karten und territorialen Daten untermauert wurden.

Gleichzeitig erhöhte der Aufbau wiederverwendbarer geolokalisierter Datensätze den kumulativen Wert der geleisteten Arbeit und verbesserte die Qualität veröffentlichter Visualisierungen und interaktiver Karten. Perspektivisch stärkt diese Integration einen zunehmend datengetriebenen Ansatz in der Stadtpolitik: keine allgemeinen Beschreibungen von “Peripherien” mehr, sondern messbare Evidenz zur tatsächlichen Verteilung von Dienstleistungen und Chancen.