Benötigt man in der Sozialen Arbeit eine Datenstrategie?

In den letzten Jahren zeigt sich, dass immer mehr Daten erhoben werden. Dies trifft auch auf die Arbeitsfelder in der Sozialen Arbeit zu. Daher ist es lohnenswert, sich Gedanken über die systematische Nutzung von Daten zu machen und das Vorgehen und Verständnis in einer Datenstrategie festzuhalten. Gerade auch im Hinblick auf die fachliche Arbeit gibt es einen Mehrwert, der in diesem Beitrag dargestellt werden soll.

Was ist eine Datenstrategie?

Unter einer Datenstrategie versteht man eine Festlegung, wie in einer Organisation aus Daten Wissen erzeugt wird. Im Hinblick auf die Integration des Datenmanagements in Organisationen wird auch von einer sog. Data Governance gesprochen. Diese wird wie folgt definiert:

“Data Governance ist die strukturierte Einbettung der Praktiken (Vorgehensweisen und Methoden) des Datenmanagements in die Aufbau- und Ablauforganisation einer Unternehmung.”

Bollweg, 2021, S. 11

Insofern sollte eine ausgearbeitete Datenstrategie die verschiedenen Prozessschritte bei der Sammlung, Aufbereitung und Auswertung von Daten berücksichtigen.

Welche Bereiche nehme ich mit einer Datenstrategie in den Blick?

In einem ersten Schritt sollte man sich bei der Erarbeitung einer Datenstrategie Gedanken darüber machen, welche organisationsspezifischen Fragen man mit Daten beantworten möchte. Ist dies geklärt, folgt im nächsten Schritt eine Erhebung über bereits bestehende Daten(quellen). Dies können zum einen Daten aus der Organisation sein, aber auch Daten, die von externen Anbietern zur Verfügung gestellt werden, z. B. durch die amtliche Statistik. Im Rahmen dieser Erhebung sollte auch erfasst werden, wie diese Daten zur Verfügung gestellt werden. Wichtige Punkte sind hierbei:

• Wie häufig werden diese zur Verfügung gestellt (einmalig oder regelmäßig, wenn regelmäßig wie häufig)?
• Gibt es innerhalb der Organisation eine klare Zuordnung, wer für die Daten zuständig ist?
• Liegen die Daten in einem maschinenlesbaren Format vor oder auf Papier?
• Werden die Daten dokumentiert?

Die aufgeführten Punkte spielen auch eine Rolle bei der Festlegung des sogenannten Datenreifegrads. Eine gute Übersicht über den technischen Datenreifegrad, die von CorrelAid herausgegeben wurde, kann hier abgerufen werden (PDF-Datei). Von CorrelAid gibt es auch das interaktive Tool “Elmo” mit dem man den Datenreifegrad ermitteln kann.

Im Rahmen dieses Schrittes sollte auch erfasst werden, welchen Datenbedarf es in der Organisation noch gibt, also welche Daten noch nicht vorhanden sind, aber für die Beantwortung von Fragestellung in der täglichen Arbeit benötigt werden.

In der eigentlichen Datenstrategie wird dann festgelegt, wie das konkrete Vorgehen bei der konkreten Arbeit mit Daten in der jeweiligen Organisation ist. Hierbei finde ich eine Orientierung am sogenannten Framework Future Data Literacy (vgl. Schüller, Busch & Hindinger, 2019) sinnvoll. Demnach sollte eine Datenstrategie auf folgende Arbeitsschritte eingehen:

• Daten bereitstellen
• Daten auswerten
• Ergebnisse interpretieren
• Handeln ableiten

Im Rahmen der Datenstrategie soll festgehalten werden, wie die einzelnen Schritte in der Organisation durchgeführt werden, welche Zuständigkeiten es gibt, welche Systeme und Datenprodukte hierzu eingesetzt werden und wie die Ergebnisse in die tägliche fachliche Arbeit der Organisation einfließen.

Welcher Mehrwert entsteht für die fachliche Arbeit und die Organisation?

In sozialen Organisationen wird eine Vielzahl von Daten erhoben, beispielsweise über die tägliche Dokumentation. Insofern kann man davon ausgehen, dass Datenschätze in den Einrichtungen vorhanden sind (vgl. Stepanek, Astleithner, Reiter, Lobermeier & Buchheit, 2020), die bei einer systematischen Auswertung auch einen Mehrwert für die fachliche Arbeit haben.

Denn darin sehe ich die große Chance für die Soziale Arbeit und die Sozialwirtschaft. Durch die systematische Auswertung von Daten erfolgt auch eine Verbesserung der fachlichen Arbeit. Es können unter anderem Anhaltspunkte für konzeptionelle Weiterentwicklungen identifiziert werden. Hierbei zeigt sich auch eine Überschneidung zur Debatte um Wirkungsorientierung. Denn auch hier kann durch den Aufbau eines wirkungsorientierten Monitorings (vgl. Ottmann & König, 2019) die fachliche Arbeit durch die Auswertung von Daten ergänzt und weiter professionalisiert werden. Hierzu muss ein regelmäßiger Prozess etabliert werden, der aus der Analyse von Daten besteht und darauf aufbauend der Interpretation dieser im Hinblick auf die fachliche Arbeit und mögliche Weiterentwicklungen.

Um dies in der Praxis umzusetzen, ist es aus meiner Sicht aber wichtig, dass man nicht nur eine Datenstrategie erarbeitet, sondern auch eine Datenkultur in der Organisation etabliert (vgl. Marr, 2017, S. 172 f.). Darunter verstehe ich, dass es in einer Organisation selbstverständlich ist, dass mit Daten gearbeitet wird und das Treffen von Entscheidungen durch Daten unterstützt wird (evidenzbasiertes Management bzw. Handeln).

Beispiele für die Nutzung von Daten in der Sozialen Arbeit

In den Arbeitsfeldern der Sozialen Arbeit gibt es schon erste Ansatzpunkte, wie stärker mit Daten gearbeitet wird. So hat die Caritas das Projekt “Lernende Systeme in der Beratung” gestartet. Im Rahmen des Projektes sollen Wissen, Ressourcen und Daten so intelligent miteinander vernetzt werden, dass sie die Arbeit von Beratenden in Beratungsstellen sinnvoll unterstützen. Dieses Projekt zeigt meiner Ansicht nach gut, warum die systematische Auswertung von Daten auch einen Mehrwert für die Teilnehmenden an Angeboten und Dienstleistungen in der Sozialen Arbeit hat. Durch Wissen aus Datenanalysen können Interventionen zielgerichteter durchgeführt werden und Personen, die einen Hilfebedarf haben, in die wirksamsten Angebote vermittelt werden.

Ein weiteres spannendes Projekt ist das Projekt CASoTex. Im Rahmen des Projektes wurden Einsatzmöglichkeiten computerlinguistischer Methoden und maschineller Lernverfahren zur automatisierten Analyse sozialwissenschaftlicher Texte erforscht (vgl. Lehmann, Albrecht & Zauter, 2021). Durch die Entwicklung solcher neuer Verfahren kann auch Text, der in Angeboten der Sozialen Arbeit entsteht, erfasst und ausgewertet werden. Ein weiterer Vorteil ist, dass durch den Einsatz von maschinellen Lernverfahren auch recht große Datenmengen ausgewertet werden können. Hier sehe ich großes Potenzial, wenn es darum geht, Dokumentationen in der Sozialen Arbeit auszuwerten und zu erfassen, ob bestimmte Methoden oder ein bestimmtes Vorgehen einen besonders hohen Effekt hat.

Gibt es schon Organisationen in der Sozialen Arbeit und Sozialwirtschaft mit einer Datenstrategie?

Es gibt also schon erste Beispiele, wo Daten systematisch ausgewertet werden, um die fachliche Arbeit in den Arbeitsfeldern der Sozialen Arbeit zu unterstützen oder zu verbessern. Aber gibt es auch schon Organisationen, die eine eigene Datenstrategie haben? Diese Frage habe ich mir gestellt und auf Twitter veröffentlicht:

Ich bin auf spannende Projekte gestoßen, wie das beschriebene Projekt von der Caritas. Aber bisher habe ich noch keine Organisation in der Sozialen Arbeit und Sozialwirtschaft gefunden, die eine eigene Datenstrategie hat. Wer hier Beispiel kennt, kann diese gerne in den Kommentaren hinterlassen.

Wie fang ich in der Praxis an?

Aber wie entwickelt man eine Datenstrategie? Aus meiner Sicht ist es wichtig, dass man in diesen Prozess möglichst viele Akteure und Anspruchsgruppen berücksichtigt. Eine Datenstrategie ist sicherlich nichts, was man nach dem Top-Down-Prinzip anordnen kann. Wenn man möchte, dass auch in der Organisation eine Kultur der Beschäftigung mit Daten entsteht, muss dies von Anfang an gefördert werden. Insofern erscheinen Workshops sinnvoll, in denen eine gemeinsame Datenstrategie erarbeitet wird.

Mögliche Fragestellungen, mit denen man sich in diesen Workshops beschäftigen kann, habe ich bereits am Anfang des Beitrags aufgeschrieben. Für einen Einstieg in die Diskussion eignet sich auch das Datenstrategie Canvas, der Firma Datentreiber, dass hier heruntergeladen werden kann. Mit diesem Canvas kann erarbeitet werden,

• welche Datenquellen erschlossen werden,
• wie die Zusammenführung und Aufbereitung der Daten erfolgen soll,
• wie die Verwertung der Ergebnisse erfolgt
• und welche Werkzeuge, Zuständigkeiten und Partnerschaften man benötigt.

An der einen oder anderen Stelle müssen die Leitfragen im Canvas noch an die Bedürfnisse der Sozialen Arbeit angepasst werden, u. a. bei der Frage nach der Verwertung. Ich denke aber, dass es eine gute Grundlage bietet, um eine erste Diskussion über eine mögliche Datenstrategie in Gang zu bringen.

Fazit

Aus meiner Sicht wird die Beschäftigung mit Daten und die systematische Auswertung dieser auch in den Arbeitsfeldern der Sozialen Arbeit immer wichtiger. Wie beschrieben sehe ich hierbei auch einen Mehrwert für die fachliche Arbeit. Auch wenn das ins Tun kommen wichtig ist, sollte dieser Prozess gut durchdacht sein und in einer Datenstrategie festgelegt werden, wie der Umgang mit Daten in einer Organisation erfolgt.

Um “datengetrieben” in der Sozialen Arbeit arbeiten zu können, müssen aber auch die notwendigen Ressourcen vorhanden sein. Dies bezieht sich einerseits auf die technische Infrastruktur, aber auch auf Personen, die Daten erfassen, auswerten und Handlungen aus den Ergebnissen ableiten können. Daher wird es noch wichtiger werden, den Fachkräften in der Sozialen Arbeit die nötige Datenkompetenz zu vermitteln und eine Datenkultur in den Organisationen zu entwickeln. Hierbei sollte auch schon verstärkt in der Ausbildung von zukünftigen Fachkräften auf diese Themen gesetzt und die Prinzipien vermittelt werden.

Aus meiner Sicht ist dies aber ein lohnender Prozess, da mit diesem auch ein Mehrwert für die Personen entsteht, die Angebote und Dienstleistungen in den verschiedenen Arbeitsfeldern in Anspruch nehmen.

Literatur

• Bollweg, L. M. (2021). Data Governance für Manager: datengetriebene Prozess- und Systemoptimierung als Taktgeber der digitalen Transformation. Berlin, Heidelberg: Springer Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-662-63562-9
• Lehmann, R., Albrecht, J. & Zauter, S. (2021). Die Computerunterstützte Analyse Sozialwissenschaftlicher Texte – Ergebnisse des Forschungsprojekts „Casotex“ (Perspektiven Sozialwirtschaft und Sozialmanagement). In C. Freier, J. König, A. Manzeschke & B. Städtler-Mach (Hrsg.), Gegenwart und Zukunft sozialer Dienstleistungsarbeit (S. 167–180). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-32556-5_12
• Marr, B. (2017). Data strategy: how to profit from a world of big data, analytics and the internet of things (1st Edition.). New York: Kogan Page Ltd.
• Ottmann, S. & König, J. (2019). Wirkungsanalyse in der Sozialen Arbeit. Differenzierung ist nötig. Soziale Arbeit, 68(10), 368–376.
• Schüller, K., Busch, P. & Hindinger, C. (2019). Future Skills: Ein Framework für Data Literacy. Kompetenzrahmen und Forschungsbericht. Hochschulforum Digitalisierung. Zugriff am 7.9.2020. Verfügbar unter: https://hochschulforumdigitalisierung.de/sites/default/files/dateien/HFD_AP_Nr_47_DALI_Kompetenzrahmen_WEB.pdf
• Stepanek, P., Astleithner, F., Reiter, S., Lobermeier, O. & Buchheit, F. (2020). Verborgene Datenschätze? (Wirkungsorientierte) Evaluierung auf Basis prozessproduzierter Daten in sozialen Einrichtungen. Zeitschrift für Evaluation, 19(1), 191–196. https://doi.org/10.31244/zfe.2020.01.15

Sebastian Ottmann

Ich arbeite als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Praxisforschung und Evaluation der Evangelischen Hochschule Nürnberg und leite dort das Kompetenzzentrum Wirkungsorientierung in der Sozialen Arbeit. Ich begleite soziale Organisation bei der Implementierung von wirkungsorientierten Arbeitsweisen und dateninformierten Handeln. Zu meinen weiteren Arbeitsschwerpunkten gehört die Durchführung von Wirkungsanalysen und Evaluation mit empirisch-quantitativem Schwerpunkt. Seit mehreren Jahren beschäftige ich mit den Themen Wirkungsorientierung, Wirkungen Sozialer Arbeit, Datenanalyse, Machine Learning, Data Science und dem Aufbau von Datenkompetenz in Organisationen. Und statistische Auswertungen mache ich am liebsten in R und Python 😉 Mehr Informationen zu meiner Person findet man auf meiner Homepage.