Daten für Entwicklung: eine Agenda für die deutsche Entwicklungszusammenarbeit

Daten für Entwicklung: eine Agenda für die deutsche Entwicklungszusammenarbeit

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Schwegmann, Claudia / Sarah Holzapfel
Analysen und Stellungnahmen 4/2018

Bonn: German Development Institute / Deutsches Institut für Entwicklungspolitik (DIE)

DOI: 10.23661/as4.2018

Engl. Ausg. u.d.T.:
Data for development: an agenda for German development cooperation
(Briefing Paper 12/2018)

Daten sind eine zentrale, aber unterschätzte Voraussetzung für die Umsetzung der Agenda 2030. Obwohl technische Innovationen, etwa Smartphones oder das Internet der Dinge, in den vergangenen Jahren zu einer Explosion an Daten geführt haben, gibt es insbesondere in Entwicklungländern und in der Entwicklungszusammenarbeit (EZ) noch erhebliche Lücken in der Verfügbarkeit und Nutzung von Daten. Zu der Mehrzahl der 230 Indikatoren der Sustainable Development Goals (SDGs) kann bisher nicht regelmäßig berichtet werden.
Eine unabhängige Expertengruppe hat daher schon 2014 in ihrem Bericht an den UN-Generalsekretär A World that Counts nicht weniger als eine Datenrevolution gefordert, um die Umsetzung der SDGs zu unterstützen. Daten sind eine der wichtigsten Grundlagen für die Planung, Steuerung und Evaluierung von Projekten und Entwicklungsstrategien. Bei der Datenrevolution für nachhaltige Entwicklung geht es darum 1) Datenlücken unter Zuhilfenahme neuer Technologien und zusätzlicher Ressourcen zu schließen, 2) Data literacy global zu stärken, Datennutzung zu fördern und einen gleichberechtigten Zugang zu ermöglichen, 3) ein „Datenökosystem“, das globalen Standards folgt, zu schaffen, um die Datenqualität zu verbessern, Datenaggregation zu ermöglichen und -missbrauch zu verhindern.
Die Datenrevolution für nachhaltige Entwicklung ist eine Herausforderung für alle Länder. Sowohl in den Partnerländern als auch in allen deutschen Politikbereichen gibt es großen Nachholbedarf. In diesem Papier liegt der Fokus auf der deutschen EZ.
Insgesamt ist das Thema Daten in den Organisationen der deutschen EZ und ihren Vorhaben bisher wenig präsent und die Forderung nach evidenzbasierter und datenbasierter Arbeit wird oft auf die Evaluierung verengt. Es gibt keinen results framework für die deutsche EZ um die Portfoliosteuerung zu unterstützen. Das Monitoring auf Projektebene ist oft unzureichend, da die Datenqualität vielfach schwach ist und Kapazitäten fehlen. In den Partnerländern richten die Durchführungsorganisationen (DOs) häufig parallele Strukturen für Monitoring und Evaluierung (M&E) ein, um den Fortschritt der von ihnen durchgeführten Maßnahmen zu überwachen, statt so weit wie möglich nationale statistische Systeme zu nutzen und zu stärken. Erhobene Daten und Projektfortschrittsberichte werden in der Regel nicht veröffentlicht.
Aus der Analyse lassen sich folgende Empfehlungen ableiten:

  • Die deutsche EZ sollte sich auf gemeinsame Datenstandards und Grundprinzipien in der Datennutzung einigen, wie z.B. Open Data by Default. Gleichzeitig sollten Persönlichkeitsrechte gewährleistet werden.

  • Das Bundesministerium für wirtschaftliche Entwicklung und Zusammenarbeit (BMZ) sollte mit allen Akteuren der deutschen EZ (andere Ministerien, DOs, nichtstaatliche Akteure) eine Datenstrategie entwickeln, die die unterschiedlichen Datenquellen und -typen berücksichtigt, auf gemeinsamen Standards und Grundprinzipien aufbaut und darauf ausgerichtet ist, eine Datenkultur in allen Arbeitsbereichen der deutschen EZ zu fördern.
  • Auf internationaler Ebene sollte sich die Bundesregierung aktiv in die Umsetzung und Weiterentwicklung des Cape Town Global Action Plan for Sustainable Development Data einbringen
  • Deutschland sollte den finanziellen Beitrag zur Daten- und Statistikentwicklung in Partnerländern steigern, mittelfristig die Nutzung paralleler M&E-Systeme abschaffen und die Unterstützung nationaler statistischer Systeme in allen EZ-Maßnahmen fördern.



Über die Autorin

Holzapfel, Sarah

Agrarökonomin

Holzapfel

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