DatenLotse ist ein browserbasiertes, datenbankfreies Werkzeug, das Organisationen – insbesondere die öffentliche Verwaltung – vom kartierten Datenökosystem in die konkrete Open-Data-Umsetzung führt. Es ist das Schwester-Tool zu DatenGraf: Wo DatenGraf zeigt, wie die Datenflüsse aussehen, beantwortet DatenLotse die Frage „Was tue ich jetzt konkret?" – Dateninventar nach DCAT-AP.de aufbauen, Risiken klären, Texte datenschutzkonform pseudonymisieren. Alles läuft lokal im Browser: kein Server, kein Account, kein Datentransfer.
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| Feature | Beschreibung | |
|---|---|---|
| 🧭 | Daten-Kompass | Open-Data-Reifegrad-Checkliste nach anerkannten Modellen (ODRA, EU Open Data Maturity, 5-Sterne-Open-Data, DCAT-AP.de, DSGVO/FAIR): 7 Dimensionen mit 27 Prüfpunkten, Score + Ampel, Vorbelegung aus dem aktuellen Stand, adaptive Empfehlungen der nächsten Bausteine und PDF-Export – der Haupteinstieg |
| 🔗 | DatenGraf-CSV-Import | Liest exakt das CSV-Schema, das DatenGraf exportiert – die Datenkartierung wird ohne Umweg zur Umsetzungsgrundlage |
| 📦 | Dateninventar (DCAT-AP.de) | Aus jedem Datenfluss wird ein Dataset-Kandidat abgeleitet und in editierbaren Karten dargestellt: Beschreibung, Publisher, Ansprechpartner, Kategorie (EU-Datenthemen), Schlagwörter, Aktualisierungszyklus, Lizenz (volles DCAT-AP.de-Register), Zugriffsrechte und Info-/Zugriffs-URL – mit Live-Vollständigkeits-% in Ampelfarben. Der Export schreibt kontrollierte Werte als offizielle NAL-/Register-URIs |
| 🔍 | Suche, Filter & Sortierung | Inventar live durchsuchen (Titel/Publisher/Quellsystem), nach Schutzbedarf oder Clearing-Ampel filtern und nach Titel bzw. Vollständigkeit sortieren – Editieren bleibt auch über gefilterten Teilmengen korrekt |
| 📊 | Status-Dashboard | Startseite zeigt – sobald Daten vorliegen – Live-Kennzahlen über alle Bausteine (Kompass-Reifegrad, Inventar-Anzahl & Ø-Vollständigkeit, Clearing-Ampelverteilung, Governance-Reifegrad) mit Schnellsprung direkt zum Weiterarbeiten |
| 📤 | DCAT-Export (JSON + CSV) | DCAT-AP.de-konformes JSON-LD (dcat:Catalog/dcat:Dataset mit @context) zum Harvesting durch GovData/CKAN sowie eine flache CSV-Liste |
| 🪪 | Lizenz-Wegweiser | Zwei Fragen (Namensnennung? national/international?) führen deterministisch zur passenden offenen Lizenz (DL-DE-BY/-Zero, CC-BY, CC0) inkl. Begründung und amtlichem Link; auf Wunsch für alle Datensätze ohne Lizenz übernehmbar. Das vollständige Register mit 20 Lizenzen steht im Inventar-Dropdown |
| ✅ | DCAT-AP.de-Qualitätsprüfung | Publish-Ready-Check je Datensatz: fehlende Pflichtfelder als Fehler, fehlende Empfehlungsfelder und Werteprüfungen (offene Lizenz, kontrolliertes Vokabular, E-Mail im Ansprechpartner) als Warnungen – mit Ampel-Übersicht und direktem Sprung zum Bearbeiten im Inventar |
| 📚 | Wissens- & Methodik-Center | In-App-Nachschlagewerk mit Live-Filter über alles: 20 Glossar-Begriffe, 8 Rechtsgrundlagen (Bund/EU mit amtlichen Links zu gesetze-im-internet.de bzw. EUR-Lex) und die 5 Reifegrad-Modelle hinter dem Kompass – lokal, ausdrücklich keine Rechtsberatung |
| 📄 | Vorlagen & Musterdokumente | Fertige Dokumente lokal erzeugt: Open-Data-Richtlinie und DSFA-Kurz-Checkliste (Muster) sowie aus dem Inventar generierte Veröffentlichungs-Freigabe-Formulare und ein VVT-Auszug der DSGVO-relevanten Datensätze – als PDF druckbar oder als Markdown/CSV ladbar |
| 🚦 | Clearing-Ampel (Rot-Gelb-Grün) | Transparenter, deterministischer Entscheidungsbaum je Datensatz (Schutzbedarf-Vorbelegung, Art.-9-/Rechtsgrundlage-/Anonymisierbarkeit-Prüfung) mit nachvollziehbarer Begründung, Gesamtübersicht und Ampel-Spalte im CSV-Export |
| 🛡️ | Client-Side-Pseudonymisierung | Strukturerhaltende, deterministische Bereinigung deutscher Verwaltungstexte über 11 Muster: Name (anrede-getriggert, akademische Titel werden übersprungen), Adresse, PLZ+Ort, Aktenzeichen/Geschäftszeichen, IBAN, E-Mail, Telefon, Geburtsdatum, Steuer-ID und Kfz-Kennzeichen (beide kontextgetriggert), Sozialversicherungsnummer. Konsistente Platzhalter, Mapping-Tabelle samt CSV-Export – rein per Regex, nichts verlässt den Browser |
| 👥 | Governance & RACI | 8-Fragen-Reifegrad-Check (gewichtet, 0–100, auch ohne Inventar nutzbar) + automatisch aus dem Inventar abgeleitete RACI-Matrix (Domänen × Rollen) mit Lücken-Markierung; Export als CSV und PDF/Druck-Bericht |
| 💾 | Projekt speichern & laden (.json) | Kompletter Arbeitsstand (Inventar inkl. Clearing, Governance, Kompass und importierte DatenGraf-Zeilen) als eine versionierte JSON-Datei exportier- und wieder importierbar – für Backup, Gerätewechsel oder zum Teilen; Import prüft Herkunft und fragt vor dem Überschreiben |
| 🔒 | Local-First / No-Database | Alle Daten bleiben im Browser – kein Backend, kein Account, keine externen Laufzeit-Aufrufe |
| 📱 | Mobile-First | Responsives Layout ab 360 px überlauffrei; Grids brechen auf eine Spalte |
| ♿ | Barrierefreiheit | Skip-Link, Fokus-Falle in allen Modals, ARIA-Tabs mit Pfeiltasten-Navigation, beschriftete Formularfelder, sichtbarer Fokus, prefers-reduced-motion, WCAG-AA-Kontraste |
https://datenlotse.nozilla.net
Importiere eine DatenGraf-CSV über Dateninventar → DatenGraf-CSV importieren und reichere die abgeleiteten Datensätze um DCAT-AP.de-Metadaten an.
git clone https://github.com/daimpad/datenlotse.git
cd datenlotse
python3 -m http.server 8080
# → http://localhost:8080Hinweis:
index.htmlmuss über HTTP(S) geöffnet werden, damitFileReader/fetch()und die Beispieldaten funktionieren. Ein direktes Öffnen alsfile://startet die App nicht korrekt.
DatenLotse liest exakt das Schema, das DatenGraf via Export erzeugt:
Quelle,QuelleAbteilung,QuelleBereich,QuelleOrganisation,QuelleRolle,
Beziehung,Ziel,Datentyp,Häufigkeit,Format,Schutzbedarf,Erfassungsart,Anmerkungen,Ansprechpartner
Importiere deine Datei über den Button DatenGraf-CSV importieren. Jede eindeutige (Quelle | Datentyp)-Kombination wird zu einem DCAT-AP.de-Dataset-Kandidaten.
Die App selbst bleibt abhängigkeitsfrei; für die Tests wird einmalig Playwright installiert.
npm install # nur Dev: @playwright/test
npx playwright install chromium
npm test # 100 Tests, ~30 s
npm run test:ui # interaktiver ModusGetestet wird die ausgelieferte App – genau die Dateien, die GitHub Pages statisch serviert. Die Konfiguration startet den Webserver selbst, es muss also nichts vorab laufen. Die Suite deckt Import und Ableitung, Inventar und Qualitätsprüfung, Risiko-Clearing, Pseudonymisierung, Governance und Kompass, Exporte und Persistenz sowie Barrierefreiheit und Responsive-Verhalten ab; jeder frühere Review-Befund ist als Regressionstest hinterlegt. CI läuft bei jedem Push auf main und jedem Pull Request.
DatenLotse begleitet den Weg von der fertigen DatenGraf-Karte in die operative Open-Data-Bereitstellung. Die Phasen 1–3 sind vollständig gebaut und nutzbar:
| Phase | Baustein | Was passiert |
|---|---|---|
| Überblick | 🧭 Daten-Kompass | Reifegrad-Standortbestimmung über 7 Dimensionen (27 Prüfpunkte) – der Haupteinstieg, empfiehlt die nächsten Bausteine |
| 1 · Fundament | 👥 Governance & Rollen | 8-Fragen-Reifegrad-Check (gewichtet auf 100) + RACI-Matrix aus den Datendomänen. Der Fragebogen ist unabhängig vom Inventar und sofort ausfüllbar |
| 2 · Asset Management | 📦 Dateninventar | DatenGraf-CSV importieren, Datenflüsse zu DCAT-AP.de-Datasets verdichten, Metadaten ergänzen, Qualität prüfen, als JSON-LD/CSV exportieren |
| 3 · Clearing | 🚦 Risiko-Clearing | Rot/Gelb/Grün-Entscheidungsbaum je Datensatz – deterministisch, ohne ML |
| 3 · Pseudonymisierung | 🛡️ Textbereinigung | Deutsche Verwaltungstexte strukturerhaltend von personenbezogenen Daten befreien, vollständig client-seitig |
Begleitend: 📊 Status-Dashboard auf der Startseite, 📚 Wissens- & Methodik-Center (Glossar, Rechtsgrundlagen, Modelle) und 📄 Vorlagen & Musterdokumente (Richtlinie, DSFA-Checkliste, Freigabe-Formulare, VVT-Auszug).
Die DatenGraf-Brücke: Das Row-Schema (GRAF_COLUMNS in js/app.js) ist 1:1 aus DatenGraf übernommen. So wird der Export des einen Tools ohne Konvertierung zum Import des anderen.
Phase 4 (ETL/Container/CKAN) & Phase 5 (Feedback-Schleifen) sind bewusst kein Self-Service-Tool, sondern ein Beratungs- und Workshop-Angebot → nozilla.de/kontakt.
Das Inventar-Modul erzeugt zu jedem Datensatz Metadaten nach dem deutschen DCAT-AP.de-Profil – damit die Datasets durch GovData und CKAN-basierte Portale geharvestet werden können.
Pflichtfelder (fehlen sie, meldet die Qualitätsprüfung einen Fehler):
| Feld | Zweck |
|---|---|
dct:title |
Titel des Datasets |
dct:description |
Beschreibung |
dct:publisher → foaf:Organization |
Veröffentlichende Stelle |
dcat:contactPoint |
Ansprechpartner (vCard) |
dct:accessRights |
Zugriffsrechte – als NAL-URI (PUBLIC / RESTRICTED / NON_PUBLIC) |
dct:license |
Lizenz aus dem DCAT-AP.de-Register – als offizielle Register-URI |
Empfehlungsfelder (fehlen sie, gibt es eine Warnung):
| Feld | Zweck |
|---|---|
dcat:theme |
Kategorie aus den 13 EU-Datenthemen – als NAL-URI, per Heuristik vorbelegt |
dcat:keyword |
Schlagwörter (kommagetrennt erfasst, als Array exportiert) |
dct:accrualPeriodicity |
Aktualisierungszyklus – als NAL-URI (CONT/DAILY/WEEKLY/MONTHLY/QUARTERLY/ANNUAL/IRREG/NEVER) |
dct:format |
Format der Distribution |
dcat:landingPage / dcat:accessURL |
Info- bzw. Zugriffs-URL |
Zusätzlich: dct:identifier (eindeutig, kollidierende Kennungen werden durchnummeriert) und dcatde:sourceSystem (Quellsystem aus der DatenGraf-Kartierung).
Lizenz-Register: 20 Lizenzen in zwei Gruppen – 14 offene (DL-DE BY/Zero, CC BY, CC0, CC BY-SA, GeoNutzV, Amtliches Werk nach § 5 UrhG, ODC-BY/ODbL/PDDL, GFDL …) und 6 eingeschränkte (NC-/ND-Varianten, geschlossen). Jede trägt ein open-Flag nach der Open Definition: NC und ND gelten nicht als offen; Share-Alike ist offen, aber Copyleft.
Die Ausgabe erfolgt als JSON-LD mit @context auf das DCAT-AP.de-Profil sowie als flache CSV-Liste. Kontrollierte Werte werden dabei als offizielle URIs geschrieben, nicht als Kurzcodes.
| Technologie | Version | Zweck |
|---|---|---|
| Vanilla JS | ES2020+ | Gesamte Anwendungslogik ohne Framework, eine Datei (js/app.js) |
| CSS Custom Properties | — | Design-System mit Glasmorphismus, Tokens in css/tokens.css |
| Inter | lokal | Schriftart (latin + latin-ext, 400/500/600/700) |
| Font Awesome | 6.7.2 (lokal) | Icon-Library (solid, regular, brands) |
| FileReader API | — | Lokaler CSV-/Textimport ohne Upload |
| LocalStorage API | — | Persistenz ohne Backend |
| Blob API | — | DCAT-JSON-, CSV- und Text-Downloads |
| Playwright | 1.62 (nur Dev) | End-to-End-Tests gegen die ausgelieferte App |
Keine Build-Tools, keine Runtime-Library nötig – nur HTML, CSS und JS. Inter und Font Awesome werden lokal aus
assets/fonts/ausgeliefert, nicht per CDN.
DCAT-AP.de-Mapping
deriveInventory(rows) verdichtet die DatenGraf-Zeilen: Jede eindeutige (Quelle | Datentyp)-Kombination wird zu einem DCAT-AP.de-Dataset-Kandidaten. Vorbelegungen werden aus der Kartierung abgeleitet – Schutzbedarf → dct:accessRights, Häufigkeit → dct:accrualPeriodicity, Stichwort-Heuristik über Datentyp/Bereich/Quelle → dcat:theme. Felder, die DatenGraf nicht kennt (Lizenz, Schlagwörter, Info-URL), werden im UI nacherfasst.
Die Auswertung des Freitextfelds Schutzbedarf läuft über eine Funktion (schutzKategorie), die Verneinungen zuerst prüft: Eine reine Teilstring-Suche nach „öffentlich" würde „Nicht öffentlich" als PUBLIC einstufen und im Clearing automatisch Grün ergeben.
3-Klassen-Clearing-Modell (Rot/Gelb/Grün)
Eine geordnete, deterministische Regelmenge bildet die Freigabeempfehlung je Datensatz ab – ohne ML, vollständig nachvollziehbar. Besondere Kategorien nach Art. 9 DSGVO oder fehlende Rechtsgrundlage bei personenbezogenen Daten führen zu Rot; anonymisierbare personenbezogene Daten zu Gelb (erst nach Bearbeitung freigabefähig); rein öffentliche Daten zu Grün. Bei Unklarheit gilt der konservative Default Gelb (manuelle Prüfung), nie Grün.
Strukturerhaltende Pseudonymisierung
11 Muster für DE-Verwaltungstexte ersetzen erkannte Entitäten durch konsistente Platzhalter ([PERSON_1], [ADRESSE_1], [STEUERID_1] …). Pro Entitätstyp ein Zähler + Map Originalwert → Platzhalter: gleicher Wert ⇒ immer derselbe Platzhalter, deterministisch über das ganze Dokument.
Konservativ durch Kontext-Trigger: Namen nur nach Anrede (optionale akademische Titel werden übersprungen, damit bei „Frau Dr. Anna Beispiel" nicht der Titel statt des Namens erfasst wird), Geburtsdaten nur nach „geb."/„geboren am", Steuer-ID und Kfz-Kennzeichen nur nach Schlüsselwort. Letzteres verhindert, dass Lizenz- und Normkürzel wie DL-DE 2.0 oder DIN-EN 1090 zerstört werden – eine Sperrliste scheidet aus, weil DL und EN echte Unterscheidungszeichen sind.
Prioritätsgarantie durch Maskierung: Nach jedem Muster werden dessen Treffer im Suchtext längengleich maskiert, bevor das nächste läuft; das greedy Telefon-Muster steht zuletzt. So kann es keine bereits erkannte PLZ oder Sozialversicherungsnummer mehr halb verschlucken. Die Platzhalter enthalten keine Kommas, Quotes oder Zeilenumbrüche – die CSV-Struktur bleibt erhalten.
Die Zuordnung Platzhalter ↔ Original lässt sich als CSV exportieren (für Reidentifizierung/Dokumentation). Eine manuelle Nachkontrolle bleibt Pflicht; die Grenzen der Erkennung sind im UI aufgelistet.
RACI-Matrix & Reifegrad
Acht gewichtete Fragen (Summe der Gewichte = 100) ergeben einen Reifegrad-Score von 0–100 mit Ampel: ab 80 „Reif", ab 50 „Im Aufbau", darunter „Lückenhaft". Der Fragebogen läuft ohne Inventar – er hängt allein an den Antworten.
Liegt ein Inventar vor, kommt die RACI-Matrix hinzu: Die Datendomänen werden aus Quellsystem bzw. Publisher abgeleitet, die Rollen folgen einem festen, transparenten Template (Owner = Accountable, Steward = Responsible, Fachbereich/IT = Consulted). Die Datenschutz-Spalte ist bei DSGVO-relevanten Domänen Consulted, sonst Informed. Rollen, deren zuständige Fragebogen-Frage nicht mit „Ja" beantwortet wurde, werden als Lücke markiert. Export als CSV und PDF/Druck-Bericht.
Publish-Ready-Check statt reiner Vollständigkeits-%
Die Prozentanzeige sagt nur, wie viele Felder gefüllt sind. Der dritte Inventar-Tab prüft zusätzlich die Werte: Ist die Lizenz nach der Open Definition offen? Stammen accessRights, theme und accrualPeriodicity aus dem kontrollierten Vokabular? Enthält der Ansprechpartner eine E-Mail-Adresse? Ist die Info-URL eine gültige http(s)-Adresse? Sind Titel und Beschreibung aussagekräftig lang?
Fehlende Pflichtfelder sind Fehler (rot), fehlende Empfehlungsfelder und Wertprobleme Warnungen (gelb). Die Karten sind nach Schwere sortiert, jede springt per Klick zur betroffenen Stelle im Inventar. Deterministisch, kein ML.
datenlotse/
├── index.html # Einstiegspunkt – alle sieben Views in einer Datei
├── css/
│ ├── tokens.css # Design-Tokens (mit DatenGraf synchron zu halten)
│ └── styles.css # Layout & Komponenten
├── js/
│ └── app.js # Gesamte Anwendungslogik (eine Datei)
├── data/
│ ├── sample-kommune.csv # Beispiel: fiktive Stadtverwaltung (12 Datensätze)
│ └── template.csv # Leere Vorlage zum eigenen Befüllen
├── tests/ # Playwright-End-to-End-Tests (100 Tests)
│ ├── helpers.js # openApp/loadSample/Download-Helfer
│ ├── smoke.spec.js # Views, Routing, Dashboard, HTML-Validität
│ ├── import.spec.js # CSV-Parser, Ableitung, Formel-Injection
│ ├── inventory.spec.js # Karten, Filter, Lizenz-Register & -Wegweiser
│ ├── clearing.spec.js # Entscheidungsbaum Modul 3a
│ ├── pseudonymize.spec.js # Regex-Pack Modul 3b
│ ├── quality.spec.js # DCAT-AP.de-Publish-Ready-Check
│ ├── governance.spec.js # Modul 1, Kompass, Wissen, Vorlagen
│ ├── export.spec.js # DCAT-URIs, Downloads, Persistenz
│ └── a11y.spec.js # Fokus, ARIA, Kontrast, Responsive
├── playwright.config.js # Testkonfiguration (startet den Webserver selbst)
├── assets/
│ └── fonts/
│ ├── fa/all.min.css # Font Awesome 6.7.2 CSS
│ ├── webfonts/ # Font Awesome woff2-Dateien (solid/regular/brands)
│ └── inter/ # Inter-Schriftdateien (woff2) + inter.css
├── .github/
│ ├── workflows/
│ │ ├── static.yml # GitHub Pages Deployment
│ │ └── tests.yml # Playwright-Tests (Push auf main + Pull Requests)
│ └── CONTRIBUTING.md # Beitragsrichtlinien
├── logo.svg # Marken-Logo (Topbar + Hero)
├── favicon.svg / .ico / *.png # Favicon-Set
├── site.webmanifest # PWA-Manifest
├── social-preview.svg # Open-Graph-/Twitter-Vorschaubild
├── robots.txt / sitemap.xml # SEO
├── CNAME # datenlotse.nozilla.net
├── CLAUDE.md # AI-Entwicklungs-Kontext & Architektur
├── SECURITY.md # Sicherheitsrichtlinie
├── LICENSE # GPL-3.0
└── README.md # Diese Datei
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app.jsoder am CSS die Versionsnummer inindex.htmlerhöhen – sowohl an den?v=N-Parametern von Script und Stylesheets als auch an der sichtbarenv{N}im Footer. Sonst liefert GitHub Pages den alten Stand aus.
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