◈ Datenatlas

Welche Daten besitzt unsere Gesellschaft, und wie offen könnten sie sein?

Der Datenatlas macht sichtbar, welche Daten Behörden, Unternehmen, Forschungseinrichtungen, Zivilgesellschaft, Medien, Kultur, Religionsgemeinschaften und Bildungseinrichtungen in Deutschland täglich erzeugen. Auf einer interaktiven isometrischen Karte lassen sich 10.428 Datentypen quer durch 8 gesellschaftliche Sektoren erkunden und bewerten.

→ datenatlas.de · Ausführlich: Über den Datenatlas (auch als Dokument)

Was ist der Datenatlas?

Viele wertvolle Datensätze existieren bereits, sind aber nicht öffentlich zugänglich, kaum bekannt oder gelten fälschlicherweise als zu sensibel für eine Veröffentlichung. Der Datenatlas kartiert dieses Potenzial:

Er zeigt, was für Daten wo entstehen
Er bewertet, wie offen diese Daten potenziell sind
Er erklärt, welche Prozesse diese Daten nutzen, und welche anderen Organisationen ähnliche Daten haben
Er bietet einen Schritt-für-Schritt-Leitfaden, wie Organisationen ihre Daten als Open Data veröffentlichen können

Navigation

Der Atlas ist in vier Tiefenebenen gegliedert:

Staat und Verwaltung          ← Ebene 1: Sektor
  └── Statistisches Amt       ← Ebene 2: Organisation
        └── Statistikproduktion    ← Ebene 3: Aktivität
              └── Bevölkerungsstatistik   ← Ebene 4: Datentyp  🟢

Ebene	Was Sie sehen	Wie weiter
1 Sektor	Die 8 gesellschaftlichen Bereiche als Kachelgruppe	Kachel anklicken
2 Organisation	Organisationstypen innerhalb des Sektors	Kachel anklicken
3 Aktivität	Was diese Organisation tut	Kachel anklicken
4 Datentyp	Konkrete Datensätze mit Bewertung und Metadaten	Kachel anklicken für Details

Auf Ebene 4 zeigt ein Klick auf eine Kachel die vollständige Detailansicht: Beschreibung, Öffnungsklasse, Themenfeld, Format, Lizenz und verknüpfte Prozesse.

Öffnungsklassen

Jeder Datentyp trägt eine Farbbewertung, die anzeigt, wie leicht er als Open Data veröffentlicht werden könnte:

Farbe	Bedeutung
🟢 Grün	Sofort publizierbar — kein oder minimaler Aufbereitungsbedarf
🟡 Gelb	Nach Aufbereitung publizierbar — Anonymisierung oder Aggregation nötig
🔴 Rot	Nur Metadaten veröffentlichbar — Inhalt ist zu sensibel

Der Öffnungsklasse-Filter (Trichter-Symbol oben rechts) blendet auf Ebene 4 alle Kacheln einer bestimmten Klasse hervor. So lässt sich z. B. schnell sehen, welche Daten eines Sektors sofort veröffentlicht werden könnten.

Sektoren

Sektor	Trägertyp	L2	L4
🔵 Staat und Verwaltung	Bundesbehörden, Ministerien, Ämter, Kommunen auf allen Verwaltungsebenen	45	3.105
⚫ Wirtschaft	Private Unternehmen aller Branchen von Banken bis Pharmaindustrie	23	1.587
🟣 Wissenschaft und Forschung	Universitäten, Forschungsinstitute, Akademien, Transfereinrichtungen	19	1.311
🟪 Zivilgesellschaft	Vereine, NGOs, Wohlfahrtsverbände, Stiftungen — gegliedert nach ziviz-Monitor	20	1.386
🩷 Medien	Öffentlich-rechtlicher und privater Rundfunk, Nachrichtenagenturen, Streaming, Gaming, Werbung	12	828
🎭 Kultur	Museen, Theater, Archive und Denkmalpflege, Bibliotheken, Soziokultur sowie Musik-, Film- und Buchwirtschaft	10	690
🌿 Religionsgemeinschaften	Kirchen, jüdische Gemeinden, muslimische Verbände, Hilfswerke	10	690
🟤 Bildung	Kitas, Schulen, Berufsschulen, Hochschulen, Volkshochschulen	12	831
	Gesamt	151	10.428

Features

Erkunden

Isometrische Karte — alle Kacheln eines Levels auf einem Blick, frei verschiebbar und zoombar
Pan & Zoom — Karte mit der Maus ziehen, Scroll-Wheel oder Pinch-to-Zoom auf Touch-Geräten
Drill-Down-Animation — beim Klicken zoomt die Ansicht in Richtung der gewählten Kachel
Zurück-Navigation — Pfeil-Button oder Breadcrumb-Leiste oben navigiert stufenweise zurück

Suchen und Filtern

Suche (Lupe oben rechts) — durchsucht Namen und Sektor-/Organisations-/Aktivitätspfade über alle Sektoren hinweg. Grundlage ist ein schlanker Index, der beim Start im Hintergrund geladen wird; die vollständigen Sektordateien werden erst bei Bedarf nachgeladen.
Tiefensuche — ein Schalter im Ergebnis-Dropdown bezieht zusätzlich die Beschreibungen ein. Dafür werden die Volldaten einmalig nachgeladen; danach ist das Umschalten verzögerungsfrei. Beispiel: „pseudonymisiert" findet ohne Tiefensuche 0, mit Tiefensuche 5 Datentypen.
Öffnungsklasse-Filter (Trichter oben rechts) — auf Ebene 4 aktiv; nicht passende Kacheln werden als Ghost-Tiles ausgeblendet

Details und Verknüpfungen

Detail-Sidebar — pro Datentyp: Öffnungsklassenbewertung mit Begründung, Thema, Objekt, Granularität, Format, Lizenz und Prozessverknüpfungen
Ähnliche Datensätze — bis zu 5 thematisch verwandte Datentypen aus anderen Sektoren direkt in der Sidebar
Prozess-Navigation — von einem Datentyp aus lassen sich verknüpfte Prozesse öffnen; von dort erscheinen alle Datentypen, die diesen Prozess nutzen, auch sektorübergreifend

Analyse

Statistik-Dashboard — Öffnungsklassen-Verteilung als Balkendiagramm pro Sektor; zeigt auf einen Blick, welcher Sektor am offensten ist
Zeitliche Datenverfügbarkeit — kumulative Verfügbarkeitskurve (Achse 1980–2024, Daten 1988–2020) und Aktualisierungshäufigkeiten (Echtzeit bis unregelmäßig) je Sektor; alle 10.428 Datentypen tragen Zeitangaben
Datenkombinator — 32 Cross-Sektor-Fusionsszenarien mit Slot-Machine-Animation zeigen, welche Datentypen sektorübergreifend kombinierbar sind und welches Erkenntnispotenzial ihre Verknüpfung hat

Teilen und Exportieren

Teilen-Button (Ketten-Symbol) — kopiert den Link zur aktuellen Navigationstiefe; jede Ebene hat eine eigene URL
Export (Download-Symbol) — lädt die sichtbaren L4-Datentypen als CSV herunter; vollständig im Browser, kein Backend
Direkte Suchlinks — datenatlas.de/?q=Suchbegriff öffnet die Suche direkt mit dem Begriff

Daten öffnen

Wizard "Daten öffnen" — ein 5-stufiger interaktiver Leitfaden für Organisationen, die ihre Daten als Open Data veröffentlichen möchten. Lizenz- und Publikationsempfehlungen passen sich an Sektor, Datenart und Rechtslage an.
Weiterführende Werkzeuge — am Ende des Leitfadens sowie im Footer, im "Mehr erfahren"-Modal und im Menü verlinkt:
- Datengraf — Datenflüsse kartieren und das Datenökosystem als zusammenhängenden Graf sichtbar machen
- Datenlotse — geführtes Management für offene Daten, mit Schritt-für-Schritt-Führung durch die Prozesse

Datenerweiterung

/expand.html — internes Werkzeug zum Ergänzen neuer Datentypen: erzeugt passende LLM-Prompts je Sektor und Organisation, validiert die eingefügte Ausgabe gegen das Schema (inklusive sektorübergreifender ID-Eindeutigkeit) und führt sie in die Sektordaten zusammen.

Datenstruktur

Alle Daten liegen als statische JSON-Dateien unter public/data/. Es gibt keine Datenbank und kein Backend — der Atlas läuft vollständig im Browser.

Aufbau

Jeder Sektor hat eine eigene Datei (sector_*.json), die die komplette Hierarchie von Ebene 2 bis 4 enthält. Die Startseite (main.json) listet die 8 aktiven Sektoren.

Datentyp-Eintrag (Ebene 4)

Jeder Datentyp enthält neben Name und Beschreibung strukturierte Metadaten:

Feld	Bedeutung	Beispiel
`openness.class`	Öffnungsklasse	`OP_01` (grün), `OP_02` (gelb), `OP_03` (rot)
`theme`	Themenfeld	Gesundheit, Bildung, Finanzen, Umwelt …
`object`	Art der Daten	Personenbezogene Daten, Geodaten, Messwerte …
`granularity`	Detailtiefe	Einzelereignis, aggregiert, kleinräumig …
`format`	Dateiformat	CSV, JSON, GeoJSON, XML …
`license`	Lizenz	CC0, CC BY 4.0, Datenlizenz Deutschland …
`relevance`	Gesellschaftliche Relevanz	Skala 1–5
`processes`	Verknüpfte Prozesse (≥ 5)	Methodenname + Beschreibung
`temporal.available_from`	Verfügbar ab (Jahr)	`2003`
`temporal.update_frequency`	Aktualisierungshäufigkeit	`FQ_01` (Echtzeit) … `FQ_05` (unregelmäßig)

Technische Dokumentation (für Entwickler)

Voraussetzungen

Node.js ≥ 18
npm ≥ 9

Lokale Entwicklung

git clone https://github.com/daimpad/datenatlas.git
cd datenatlas
npm install
npm run dev        # Dev-Server unter http://localhost:5173
npm run build      # Produktionsbuild → dist/
npm run preview    # Lokale Vorschau des Builds

Architektur

src/
  main.js         — App-Bootstrap, Navigation, Breadcrumb, Onboarding-Modal
  renderer.js     — Isometrischer Kachel-Renderer (Canvas-basiert)
  state.js        — Zentraler Navigationszustand & History
  controls.js     — Pan/Zoom, Touch-Gesten, Keyboard-Navigation
  dataLoader.js   — Lazy-Loading der Sektordateien und des Suchindex
  search.js       — Suche (schlanker Index) inkl. optionaler Tiefensuche
  modal.js        — Detail-Sidebar und generisches Modal-System (Trap-Focus)
  expand.js       — Datenerweiterung (Logik hinter expand.html)
  begruendungen.js        — Öffnungsbegründungen überarbeiten (Logik hinter begruendungen.html)
  begruendungs-regeln.js  — das Begründungs-Regelwerk, geteilt mit scripts/
  related.js      — "Ähnliche Datensätze" (Cross-Sektor-Ähnlichkeit)
  export.js       — CSV-Export der sichtbaren L4-Datentypen
  wizard.js       — "Daten öffnen"-Wizard (5-Schritt-Modal)
  stats.js        — Statistik-Dashboard (Öffnungsklassen-Balkendiagramm)
  timeline.js     — Timeline-View (kumulative Verfügbarkeit + Aktualisierungshäufigkeit)
  generator.js    — Datenkombinator (32 Cross-Sektor-Fusionsszenarien)
  vokabular.js    — Vokabular-Codes und Beschriftungen, einmal für alle Consumer
  utils.js        — esc(), trapFocus(), safeUrl(), OPENNESS_COLORS
  style.css       — CSS-Variablen, Layout, Modal-Styles
public/
  data/           — Taxonomie-JSON-Dateien (eine pro Sektor + main.json + vocabulary.json)
  fonts/          — Lokale Font-Assets
  logo.svg, favicon.svg, og-image.png, site.webmanifest, robots.txt, .htaccess
index.html          — Single-Page-Shell (die Karte)
ueber.html          — statische Projektbeschreibung, im Footer verlinkt
expand.html         — Datenerweiterung (internes Werkzeug)
begruendungen.html  — Öffnungsbegründungen überarbeiten (internes Werkzeug)
vite.config.js      — Build-Plugins: search-index, minify-data-json, seo,
                      static-pages, precompress
docs/
  ueber-den-datenatlas.md — Projektbeschreibung als Dokument
scripts/
  validate-data.js       — Daten-Validator (Schema, Vokabular, IDs, Farben) + Qualitätsbericht
  build-search-index.js  — erzeugt den schlanken Suchindex (Build-Artefakt)
  build-static-pages.js  — erzeugt die crawlbaren Sektor-/Organisationsseiten
  build-og-image.js      — erzeugt das 1200×630-Social-Bild
  analytics.js           — GoatCounter-Snippet, einmal für alle 161 Seiten
  build-begruendungs-prompt.mjs — baut den Prompt aus dem Regelwerk
  apply-begruendungen.mjs — übernimmt überarbeitete Begründungen stapelweise
  datafix-*.mjs          — einmalige Datenkorrekturen (dokumentieren frühere Läufe)

Alle vier HTML-Dateien sind eigene Build-Eingänge (vite.config.js). Karte und Projektbeschreibung sind indexierbar; die beiden Werkzeuge stehen auf noindex.

Crawlbare Seiten

Die Karte versteckt ihre 10.428 Datentypen hinter Hash-Fragmenten, die Suchmaschinen nicht als eigene Seiten indexieren. build-static-pages.js erzeugt deshalb beim Build 159 statische Seiten:

Pfad	Anzahl	Inhalt
`/sektor/<id>/`	8	Öffnungsverteilung, Kennzahlen, Verweise auf die Organisationstypen
`/sektor/<id>/<org>.html`	151	alle Datentypen mit Beschreibung, Öffnungsbewertung samt Begründung, Metadaten und Prozessverwendung

Bewusst keine Seite je Datentyp: Eine Organisationsseite trägt im Schnitt 69 Datentypen und rund 5.700 Wörter, eine Datentypseite käme auf 82 — zu wenig, um als eigene Seite zu tragen. Die Seiten entstehen aus denselben Quelldateien wie der Suchindex, brauchen also keine Pflege.

Tile-Dimensionen (×1,5-Skalierung): W=240, H=120, D=42

Suchindex

Der Suchindex unter data/search-index.json ist ein Build-Artefakt — er wird aus den Sektordateien erzeugt, nie von Hand bearbeitet und nicht eingecheckt. Neue Datentypen ergänzen heißt deshalb unverändert: Sektor-JSON bearbeiten, validieren, committen.

Format v2 hält den Index klein: Einträge sind positionsbasierte Arrays und verweisen über einen Index auf eine gemeinsame Pfadtabelle, statt Sektor, Organisation und Aktivität auf jedem Eintrag als ID und Name zu wiederholen (1,16 MB statt 3,00 MB). adaptIndex() in main.js stellt daraus wieder die Eintragsform her, die Suche, Statistik, Timeline, Related und Generator erwarten.

Auslieferung

Das precompress-Plugin legt zu großen Textdateien .br- und .gz-Geschwister an. Auf Apache/Netcup liefert public/.htaccess sie passend zum Accept-Encoding aus; GitHub Pages ignoriert sie und komprimiert selbst.

SEO

Das seo-Plugin erzeugt beim Build aus main.json:

JSON-LD — WebSite (inkl. SearchAction für die ?q=-Suche), Organization und ein DataCatalog mit den 8 Sektoren als Dataset. Jedes Dataset verweist über distribution auf seine öffentliche JSON-Datei und über url auf die statische Sektorseite — ein Dataset ohne erreichbare Distribution wäre irreführendes Markup.
Sektor-Übersicht im HTML — für Screenreader und Suchmaschinen, da der Canvas keinen auslesbaren Inhalt hat; sie verlinkt die statischen Seiten, die sonst nur über die Sitemap erreichbar wären
sitemap.xml — 162 URLs: Startseite, ueber.html und die 160 statischen Seiten

JSON-LD und Sektor-Übersicht werden ausschließlich in index.html injiziert, damit ueber.html den Sektorkatalog nicht ein zweites Mal deklariert. Da die Startseite im Kern ein Canvas ist, trägt ueber.html den einzigen längeren Fließtext des Auftritts — für die Auffindbarkeit ist sie damit die inhaltlich stärkste Seite.

Zwei Regeln stammen aus Fehlermeldungen der Search Console und sollten so bleiben: Katalogzugehörigkeit heißt includedInDataCatalog, nicht isPartOf (das erbt von CreativeWork und erwartet auch eines). Und jede @id-Referenz trägt ihren @type — eine nackte {"@id": …} auf einen Nachbarknoten löst Googles Parser nicht zuverlässig auf und wird als „falscher Namensraum" gemeldet.

Sektordateien

Maßgeblich sind die Werte in public/data/main.json:

Datei	Sektor	L1-Farbe	Verlauf bis
`sector_staat.json`	Staat & Verwaltung	`#1a3461`	`#2e6db4`
`sector_wirtschaft.json`	Wirtschaft	`#1c2f3e`	`#2d7a9c`
`sector_wissenschaft.json`	Wissenschaft & Forschung	`#2d1a6e`	`#5e35b1`
`sector_zivilgesellschaft.json`	Zivilgesellschaft	`#4a1a8c`	`#7c3aed`
`sector_medien.json`	Medien	`#8b1248`	`#db2777`
`sector_kultur.json`	Kultur	`#701a75`	`#a21caf`
`sector_religion.json`	Religionsgemeinschaften	`#0a3d38`	`#0d9488`
`sector_bildung.json`	Bildung	`#b45309`	`#d97706`

Wichtig: Die Farben #27ae60, #d4a017 und #c0392b sind für Öffnungsklassen reserviert und dürfen nicht als Kachel- oder Sektorfarben verwendet werden. Der Validator prüft das.

L4-Node-Format

{
  "id": "unique-kebab-case-id",
  "level": 4,
  "name": "Anzeigename des Datentyps",
  "color": "#4527a0",
  "details": {
    "description": "Beschreibung des Datensatzes",
    "openness": {
      "class": "OP_01",
      "label": "Sofort publizierbar",
      "explanation": "Begründung der Offenheitsklasse"
    },
    "theme":       { "code": "TH_01" },
    "object":      { "code": "OB_01" },
    "granularity": { "code": "GR_01" },
    "format": [
      { "code": "FT_01", "label": "CSV" }
    ],
    "license": { "code": "LI_01" },
    "relevance": 5,
    "processes": [
      { "method": "Methode", "description": "Beschreibung" }
    ],
    "temporal": {
      "available_from": 2003,
      "update_frequency": "FQ_02"
    }
  }
}

Häufige Fehler:

"openness": { "code": "OP_01" } ist falsch — muss "class" heißen, nicht "code"
"formats": [...] ist falsch — muss "format" (Singular) heißen
Kein "details"-Wrapper vergessen
Jeder L4-Datentyp benötigt mindestens 5 Prozesseinträge

Vokabular-Codes

Öffnungsklasse (`details.openness.class`)

Code	Farbe	Bedeutung
`OP_01`	`#27ae60`	Sofort publizierbar
`OP_02`	`#d4a017`	Nach Aufbereitung publizierbar
`OP_03`	`#c0392b`	Nur Metadaten publizierbar

Aktualisierungshäufigkeit (`details.temporal.update_frequency`)

Code	Bedeutung
`FQ_01`	Echtzeit / Kontinuierlich
`FQ_02`	Täglich
`FQ_03`	Monatlich
`FQ_04`	Jährlich
`FQ_05`	Unregelmäßig

Thema (`details.theme.code`)

Code	Thema
`TH_01`	Gesundheit
`TH_02`	Bildung
`TH_03`	Soziales
`TH_04`	Wirtschaft
`TH_05`	Verwaltung
`TH_06`	Umwelt
`TH_07`	Finanzen
`TH_08`	Recht
`TH_09`	Natur/Biodiversität
`TH_10`	Wissenschaft/Technik
`TH_11`	Infrastruktur & Mobilität
`TH_12`	Kultur & Freizeit
`TH_13`	Medien & Kommunikation

Objekttyp (`details.object.code`)

Code	Typ
`OB_01`	Personenbezogene Daten
`OB_02`	Textdokumente
`OB_03`	Finanzdaten
`OB_04`	Messungen / Sensordaten
`OB_05`	Geodaten
`OB_06`	Mediendaten
`OB_07`	Transaktionsdaten
`OB_08`	Metadaten
`OB_09`	Statistik / Aggregatdaten

Granularität (`details.granularity.code`)

Code	Granularität
`GR_01`	Einzelereignis / Rohdaten
`GR_02`	Aggregiert (zeitlich oder räumlich)
`GR_03`	Kleinräumig (Stadtteil / Gemeinde)
`GR_04`	Individuell / Mikrodaten

Granularität meint die Ausweisungsebene, nicht die Erhebungsebene — die Ebene, auf der der beschriebene Datensatz existiert, nicht die, auf der einmal erhoben wurde. „Bundesweite Vergleichsarbeiten auf Kreisebene" ist GR_03, nicht GR_02: erhoben bundesweit, ausgewiesen kleinräumig. Der Atlas bewertet Veröffentlichbarkeit, und dafür zählt, was man in die Hand bekommt. GR_04 heißt personenbezogene Mikrodaten; Einzelereignisse ohne Personenbezug (Fahrten, Buchungen, Messungen) sind GR_01.

Format (`details.format[].code`)

Code	Format
`FT_01`	CSV
`FT_02`	JSON
`FT_03`	NetCDF / HDF5
`FT_04`	XML
`FT_05`	GeoJSON
`FT_06`	Shapefile
`FT_07`	PDF
`FT_08`	Excel (XLSX)

Lizenz (`details.license.code`)

Code	Lizenz
`LI_01`	CC0 / Public Domain
`LI_02`	CC BY 4.0
`LI_03`	Datenlizenz Deutschland
`LI_04`	Proprietär / Restriktiv

Validierung

Vor jedem Commit validieren:

node scripts/validate-data.js

Ziel: 0 Warnings, 0 Errors

Geprüft werden Pflichtfelder und Struktur der L4-Einträge, gültige Vokabular-Codes, Beschriftungen passend zu ihrem Code, sektorübergreifend eindeutige IDs sowie reservierte Öffnungsfarben. Der Validator läuft zusätzlich bei jedem Pull Request (.github/workflows/validate-data.yml) und bricht mit Exit-Code 1 ab.

Die Label-Prüfung ist neu und hat einen konkreten Anlass: 914 Datentypen (9 %) trugen einen Code, dessen Bedeutung ihrem eigenen Label widersprach — „Kultur & Freizeit" auf TH_09 (Natur/Biodiversität), „Statistik & Kennzahlen" auf OB_01 (Personenbezogene Daten), „Excel (XLSX)" auf FT_05 (GeoJSON). Unsichtbar blieb das, weil die Sidebar das Label aus den Daten zeigte, der CSV-Export die Beschriftung zum Code und die Ähnlichkeitssuche allein den Code las: derselbe Knoten, drei Antworten. Seitdem gilt der Code als Wahrheit, das Label folgt ihm — nachzulesen in src/vokabular.js, das die vorher sechsfach kopierte Tabelle einmal hält.

Danach folgt ein Qualitätsbericht — bewusst als Hinweis, nicht als Warnung, damit das Ziel „0 Warnings" erreichbar bleibt und die redaktionelle Schuld trotzdem sichtbar wird:

Inhaltsqualität (Hinweis, keine Warnungen):
  Öffnungsbegründungen unter 5 Wörtern: 0 (0 %)
  mehrfach verwendete Begründungstexte: 0 Knoten (0 %)
  Aussagen über fremde Veröffentlichungspraxis: 0
  Beschreibung widerspricht den Metadaten: 0

Alle vier Kennzahlen stehen auf null: 942 Kurztexte, 1.492 formelhaft wiederverwendete Begründungen, 913 Praxisaussagen und 8 Metadaten-Widersprüche sind einzeln überarbeitet. Sie bleiben im Bericht, weil sie beim Anfassen wieder steigen — ein neuer Datentyp mit kopierter Begründung erscheint sofort als Dublette. Genau dafür sind sie da.

Zwei Kennzahlen sind im Lauf der Arbeit schärfer geworden und dadurch gestiegen, bevor sie wieder auf null gingen. Die dritte prüft Regel 3 des Begründungs-Regelwerks: Eine Begründung darf nicht behaupten, dass irgendeine Organisation etwas bereits veröffentlicht — und ebenso wenig, dass sie es nicht tut. Beides ist ohne Recherche nicht überprüfbar und veraltet, sobald sich die Praxis ändert. Das Muster kannte anfangs weder Ortsnamen noch Sammelsubjekte („viele Kommunen", „Städte wie …") und erwartete das Adverb vor dem Verb, nicht dahinter. Nach jeder Erweiterung meldete es Texte, die vorher unsichtbar waren. Wer die Prüfung verschärft, sieht die Zahl steigen; das ist ihr Zweck, nicht ihr Fehler.

Die Prüfung lebt einmal, als claimsThirdPartyPractice() in src/begruendungs-regeln.js; Validator, Browser-Werkzeug und Stapel-Applier importieren sie von dort. Früher war sie in vier Dateien kopiert, und genau so kam es dazu, dass sie 41 Treffer meldete, wo 776 waren.

Diese Einträge lassen sich mit begruendungen.html abarbeiten — das Werkzeug legt sie mit vollem Kontext vor und hat je einen Filter pro Kennzahl. Vorschläge eines Sprachmodells landen dort nur in den Eingabefeldern, nie direkt in den Daten, und Texte mit Rechtsbezug werden zur Prüfung markiert: Die Begründungen sollen gegenüber Datenschutzbeauftragten verwendbar sein, deshalb ist ein knapper richtiger Satz mehr wert als ein unbelegter Absatz. Massenhaft erzeugen lassen sich sie deshalb nicht — einen kurzen, korrekten Satz aufzublähen heißt, Rechtsgrundlagen und Veröffentlichungspraxis zu erfinden.

Deployment

Beides läuft automatisch bei jedem Push auf main — kein manueller Schritt nötig:

Workflow	Ziel
`deploy.yml`	GitHub Pages
`deploy-netcup.yml`	Netcup per FTP (`/httpdocs/`)
`validate-data.yml`	Validator + Build (bei PR und Push)
`codeql.yml`	Sicherheitsanalyse

Reichweitenmessung

GoatCounter, cookiefrei und ohne personenbezogene Speicherung. Das Snippet steht einmal in scripts/analytics.js und erreicht die Seiten auf zwei Wegen: Das analytics()-Plugin injiziert es in index.html und ueber.html, build-static-pages.js schreibt es in die 159 erzeugten Seiten. 161 der 164 gebauten HTML-Dateien tragen es — ohne sind nur die beiden internen Werkzeuge (noindex) und die Google-Verifikationsdatei. Der Endpunkt wird im Modul geändert, nie in einer Seite. apply: 'build' hält den Dev-Server aus der Statistik heraus.

Die Karte wird dabei nur beim ersten Aufruf gezählt: Alle Navigation läuft über Hash-Fragmente (#medien/zdf), und count.js meldet einen Seitenaufruf beim Laden. Die Zahlen beantworten also „welche der 161 URLs werden gefunden", nicht „wie wird die Karte benutzt". Hash-Wechsel mitzuzählen bräuchte einen expliziten Aufruf bei jeder Navigation — eine bewusste Entscheidung, kein Versehen.

Lizenz

MPL-2.0 · datenatlas.de · von nozilla

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 430 Commits
.github		.github
docs		docs
public		public
scripts		scripts
src		src
.gitignore		.gitignore
CLAUDE.md		CLAUDE.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
begruendungen.html		begruendungen.html
expand.html		expand.html
index.html		index.html
package-lock.json		package-lock.json
package.json		package.json
ueber.html		ueber.html
vite.config.js		vite.config.js

Folders and files

Latest commit

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Was ist der Datenatlas?

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Datenerweiterung

Datenstruktur

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Datentyp-Eintrag (Ebene 4)

Voraussetzungen

Lokale Entwicklung

Architektur

Crawlbare Seiten

Suchindex

Auslieferung

SEO

Sektordateien

L4-Node-Format

Vokabular-Codes

Öffnungsklasse (details.openness.class)

Aktualisierungshäufigkeit (details.temporal.update_frequency)

Thema (details.theme.code)

Objekttyp (details.object.code)

Granularität (details.granularity.code)

Format (details.format[].code)

Lizenz (details.license.code)

Validierung

Deployment

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