Berliner Hochschule für Technik (BHT)
Senatskanzlei von Berlin
Senatsverwaltung für Bildung, Jugend und Familie
Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie und Betriebe

PROVIS – Prognosen und Analytik für die Verwaltung zur innovativen Steuerung
01. April 2026 – 31. März 2030
Fachbereich 3 Allgemeine Verwaltung
Prof. Dr. Robert Knappe
Prof. Dr. John Siegel
Prof. Dr. Nicola Winter
Dr. Kerstin Wagner, Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Robert Brust, Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Berliner Hochschule für Technik (BHT)
Senatskanzlei von Berlin
Senatsverwaltung für Bildung, Jugend und Familie
Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie und Betriebe
Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt
PROVIS erforscht exemplarisch in drei Handlungsfeldern der Berliner Landesverwaltung, wie mathematisch-statistische Methoden, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz sinnvoll im Verwaltungshandeln eingesetzt werden können: Auf Basis von Predictive und Prescriptive Analytics werden datengestützte Prognosemodelle entwickelt und in einem Open-Source-Softwaretool umgesetzt. Ziel ist es, Verwaltungen zu befähigen, vorausschauend zu planen und zu entscheiden, anstatt nur situativ zu reagieren.
Die Vorgängerprojekte ReComMeND und ReComTrans haben gezeigt, dass datenbasierte Prognosen in verschiedenen öffentlichen Kontexten funktionieren und damit den Impuls gegeben, diesen Ansatz weiterzuentwickeln und auf neue Handlungsfelder zu übertragen. Dass Predictive Analytics in Forschung und Praxis in den vergangenen Jahren deutlich an Bedeutung gewonnen hat, bestätigt die Relevanz des Themas. Der eigentliche Antrieb bleibt dabei die Perspektive, Verwaltungen von einer reaktiven in eine proaktiv handelnde Rolle zu versetzen. Denn bessere Steuerungsprozesse bedeuten nicht nur effizienteren Ressourceneinsatz in Zeiten von Haushaltsdruck und Fachkräftemangel, sondern letztlich auch mehr Vertrauen der Menschen in staatliche Institutionen.
Öffentliche Verwaltungen schöpfen das Potenzial zunehmender Datenverfügbarkeit aus der voranschreitenden Digitalisierung noch nicht aus. Datenbasierte Prognose- und Entscheidungsunterstützungsverfahren werden im operativen und strategischen Verwaltungsmanagement kaum systematisch eingesetzt. Zugleich besteht eine Forschungslücke hinsichtlich hybrider Prognosemethoden im Verwaltungskontext, die interdisziplinäre Bezüge zur Informatik, Mathematik und Verwaltungswissenschaft erfordert.
PROVIS entwickelt Verfahren der Predictive und Prescriptive Analytics für mehrere Handlungsfelder der Berliner Landesverwaltung, modelliert diese softwaretechnisch und wird das Prognosetool als Open Source-Lösung frei zur Verfügung stellen. Darüber hinaus sollen die Forschungsergebnisse publiziert und in die Hochschullehre eingebracht werden. Übergeordnetes Ziel ist es, verallgemeinerungsfähige Erkenntnisse zu liefern, die über das Projekt hinaus auf andere Verwaltungsbereiche und Folgeprojekte übertragbar sind.
Das Projekt analysiert zunächst die relevanten Steuerungsprozesse in den ausgewählten Handlungsfeldern gemeinsam mit den beteiligten Landesbehörden als Praxispartner, die auch die notwendige Datenbasis einbringen. Darauf aufbauend werden Prognosemodelle konzipiert, in ein Softwaretool implementiert und unter Berücksichtigung von Erklärbarkeit und unterschiedlicher Datengranularität erprobt. Die interdisziplinäre Teamaufstellung mit Kompetenzen aus Verwaltungswissenschaft, Informatik und Mathematik sowie Ansätze des Change Managements sollen eine nachhaltige Implementierung in der Verwaltungspraxis sicherstellen.
Fachbereich Allgemeine Verwaltung
Prof. Dr. Robert Knappe
Professor für Betriebswirtschaftslehre der öffentlichen Verwaltung
robert.knappe(at)hwr-berlin.de