diff --git a/.markdownlint.json b/.markdownlint.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6394aa45bb1909645278b225d58237337bf32b72
--- /dev/null
+++ b/.markdownlint.json
@@ -0,0 +1,9 @@
+{
+  "MD013": false,
+  "MD025": false,
+  "MD036": false,
+  "MD024": {
+    "siblings_only": true
+  }
+}
+
diff --git a/README.md b/README.md
index 4ace40d2477afd79ff60578230bf3fa81861ca44..e7d984a77a776cd35d5a0cf9d7aca5a1116580b9 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,28 +1,28 @@
 # Open-Data-Leitfaden Schleswig-Holstein
 
-This is the source for the "Open-Data-Leitfaden Schleswig-Holstein". From the source, different targets can be generated. See the [Makefile](/Makefile) for details. 
+This is the source for the "Open-Data-Leitfaden Schleswig-Holstein". From the source, different targets can be generated. See the [Makefile](/Makefile) for details.
 The workflow is based on the procedure used for the [Berliner Open-Data-Handbuch](https://github.com/berlinonline/open-data-handbuch).
 
 The following versions exist:
 
 - A PDF document generated directly from the source via [pandoc](https://pandoc.org) (and additional processing - see [Makefile](/Makefile) for details).
-- An HTML version generated directly from the source via the static website generator [Hugo](https://gohugo.io) - available online here: https://opendata.zitsh.de/leitfaden/
+- An HTML version generated directly from the source via the static website generator [Hugo](https://gohugo.io) - available online here: <https://opendata.zitsh.de/leitfaden/>
 
 **The main content file is [leitfaden-opendata.md](leitfaden-opendata.md).**
 
 ## Building
 
-You need a few prerequisites to build the _Open-Data-Leitfaden Schleswig-Holstein_. 
+You need a few prerequisites to build the _Open-Data-Leitfaden Schleswig-Holstein_.
 
-On a *Ubuntu 20.04 LTS* system the following packages have to be installed:
+On a _Ubuntu 20.04 LTS_ system the following packages have to be installed:
 
-```bash
+```shell
 sudo apt install make librsvg2-bin poppler-utils pandoc pdflatex hugo
 ```
 
-On a *Alpine Linux 3.18.4* system the build environment can be prepared this way:
+On a _Alpine Linux 3.18.4_ system the build environment can be prepared this way:
 
-```bash
+```shell
 apk add ruby texlive make librsvg hugo texmf-dist-fontsextra poppler-utils
 wget https://github.com/jgm/pandoc/releases/download/3.1.9/pandoc-3.1.9-linux-amd64.tar.gz
 tar xfz pandoc-3.1.9-linux-amd64.tar.gz
@@ -31,7 +31,7 @@ cp pandoc-3.1.9/bin/pandoc /usr/local/bin/
 
 You can create the PDF document:
 
-```bash
+```shel
 git clone https://code.schleswig-holstein.de/opendata/leitfaden.git
 cd leitfaden
 make pdf
@@ -41,23 +41,22 @@ The resulting PDF document will be placed at `public/leitfaden-opendata.pdf`.
 
 To generate the HTML version:
 
-```bash
+```shell
 git clone https://code.schleswig-holstein.de/opendata/leitfaden.git
 cd leitfaden
 make web
 ```
 
-The resulting HTML files can be found in the `public/` directory. 
+The resulting HTML files can be found in the `public/` directory.
 
-You can also run Hugo in _live mode_ and serve the content at http://localhost:1313/leitfaden/ by using the command `make serve-web`.
+You can also run Hugo in _live mode_ and serve the content at <http://localhost:1313/leitfaden/> by using the command `make serve-web`.
 
 ## Commons errors
 
-```
+```text
 File template/listings-setup.tex not found in resource path
 ```
 
-
 ## License
 
 The text, all markdown sources and PDF artifacts of the _Open-Data-Leitfaden Schleswig-Holstein_ are published under [Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de) (CC BY 4.0).
diff --git a/leitfaden-opendata.md b/leitfaden-opendata.md
index 8fb6d6b2a41b8ea181c897e273991ff6c0a22868..01941c745a80b54c269d8d41f73d67a8aaba723f 100644
--- a/leitfaden-opendata.md
+++ b/leitfaden-opendata.md
@@ -14,7 +14,6 @@ Bevor man sich auf die Suche nach Daten für eine mögliche Veröffentlichung al
 
 Ganz allgemein gesagt sind Daten der Rohstoff, aus dem sich Informationen entwickeln und sich Wissen generieren lässt. Daten werden zu Informationen, wenn sie in einen Kontext gestellt werden. Aus den daraus gewonnenen Informationen leitet sich wiederum Wissen ab. Der Aufbau von Wissen ist dabei ein Prozess, in dem Informationen in Entscheidungen umgewandelt werden. Die folgende Infobox verdeutlicht noch einmal die Zusammenhänge von Daten, Informationen und Wissen.
 
-
 @include(box_prefix)
 
 **Beispiel zum Zusammenhang von Daten, Informationen und Wissen**
@@ -31,14 +30,13 @@ Bei Open Data sind aber insbesondere strukturierte Daten gemeint, also beispiels
 
 Um ein erstes Verständnis darüber zu erlangen, was für Daten dies konkret sein können, bietet es sich insbesondere an, bereits als Open Data veröffentlichte Beispieldatensätze zu betrachten. Diese können als Orientierung dienen. Hierzu bieten sich das Open-Data-Portal Schleswig-Holstein, sowie Open-Data-Portale anderer Bundesländer oder Kommunen, GovData.de, das Datenportal für Deutschland und der Musterdatenkatalog für Kommunen an. Im Folgenden finden Sie eine Auflistung verschiedener Open-Data-Portale:
 
-
 | Bezeichnung Datenportal | Link   |
 | ------------------------ |  ----------- |
-| Open-Data-Portal Schleswig-Holstein | https://opendata.schleswig-holstein.de |
-| GovData.de, Datenportal für Deutschland   | https://www.govdata.de |
-| Open-Data-Portal Nordrhein-Westfalen    | https://open.nrw/open-data |
-| Open-Data-Portal Rheinland-Pfalz   | https://daten.rlp.de |
-| Berliner Open-Data-Portal  | https://daten.berlin.de   |
+| Open-Data-Portal Schleswig-Holstein | <https://opendata.schleswig-holstein.de> |
+| GovData.de, Datenportal für Deutschland   | <https://www.govdata.de> |
+| Open-Data-Portal Nordrhein-Westfalen    | <https://open.nrw/open-data> |
+| Open-Data-Portal Rheinland-Pfalz   | <https://daten.rlp.de> |
+| Berliner Open-Data-Portal  | <https://daten.berlin.de>   |
 
 @include(box_prefix)
 
@@ -78,16 +76,16 @@ Unterstützt werden können diese Datenscreenings durch eine Orientierung an den
 
 Das Ergebnis der Durchführung eines oder mehrerer Datenscreenings sollte optimalerweise, aber nicht zwingend, ein Datenkatalog sein, in dem alle zur Veröffentlichung in Frage kommenden Datensätze erfasst werden. In der einfachsten Form kann dies eine Excel-Tabelle sein, in der lediglich die identifizierten Datensätze gesammelt werden. Je nach technischen Möglichkeiten bietet sich jedoch auch die Nutzung einer MS-Access-Datenbank oder spezieller Katalogsoftware oder weiterer Fachverfahren an.
 Idealerweise wird ein Datenkatalog nicht nur einmalig erstellt, sondern fortlaufend aktualisiert und mit neuen Datensätzen befüllt.
-Folgende Informationen sollte ein Datenkatalog enthalten:
 
- - Bezeichnung des Datensatzes
- - datenliefernde Stelle (Organisationseinheit)
- - datenverantwortliche Person (Kontaktdaten)
- - Primärquelle des Datensatzes
- - Datei-Format des gespeicherten Datensatzes
- - Zeitlicher Bezug des Datensatzes
- - ggf. gewünschter Veröffentlichungszeitpunkt
+Folgende Informationen sollte ein Datenkatalog enthalten:
 
+- Bezeichnung des Datensatzes
+- datenliefernde Stelle (Organisationseinheit)
+- datenverantwortliche Person (Kontaktdaten)
+- Primärquelle des Datensatzes
+- Datei-Format des gespeicherten Datensatzes
+- Zeitlicher Bezug des Datensatzes
+- ggf. gewünschter Veröffentlichungszeitpunkt
 
 Bei der Erstellung eines solchen Datenkatalogs und der dafür erforderlichen Sammlung von Daten gilt es verschiedene Aspekte zu beachten, die in der nachfolgenden Übersicht dargestellt werden. Diese sind explizit nicht als Ausschlusskriterien zu verstehen, sondern lediglich als grobe Zielwerte.
 
@@ -145,12 +143,11 @@ Mit „Maßnahmen zur Veröffentlichung sind möglich“ ist hier gemeint, dass
 
 In einem ersten Schritt ist zu prüfen, ob öffentliche Interessen einer Veröffentlichung von Daten als Open Data entgegenstehen. In Anlehnung an § 9 Abs. 1 Nr. 1-5 IZG-SH dürfen Daten nicht veröffentlicht werden, wenn dadurch
 
- - die internationalen Beziehungen Schleswig-Holsteins, die Verteidigung oder bedeutsame Schutzgüter der öffentlichen Sicherheit,
- - die Beziehungen Schleswig-Holsteins zum Bund oder einem anderen Land,
- - die Vertraulichkeit der Beratungen von informationspflichtigen Stellen,
- - die Durchführung eines laufenden Gerichtsverfahrens, den Anspruch einer Person auf ein faires Verfahren oder die Durchführung strafrechtlicher, ordnungswidrigkeitenrechtlicher oder disziplinarrechtlicher Ermittlungen oder
- - der Zustand der Umwelt und ihrer Bestandteile im Sinne des § 2 Abs. 2 Nr. 1 IZG-SH oder Schutzgüter im Sinne des § 2 Abs. 2 Nr. 6 IZG-SH
-
+- die internationalen Beziehungen Schleswig-Holsteins, die Verteidigung oder bedeutsame Schutzgüter der öffentlichen Sicherheit,
+- die Beziehungen Schleswig-Holsteins zum Bund oder einem anderen Land,
+- die Vertraulichkeit der Beratungen von informationspflichtigen Stellen,
+- die Durchführung eines laufenden Gerichtsverfahrens, den Anspruch einer Person auf ein faires Verfahren oder die Durchführung strafrechtlicher, ordnungswidrigkeitenrechtlicher oder disziplinarrechtlicher Ermittlungen oder
+- der Zustand der Umwelt und ihrer Bestandteile im Sinne des § 2 Abs. 2 Nr. 1 IZG-SH oder Schutzgüter im Sinne des § 2 Abs. 2 Nr. 6 IZG-SH
 
 gefährdet werden.
 
@@ -179,8 +176,8 @@ Auch hier bietet sich die Bearbeitung von Daten an, beispielsweise in Form des E
 
 Schließlich ist in einem dritten Schritt die Wahrung des Schutzes geistigen Eigentums sowie der Schutz von Urheberrechten Dritter zu prüfen. In Anlehnung an § 10 S. 1 Nr. 2 und 3 IZG-SH dürfen Daten nicht veröffentlicht werden, wenn ihre Veröffentlichung
 
- - Rechte am geistigen Eigentum, insbesondere Urheberrechte, verletzen würden,
- - Betriebs- oder Geschäftsgeheimnisse zugänglich gemacht würden oder die Informationen dem Steuer- oder Statistikgeheimnis unterliegen […].
+- Rechte am geistigen Eigentum, insbesondere Urheberrechte, verletzen würden,
+- Betriebs- oder Geschäftsgeheimnisse zugänglich gemacht würden oder die Informationen dem Steuer- oder Statistikgeheimnis unterliegen […].
 
 @include(box_prefix)
 
@@ -196,6 +193,7 @@ In diesem Kapitel erfolgt eine Erläuterung, in welcher Form Daten nach einer re
 Das übergeordnete Ziel bei der Bereitstellung von offenen Daten sollte die größtmögliche und gleichzeitig auch einfachste Möglichkeit der Weiterverwendung der Daten sein. Dies gilt sowohl für Menschen als auch Maschinen. Um die Weiterverwendung optimal zu gewährleisten, ist es erforderlich, dass Daten maschinenlesbar und in offenen Formaten bereitgestellt werden. Dieses Kapitel soll Ihnen einen ersten Überblick über diese beiden Aspekte geben und ein grundlegendes Verständnis vermitteln.
 
 Am Ende dieses Kapitels erfolgt darüber hinaus eine Erklärung, welche Möglichkeiten der separierten oder gesammelten Veröffentlichung von Daten im Open-Data-Portal Schleswig-Holstein bestehen.
+
 ## Maschinenlesbarkeit
 
 Die Maschinenlesbarkeit eines Datensatzes sagt aus, ob dieser von einer Maschine  gelesen bzw. interpretiert und weiterverarbeitet werden kann. Durch die Maschinenlesbarkeit wird die einfache Einbindung von Daten in Softwareanwendungen ermöglicht und damit eine größtmögliche Nutzbarkeit der Daten erzielt. So können offene, maschinenlesbare Daten beispielsweise für Applikationen wie die Wheelmap genutzt und damit für eine Vielzahl von Personen zugänglich gemacht werden.
@@ -219,7 +217,7 @@ Das Format CSV steht im englischen Original für „Comma Separated Values“. H
 
 Tabellenkalkulationsprogramme wie Microsoft Excel oder LibreOffice Calc können Formate wie CSV abspeichern.1 Die nachfolgende Abbildung (geöffnet in einem Text-Editor; Datensatz aus dem Open-Data-Portal Schleswig-Holstein) visualisiert den Aufbau einer CSV-Datei. Die aufgelisteten Werte werden durch Kommata getrennt; die oberste Zeile enthält die jeweiligen Spaltenüberschriften.
 
-```
+```text
 "Datum","Gemeldete Fälle","Hospitalisierungen","Verstorben"
 "20.05.2021",106,2,0
 "19.05.2021",172,7,0
@@ -229,7 +227,6 @@ Tabellenkalkulationsprogramme wie Microsoft Excel oder LibreOffice Calc können
 "15.05.2021",149,7,0
 ```
 
-
 @include(box_prefix)
 
 **Hinweis: Visuelle Optimierung von Datensätzen**
@@ -247,9 +244,8 @@ Ein Dateiformat ist offen, wenn kein Spezialprogramm für die Nutzung benötigt
 
 Beispiele für offene Dateiformate4:
 
- - proprietäre Formate (diese werden von privaten Interessen, z. B. einzelnen Herstellern wie Microsoft, definiert und kontrolliert): XLS, DOC, DOCX, PPT, TIFF, GeoTIFF
- - nicht proprietäre, offene Formate: TXT, CSV, HTML, XML, RDF, ODT, ODS, RSS, XLSX, PDF, PNG, KMZ, GML, JSON, RTF, GIF, JPG/JPEG,  DXF, GPX
-
+- proprietäre Formate (diese werden von privaten Interessen, z. B. einzelnen Herstellern wie Microsoft, definiert und kontrolliert): XLS, DOC, DOCX, PPT, TIFF, GeoTIFF
+- nicht proprietäre, offene Formate: TXT, CSV, HTML, XML, RDF, ODT, ODS, RSS, XLSX, PDF, PNG, KMZ, GML, JSON, RTF, GIF, JPG/JPEG,  DXF, GPX
 
 Die Veröffentlichung von Daten in proprietären Formaten sollte die Ausnahme darstellen, da bei diesen Dateiformaten oben genannte Abhängigkeiten bestehen. Das Format eines Datensatzes sollte möglichst in Form eines offen und unentgeltlich nutzbaren Standards präzise definiert und dokumentiert sein. Das Vorhandensein eines offenen Standards garantiert, dass Daten in diesem Format jederzeit und von jeder Person korrekt verarbeitet werden können.1
 
@@ -261,16 +257,14 @@ Zur Beurteilung der Qualität von Open Data kann das 5-Sterne-Modell für offene
 
 ![Stufen des 5-Sterne-Modells für offene Daten\label{fig:5-sterne-modell}](images/5-star-info.png "5-Sterne-Modell für offene Daten")
 
-
 ### ★ Offene Lizenz (OL)
 
 Den ersten Stern erhalten Daten, die unter einer offenen Lizenz (mit der festgelegt wird, unter welchen Bedingungen bzw. mit welchen Einschränkungen ein Datensatz verwendet werden darf) zur Verfügung gestellt werden. Das Dateiformat ist hier noch nicht von Relevanz.
 
 Vorteile:
 
- - Nutzende können Daten ohne Einschränkungen ansehen, lokal speichern, verändern oder teilen
- - Herausgebende müssen nicht wiederholt erklären, dass bereitgestellte Daten weiterverwendet werden dürfen
-
+- Nutzende können Daten ohne Einschränkungen ansehen, lokal speichern, verändern oder teilen
+- Herausgebende müssen nicht wiederholt erklären, dass bereitgestellte Daten weiterverwendet werden dürfen
 
 ### ★★ OL + Maschinenlesbares Format (RE)
 
@@ -278,9 +272,8 @@ Daten, die in einem wiederverwendbaren (strukturierten) Format vorliegen erhalte
 
 Vorteile:
 
- - Nutzende können Daten mit (proprietärer) Software (z. B. Microsoft Excel) bearbeiten
- - das Dateiformat kann in ein anderes Format exportiert werden
-
+- Nutzende können Daten mit (proprietärer) Software (z. B. Microsoft Excel) bearbeiten
+- das Dateiformat kann in ein anderes Format exportiert werden
 
 ### ★★★ OL + RE + Offenes Format (OF)
 
@@ -288,8 +281,7 @@ Mit einem dritten Stern werden Daten ausgezeichnet, die unter einer offenen Lize
 
 Vorteile:
 
- - es muss keine (kostenpflichtige) proprietäre Software zur Nutzung der Daten verwendet werden
-
+- es muss keine (kostenpflichtige) proprietäre Software zur Nutzung der Daten verwendet werden
 
 ### ★★★★ OL + RE + OF + Eindeutige Identifizierbarkeit (URI)
 
@@ -297,10 +289,9 @@ Daten, die zusätzlich zu den vorherigen Kriterien mit einer URI (Uniform Resour
 
 Vorteile:
 
- - Nutzende können Daten lokal oder online verlinken und Lesezeichen verwenden
- - Daten können mit anderen Daten kombiniert werden
- - Herausgebende können mit der Verwendung von URIs den Zugang zu ihren Daten optimieren
-
+- Nutzende können Daten lokal oder online verlinken und Lesezeichen verwenden
+- Daten können mit anderen Daten kombiniert werden
+- Herausgebende können mit der Verwendung von URIs den Zugang zu ihren Daten optimieren
 
 ### ★★★★★ OL + RE + OF + URI + Linked Open Data (LD)
 
@@ -308,9 +299,8 @@ Alle fünf Sterne erhalten Daten, wenn sie alle vorherigen Kriterien erfüllen u
 
 Vorteile:
 
- - Nutzende können während der Nutzung direkt weitere Daten entdecken und etwas über das Datenschema lernen
- - Herausgebende profitieren von einer verbesserten Auffindbarkeit und Wertsteigerung ihrer Daten
-
+- Nutzende können während der Nutzung direkt weitere Daten entdecken und etwas über das Datenschema lernen
+- Herausgebende profitieren von einer verbesserten Auffindbarkeit und Wertsteigerung ihrer Daten
 
 ## Datensatz oder Datei?
 
@@ -318,7 +308,6 @@ Bei der Veröffentlichung von Daten stellt sich oftmals die Frage, ob einzelne z
 
 Für die Erläuterung wird auf das Beispiel der Parkplätze in Scharbeutz zurückgegriffen. Diese Datensätze haben sowohl zeitliche (jeweils ein Tag) als auch räumliche Bezüge (jeweils ein Parkplatz in Scharbeutz). Sie werden von der Tourismus-Agentur Lübecker Bucht zentral erhoben und täglich veröffentlicht. Die Rohdaten sind hierbei jeweils eine CSV-Datei mit Messwerten pro Parkplatz und Tag. Für diese Daten bestehen grundsätzlich mehrere Veröffentlichungsoptionen, die in der folgenden Tabelle dargestellt werden:
 
-
 | Option  | Datensatz                          | Im Datensatz enthaltene Dateien |
 | ------- | ---------------------------------- | ------------------------------- |
 | 1       | Parkplätze Scharbeutz              | Parkplatz Scharbeutz Haffkrug P1 31.05.2021, Parkplatz Scharbeutz Badeweg 31.05.2021, etc.  |
@@ -328,7 +317,6 @@ Für die Erläuterung wird auf das Beispiel der Parkplätze in Scharbeutz zurüc
 
 Grundsätzlich wären hier alle vier Veröffentlichungsoptionen möglich. Die Tourismus-Agentur Lübecker Bucht hat sich für die vierte Option entschieden. So werden täglich aktualisierte Datensätze (z. B. [Parkplatz Scharbeutz Badeweg](https://opendata.schleswig-holstein.de/collection/parkplatz-scharbeutz-badeweg/aktuell)) für unterschiedliche Parkplätze in Scharbeutz veröffentlicht, aus denen anhand von Messwerten hervorgeht, zu welchem Zeitpunkt wie viele Fahrzeuge auf den Parkplätzen stehen. Die Messwerte werden in Form des „[Beachtickers](https://www.luebecker-bucht.guide/beachticker/map)“ visualisiert, der von Besucherinnen und Besuchern von Scharbeutz genutzt werden kann, um zu planen, wo sie ihre Fahrzeuge parken.
 
-
 # Erläuterung Metadaten
 
 In diesem Kapitel erfolgt eine Erläuterung, wie sichergestellt werden kann, dass bereitgestellte Daten für Interessierte auch auffindbar gemacht werden können. Hier sind qualitativ hochwertige Metadaten (Daten, die die eigentlichen Daten beschreiben) von größter Bedeutung. Das Kapitel enthält Handlungsempfehlungen, Hinweise und Beispiele, die als Hilfestellungen und Orientierung für die Veröffentlichungsprozesse in der täglichen Arbeit herangezogen werden können.
@@ -341,20 +329,19 @@ Mithilfe von Metadaten können veröffentlichte Daten also überhaupt erst gefun
 
 In der folgenden Übersicht sehen Sie den Beispieldatensatz „Nachrichtenbroker“ mit den dazugehörigen Metadaten, die dafür sorgen, dass dieser Datensatz im Open-Data-Portal Schleswig-Holstein gefunden werden kann.
 
-
 | Metadatum           |  Wert               |
 | ------------------- | ------------------- |
-| Titel des Datensatzes | Statistik Nachrichtenbroker
-| Beschreibung     | Die Statistik gibt Auskunft über die Anzahl der über den Nachrichtenbroker vermittelten Nachrichten je Dienstpaket. Der Nachrichtenbroker ist eine zentrale Vermittlungsstelle, die man sich als eine „Datendrehscheibe“ vorstellen kann.
-| Kategorien   | Regierung und öffentlicher Sektor, Wissenschaft und Technologie
-| Lizenz     | Creative Commons CC Zero License (cc-zero)
-| Herausgeber  | Zentrales IT-Management Schleswig-Holstein
-| Raumbezug    | Bundesland Schleswig-Holstein
-| Veröffentlichungszeitpunkt    | 09.04.2021 (zuletzt bearbeitet am 09.04.2021)
-| Zeitraum (zeitlicher Bezug)     | 01. Quartal 2021
-| 5-Sterne-Bewertung     | ★★★
-| Schlagworte    | Nachrichtenbroker, XÖV
-| Link zum Datensatz     | https://opendata.schleswig-holstein.de/dataset/statistik-nachrichtenbroker-2021-q1   |
+| Titel des Datensatzes | Statistik Nachrichtenbroker |
+| Beschreibung          | Die Statistik gibt Auskunft über die Anzahl der über den Nachrichtenbroker vermittelten Nachrichten je Dienstpaket. Der Nachrichtenbroker ist eine zentrale Vermittlungsstelle, die man sich als eine „Datendrehscheibe“ vorstellen kann. |
+| Kategorien   | Regierung und öffentlicher Sektor, Wissenschaft und Technologie |
+| Lizenz     | Creative Commons CC Zero License (cc-zero)    |
+| Herausgeber  | Zentrales IT-Management Schleswig-Holstein  |
+| Raumbezug    | Bundesland Schleswig-Holstein               |
+| Veröffentlichungszeitpunkt     | 09.04.2021 (zuletzt bearbeitet am 09.04.2021)  |
+| Zeitraum (zeitlicher Bezug)     | 01. Quartal 2021  |
+| 5-Sterne-Bewertung     | ★★★   |
+| Schlagworte    | Nachrichtenbroker, XÖV  |
+| Link zum Datensatz     | <https://opendata.schleswig-holstein.de/dataset/statistik-nachrichtenbroker-2021-q1>   |
 
 Bei der geplanten Veröffentlichung von Daten ist also in organisatorischer Hinsicht nicht nur die Veröffentlichung an sich, sondern auch die Erfassung und Veröffentlichung von Metadaten durchzuführen. Zur Beschreibung von Metadaten wurde für Deutschland durch den IT-Planungsrat der Metadatenstandard „DCAT-AP.de“ verbindlich festgelegt1. Durch die Nutzung von Metadatenstandards und einer einheitlichen Vorgehensweise, wie DCAT-AP.de, sollen Datensätze institutionsübergreifend auffindbar und durchsuchbar gemacht werden. Der Metadatenstandard wird im nachfolgenden Unterkapitel näher erläutert.
 
@@ -392,7 +379,6 @@ Im Folgenden sehen Sie mehrere Beispiele welche sowohl das RICHTIGE als auch das
 
 Der Titel ist eine kurze aussagekräftige Bezeichnung des Datensatzes. Der Titel sollte grundsätzlich Angaben zum Raumbezug sowie zum zeitlichen Bezug enthalten, damit ein Datensatz bei der Auflistung direkt von anderen abgegrenzt werden kann. Beispiel: Tätige Personen im Verarbeitenden Gewerbe in Ostholstein (die Informationen zum zeitlichen Bezug, hier 2008-2020, sind auf der Übersichtsseite der Datensätze ersichtlich).
 
-
 ### Beschreibung
 
 Die Beschreibung fasst die Inhalte eines Datensatzes kurz zusammen. Neben dem Titel ist die Beschreibung elementar für die Auffindbarkeit und Nutzung eines Datensatzes. Nutzende können sich damit einen schnellen Überblick über bereitgestellte Daten verschaffen.
@@ -410,12 +396,11 @@ Bei der Formulierung sollte darauf geachtet werden, dass Fremdwörter, „Amtsde
 
 Die Beschreibung sollte u.a. die folgenden Fragen beantworten:
 
- - Um welchen Datensatz handelt es sich?
- - Welche Informationen beinhaltet der Datensatz?
- - Durch wen werden die Daten erhoben und bereitgestellt?
- - Welche Erhebung liegt dem Datensatz zugrunde?
- - Wofür eignet sich der Datensatz **nicht**?
-
+- Um welchen Datensatz handelt es sich?
+- Welche Informationen beinhaltet der Datensatz?
+- Durch wen werden die Daten erhoben und bereitgestellt?
+- Welche Erhebung liegt dem Datensatz zugrunde?
+- Wofür eignet sich der Datensatz **nicht**?
 
 ### Kategorien
 
@@ -446,13 +431,14 @@ Mit diesen Informationen legt die Open-Data-Leitstelle eine Seite im Open-Data-P
 
 Zu qualitativ hochwertigen Metadaten gehört auch die Beschreibung, auf welchen geographischen Raum sich ein Datensatz bezieht. Bei Datensätzen der öffentlichen Verwaltung ist dies für gewöhnlich ein verwaltungspolitischer Geo-Bezug (z. B. Gemeinde, Amt oder Kreis). Hierzu gibt es eine Liste von vorgefertigten Einträgen, die über einen URI identifiziert werden.
 
-Die Kennung für das gesamte Bundesland Schleswig-Holstein lautet http://dcat-ap.de/def/politicalGeocoding/stateKey/01
+Die Kennung für das gesamte Bundesland Schleswig-Holstein lautet <http://dcat-ap.de/def/politicalGeocoding/stateKey/01>
 
-Die Kennungen für die Kreise und kreisfreien Städte in Schleswig-Holstein finden sich hier: https://www.dcat-ap.de/def/politicalGeocoding/districtKey/
+Die Kennungen für die Kreise und kreisfreien Städte in Schleswig-Holstein finden sich hier:
+<https://www.dcat-ap.de/def/politicalGeocoding/districtKey/>
 
-Die URIs für die Gemeinden sind hier zu finden: https://www.dcat-ap.de/def/politicalGeocoding/municipalityKey/
+Die URIs für die Gemeinden sind hier zu finden: <https://www.dcat-ap.de/def/politicalGeocoding/municipalityKey/>
 
-Die URIs für die Ämter sind hier zu finden: https://www.dcat-ap.de/def/politicalGeocoding/municipalAssociationKey/
+Die URIs für die Ämter sind hier zu finden: <https://www.dcat-ap.de/def/politicalGeocoding/municipalAssociationKey/>
 
 Im Open-Data-Portal Schleswig-Holstein können Sie die jeweilige Kennung unkompliziert über ein Drop-Down-Menü mit automatischer Vervollständigung auswählen und damit den Raumbezug des Datensatzes festlegen:
 
@@ -491,16 +477,16 @@ Zum Beispiel wird der Datensatz zu der Denkmalliste Kreis Plön mit den Schlagwo
 
 Schlagworte können sich beispielsweise auf die folgenden Informationen beziehen:
 
- - Übergeordnetes Thema des Datensatzes
- - Teilaspekte des Datensatzes oder einzelne Themenbereiche
- - Orte oder Informationen zu Gebietskörperschaften
- - Gesetze und Richtlinien
+- Übergeordnetes Thema des Datensatzes
+- Teilaspekte des Datensatzes oder einzelne Themenbereiche
+- Orte oder Informationen zu Gebietskörperschaften
+- Gesetze und Richtlinien
 Vermieden werden sollten Schlagworte, die sich wiederholen oder redundant sind. Hierzu zählen beispielsweise.:
- - „Open Data“
- - „Schleswig-Holstein“
- - Ortsangaben wie „Kiel“ oder „Flensburg“. Diese Informationen werden bei dem Feld „Raumbezug“ bereits erfasst.
- - Zeitangaben wie „2020“, „März 2020“ oder 1. Quartal 2020. Diese Informationen werden bei dem Feld „Zeitlicher Bezug“ bereits erfasst.
- - Schlagworte die lediglich den Titel oder die Beschreibung wiederholen.
+- „Open Data“
+- „Schleswig-Holstein“
+- Ortsangaben wie „Kiel“ oder „Flensburg“. Diese Informationen werden bei dem Feld „Raumbezug“ bereits erfasst.
+- Zeitangaben wie „2020“, „März 2020“ oder 1. Quartal 2020. Diese Informationen werden bei dem Feld „Zeitlicher Bezug“ bereits erfasst.
+- Schlagworte die lediglich den Titel oder die Beschreibung wiederholen.
 
 @include(box_suffix)
 
@@ -544,7 +530,7 @@ Bevor Sie sich im Bereitstellungsprozess eines Datensatzes mit der Auswahl einer
 
 Dies ist nur dann der Fall, wenn die sogenannte Schöpfungshöhe eines Datensatzes überschritten wird oder es sich um eine Datenbank gemäß § 87a Abs. 1 S. 1 UrhG (eine Sammlung von Werken, Daten oder anderen unabhängigen Elementen) handelt. Die Schöpfungshöhe ist grundsätzlich sehr niedrig: so stellt bereits die Aufnahme eines Fotos mit einem Smartphone ein Werk dar, das mit einer Lizenz versehen werden müsste. Bei einfachen Daten die Tatsachen beschreiben, kann die Schöpfungshöhe jedoch mitunter nicht erreicht sein.
 
-**Ergebnis:** Besteht kein urheberrechtlicher Schutz, so ist ein Datensatz als gemeinfrei (URI: [http://dcat-ap.de/def/licenses/ccpdm/1.0](http://dcat-ap.de/def/licenses/ccpdm/1.0)) zu kennzeichnen.
+**Ergebnis:** Besteht kein urheberrechtlicher Schutz, so ist ein Datensatz als gemeinfrei (URI: <http://dcat-ap.de/def/licenses/ccpdm/1.0>) zu kennzeichnen.
 
 Ist die Schöpfungshöhe jedoch erreicht, ist als nächstes zu prüfen, ob es sich um ein amtliches Werk gemäß § 5 Abs. 1 UrhG handelt. Nach § 5 Abs. 1 UrhG genießen „Gesetze, Verordnungen, amtliche Erlasse und Bekanntmachungen sowie Entscheidungen und amtlich verfaßte Leitsätze zu Entscheidungen“ keinen urheberrechtlichen Schutz.
 
@@ -560,17 +546,16 @@ Konnten beide vorherigen Fragen zur Schöpfungshöhe und zum Vorliegen eines amt
 
 Für die Bereitstellung von Daten als offene Daten im Open-Data-Portal Schleswig-Holstein wird durch das Zentrale IT-Management Schleswig-Holstein (ZIT) die folgende Creative-Commons-Lizenz offiziell empfohlen:
 
-Der vollständige Text der Lizenz ist hier zu finden: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de
+Der vollständige Text der Lizenz ist hier zu finden: <https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de>
 
-Der DCAT-AP.de URI dieser Lizenz lautet http://dcat-ap.de/def/licenses/cc-by/4.0
+Der DCAT-AP.de URI dieser Lizenz lautet <http://dcat-ap.de/def/licenses/cc-by/4.0>
 
 Wie genau die Nutzerin oder der Nutzer des Datensatzes dessen Herkunft nennen muss, können Sie als Datenherausgeberin oder -herausgeber festlegen. So kann das Landesamt für Vermessung und Geoinformation Schleswig-Holstein z. B. selbst festlegen, ob es als
 
- - Landesamt für Vermessung und Geoinformation Schleswig-Holstein
- - Landesamt für Vermessung und Geoinformation SH,
- - LVermGeo Schleswig-Holstein
- - LVermGeo-SH
-
+- Landesamt für Vermessung und Geoinformation Schleswig-Holstein
+- Landesamt für Vermessung und Geoinformation SH,
+- LVermGeo Schleswig-Holstein
+- LVermGeo-SH
 
 oder mit einer ganz anderen Schreibweise genannt werden möchte.
 
@@ -617,14 +602,13 @@ Die unterschiedlichen Wege in das Open-Data-Portal (hier als Bereitstellungsmeth
 
 Der händische Aufwand pro Datei nimmt mit jeder dieser Möglichkeiten ab, dafür nimmt der Aufwand bei der Vorbereitung zu.
 
-Welche Bereitstellungsmethode sich in Ihrem Fall anbieten, hängt von verschiedenen Faktoren ab. Wenden Sie sich bei hier Unterstützungsbedarf bitte an die Open-Data-Leitstelle per E-Mail an das Funktionspostfach opendata@lr.landsh.de.
-
+Welche Bereitstellungsmethode sich in Ihrem Fall anbieten, hängt von verschiedenen Faktoren ab. Wenden Sie sich bei hier Unterstützungsbedarf bitte an die Open-Data-Leitstelle per E-Mail an das Funktionspostfach <mailto:opendata@lr.landsh.de>.
 
 ### Welcher Weg sollte gewählt werden?
 
 In Abhängigkeit davon, ob, bzw. wie Ihre Daten auf Ihren Systemen gespeichert sind, fällt die Entscheidung für einen Weg der Daten in das Portal unterschiedlich aus. Die verschiedenen Konstellationen sind:
 
-1.  Ich speichere meine Dateien selbst.
+1. Ich speichere meine Dateien selbst.
 
     - Bei wenigen Dateien kann eine manuelle Anlage der Einträge im Open-Data-Portal sinnvoll sein.
     - Eine große Anzahl von Dateien könnte über eine DCAT-AP.de-konforme RDF-Datei (von Hand geschrieben oder automatisch generiert) gepflegt werden, die vom Open-Data-Portal regelmäßig gelesen wird.
@@ -635,17 +619,16 @@ In Abhängigkeit davon, ob, bzw. wie Ihre Daten auf Ihren Systemen gespeichert s
     - Für diesen Fall sollten Daten an einem aus dem Internet erreichbaren Ort abgelegt werden, zu dem das Open-Data-Portal eine Verbindung herstellen kann. Die Daten verbleiben also bei ihrem Herausgeber.
     - Eine Veränderung der Daten ist direkt an dem Ablageort möglich. Nach einer abgeschlossenen Veränderung wird die aktualisierte Version der Daten automatisch an das Open-Data-Portal übertragen.
 
-3.  Ich möchte selbst keine Dateien speichern, die Dateien sollen im Open-Data-Portal gespeichert werden.
+3. Ich möchte selbst keine Dateien speichern, die Dateien sollen im Open-Data-Portal gespeichert werden.
 
     - Bei wenigen Dateien kann hier ein manuelles Hochladen sinnvoll sein.
     - Kommen oft Dateien hinzu, lässt sich mit Hilfe des CKAN-API das Hochladen und die Anlage der Datensätze im Open-Data-Portal automatisieren.
 
-4.  Ich biete ein API mit aktuellen Daten an.
+4. Ich biete ein API mit aktuellen Daten an.
 
     - Wenn es eine kleine Anzahl APIs ist und sich daran selten Änderungen ergeben, kann eine manuelle Anlage des Eintrags im Open-Data-Portal sinnvoll sein.
     - Bei vielen APIs und/oder Änderungen kann eine DCAT-konforme RDF-Datei sinnvoll sein, die vom Open-Data-Portal regelmäßig gelesen wird.
 
-
 ## Praktische Beispiele für die Wege in das Open-Data-Portal
 
 ### Denkmalliste
@@ -658,13 +641,13 @@ Als zusätzlichen Bonus werden nun auch Fotos der Denkmäler veröffentlicht. Au
 
 ### Badegewässerqualität
 
-Die Daten zur Badegewässerqualität werden vom Ministerium für Soziales, Gesundheit, Jugend, Familie und Senioren bereitgestellt. Sie bestehen aus fünf Datensätzen: 
+Die Daten zur Badegewässerqualität werden vom Ministerium für Soziales, Gesundheit, Jugend, Familie und Senioren bereitgestellt. Sie bestehen aus fünf Datensätzen:
 
-1. [Stammdaten](https://opendata.schleswig-holstein.de/collection/badegewasser-stammdaten/aktuell), 
-2. [Informationen zur vorhandenen Infrastruktur](https://opendata.schleswig-holstein.de/collection/badegewasser-infrastruktur/aktuell), 
-3. [Einstufung der Badegewässerqualität](https://opendata.schleswig-holstein.de/dataset/badegewasser-einstufung), 
-4. [Saisondauer](https://opendata.schleswig-holstein.de/dataset/badegewasser-saisondauer) und 
-5. [Messungen](https://opendata.schleswig-holstein.de/dataset/badegewasser-messungen). 
+1. [Stammdaten](https://opendata.schleswig-holstein.de/collection/badegewasser-stammdaten/aktuell),
+2. [Informationen zur vorhandenen Infrastruktur](https://opendata.schleswig-holstein.de/collection/badegewasser-infrastruktur/aktuell),
+3. [Einstufung der Badegewässerqualität](https://opendata.schleswig-holstein.de/dataset/badegewasser-einstufung),
+4. [Saisondauer](https://opendata.schleswig-holstein.de/dataset/badegewasser-saisondauer) und
+5. [Messungen](https://opendata.schleswig-holstein.de/dataset/badegewasser-messungen).
 
 Aus der Fachanwendung zur Kontrolle der Badegewässerqualität werden diese Datensätze täglich als fünf CSV-Dateien exportiert und in einem per Internet erreichbaren Verzeichnis abgelegt. Das Open-Data-Portal prüft täglich, ob es Änderungen an den Dateien gegeben hat. Ist dies der Fall, werden die Datensätze im Open-Data-Portal entsprechend angepasst. Da an die CSV-Dateien für die Datensätze 3 bis 5 lediglich neue Werte am Ende hinzugefügt werden, muss hier nur das Änderungsdatum aktualisiert werden. Bei den Datensätze 1 und 2 werden die Datensätze archiviert und in Zeitreihen eingeordnet, so dass man später Entwicklungen (z. B. beim Ausbau der Infrastruktur an Badestellen) nachvollziehen kann.
 
@@ -672,7 +655,6 @@ Aus der Fachanwendung zur Kontrolle der Badegewässerqualität werden diese Date
 
 Mitunter werden Änderungen an veröffentlichten Datensätzen erforderlich. Dies ist der Fall, wenn Datensätze Fehler enthalten, oder sie einer regelmäßigen Aktualisierung bedürfen. Mit beiden Optionen ist unterschiedlich umzugehen.
 
-
 ### Korrektur von Fehlern in Datensätzen
 
 Sofern Fehler in Datensätzen bestehen, können diese durch eine erneute Bearbeitung im Open-Data-Portal durch Sie als Datenherausgeberin oder -herausgeber behoben werden.
@@ -685,9 +667,8 @@ Es gibt Datensätze, die einer regelmäßigen Aktualisierung bedürfen, und desh
 
 Reguläre Aktualisierung von Daten
 
- - Die bisherigen Daten werden durch einen neuen Stand der Daten überschrieben.
- - An die bisherigen Daten werden die neuen Daten angehängt.
-
+- Die bisherigen Daten werden durch einen neuen Stand der Daten überschrieben.
+- An die bisherigen Daten werden die neuen Daten angehängt.
 
 Beim Überschreiben der Daten wird ein neuer Datensatz erzeugt. Der bisherige Datensatz bekommt ein Enddatum zugewiesen, der neue Datensatz bekommt dieses Datum als Startdatum. Das Datum der Aktualisierung kann nicht unbedingt aus der Datei selbst entnommen werden, da diese möglicherweise keine Zeitangaben enthält. Ein Beispiel für diese regelmäßige Überschreibung ist der Datensatz zur Badegewässer Infrastruktur, bei dem immer wieder eine neue Version verfügbar gemacht wird.
 
@@ -695,19 +676,18 @@ Beim Anhängen müssen nur der Gültigkeitszeitraum und das Änderungsdatum in d
 
 Das Änderungsdatum ist nicht unbedingt übereinstimmend mit dem Ende des Gültigkeitszeitraums. In beiden Fällen kann das Änderungsdatum ohne den/die Datenherausgeber*in bestimmt werden. Es bieten sich zwei Werte an:
 
- - Datum, an dem die Änderung bemerkt wird
- - HTTP-Header Last-Modified, der beim Abruf der Datei gesendet wird
-
+- Datum, an dem die Änderung bemerkt wird
+- HTTP-Header Last-Modified, der beim Abruf der Datei gesendet wird
 
 Im Folgenden ebenfalls ein Beispiel aus dem Bereich der Badegewässer, bei dem ersichtlich wird, wie sich die unterschiedlichen Arten der Aktualisierung in der Praxis darstellen:
 
-| Datei                      | Art der Aktualisierung
-| -------------------------- | -----------------
-| v_badegewaesser_odata.csv  | Überschreiben
-| v_badesaison_odata.csv     | Anhängen
-| v_einstufung_odata.csv     | Anhängen
-| v_infrastruktur_odata.csv  | Überschreiben
-| v_proben_odata.csv         | Anhängen
+| Datei                      | Art der Aktualisierung |
+| -------------------------- | ---------------------- |
+| v_badegewaesser_odata.csv  | Überschreiben          |
+| v_badesaison_odata.csv     | Anhängen               |
+| v_einstufung_odata.csv     | Anhängen               |
+| v_infrastruktur_odata.csv  | Überschreiben          |
+| v_proben_odata.csv         | Anhängen               |
 
 # Ende des Open Data Leitfadens für Schleswig-Holstein
 
@@ -771,11 +751,8 @@ Sie befinden sich nun am Ende des Open Data Leitfadens für Schleswig-Holstein.
 
 # Quellenverzeichnis {-}
 
-**[@linktarget(5starinfo)]** 5-Sterne Offene Daten, URL: https://5stardata.info/de/, zuletzt abgerufen 2022-04-19
+**[@linktarget(5starinfo)]** 5-Sterne Offene Daten, URL: <https://5stardata.info/de/>, zuletzt abgerufen 2022-04-19
 
 # Bildverzeichnis {-}
 
- - **Alle nicht einzeln genannten Grafiken und Screenshots:** Land Schleswig-Holstein, veröffentlicht unter <a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de">Creative Commons Namensnennung 4.0 International</a> (CC BY 4.0)
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+**Alle nicht einzeln genannten Grafiken und Screenshots:** Land Schleswig-Holstein, veröffentlicht unter [Creative Commons Namensnennung 4.0 International](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de) (CC BY 4.0)