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Diese Arbeit untersucht die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit von Open Data-Portalen durch nutzerzentrierte Designansätze. Durch die Entwicklung eines Prototyps werden spezifische Funktionen wie intuitive Suchmechanismen, fortschrittliche Analysetools und KI-Integration, exemplarisch durch ChatGPT, evaluiert. Besonders hervorgehoben wird die Bedeutung sozialer Interaktionsmöglichkeiten, die eine Gemeinschaft rund um die Daten fördern und die Datenqualität durch Nutzerfeedback steigern. Die Evaluierungsergebnisse zeigen eine deutliche Zufriedenheitssteigerung der Nutzenden, was das Potenzial dieser Ansätze unterstreicht. Die Arbeit bildet eine Grundlage für die kontinuierliche Entwicklung und Forschung im Bereich Open Data, um deren Nutzbarkeit und den demokratischen Nutzen zu maximieren.