Der Förderung des Radverkehrs kommt vor dem Hintergrund wachsender Umweltprobleme große Bedeutung zu. Die Betrachtung von Key Performance Indicators (KPIs) bildet einen integralen Bestandteil bei der Entwicklung von Maßnahmen in der Radverkehrsplanung. Bei Betrachtung des bestehenden Arbeitsprozesses zeigt sich ein Bedarf an neuen digitalen Lösungen, um eine Effizienzsteigerung zu erzielen. Der Zugang zu wesentlichen Informationen gestaltet sich schwierig, da Datenbestände dezentral vorliegen. Ein Gesamtüberblick über die Situation vor Ort ist kaum möglich. Diese Problematik verdeutlicht den Bedarf an einer Lösung, welche vorhandene Daten bündelt und die für die Planung relevantesten Indikatoren bereitstellt. Vor diesem Hintergrund besteht das Ziel dieser Arbeit in der Konzeption und prototypischen Umsetzung eines stakeholderorientierten KPI-Systems für die Radverkehrsplanung, das wesentliche Informationen für die Maßnahmenentscheidung zentralisiert zur Verfügung stellt. Dies erfordert ein umfassendes Management heterogener Datengrundlagen und die Anwendung geeigneter Data Science Methoden, um die Extraktion der KPIs zu ermöglichen. Das wissenschaftliche Vorgehen basiert u.a. auf einer Literaturrecherche, der Entwicklung eines prototypischen Softwaresystems inklusive dynamischer Visualisierung der identifizierten Kennzahlen auf einer Weboberfläche sowie Case-Based Reasoning als Evaluationsmethodik. Im Austausch mit Stakeholdern werden Änderungspotentiale des Prozesses anhand von Use cases aus der Planungspraxis diskutiert. Den Forschungsrahmen bildet ein Action Research Ansatz, welcher Praxisakteure während des gesamten Forschungsprozesses einbindet. Die entwickelte Gesamtlösung leistet einen wichtigen Beitrag zur Effizienzsteigerung im Prozess der Radverkehrsplanung.
