Les données publiques ouvertes sont utilisées dans des initiatives visant à améliorer les flux de travail intra-gouvernementaux, à impliquer les citoyens dans la conception de nouveaux produits et services numériques et à éclairer la conception des politiques.

L'entrevue suivante a été réalisée dans le cadre d'un projet de recherche d'un an sur les attitudes des fonctionnaires australiens à l'égard des initiatives de données ouvertes, entrepris par Dale Leorke , chercheur postdoctoral à l'Université de Tampere, Finlande; et Suneel Jethani , responsable de l'engagement et chercheur au département du premier ministre et de la direction du numérique, de la conception et de l'innovation du gouvernement de l'État de Victoria, qui gère le portail Data.Vic . La recherche a été menée en partenariat avec l'Université de Melbourne.

Ce qui suit est une version révisée d'une conversation entre Suneel Jethani et Will McIntosh, chef d'équipe des données ouvertes à la ville de Melbourne , une municipalité du gouvernement local responsable du quartier central des affaires et des banlieues de Melbourne. Vous pouvez lire la transcription complète ici .

Suneel Jethani: La première chose que je veux vous demander concerne votre parcours. Comment avez-vous fini par travailler dans les données ouvertes?

Will McIntosh: J'ai étudié un double diplôme en informatique et systèmes d'information à l'Université Deakin. Je me suis spécialisé en 3D. Cela m'a donné beaucoup de compétences en codage et une compréhension de la façon dont l'information circulait dans les organisations ou dans un jeu ou un environnement physique ... Au cours des sept prochaines années, j'ai commencé à m'intéresser aux domaines émergents du gouvernement. Quelque chose qui revenait à cette époque - vers 2009 - était les données ouvertes, et c'est aussi à ce moment-là que nous avons commencé à entendre parler de choses comme Gov Hack et d'autres événements de hackathon.

J'ai ensuite pris un emploi à la ville de Melbourne en tant que spécialiste SIG 3D. La ville de Melbourne avait un solide programme de données ouvertes, j'ai donc commencé à y contribuer, puis ils ont fait des données ouvertes une équipe dédiée et j'ai obtenu le poste de chef d'équipe. Cela a été formidable d'essayer d'utiliser mes compétences en codage pour comprendre comment les données circulent entre les organisations ou essayer de comprendre ce qui sera bénéfique pour la communauté.

SJ: Pouvez-vous nous dire comment vous avez vu le catalogue des ensembles de données ouverts grandir, évoluer et changer?

WM: En 2014, la ville de Melbourne pensait: "Quelles sont les données uniques de Melbourne?" Les habitants de Melbourne, pour une raison quelconque, aiment les arbres, donc les données sur les arbres étaient, je pense, notre ensemble de données le plus utilisé, ce qui est probablement commun à tous les conseils. Le nombre de piétons était également unique à Melbourne. Tous les conseils n'ont pas obtenu ce genre d'information. Le troisième était notre Recensement de l'utilisation des terres et de l'emploi. Il s'agit essentiellement d'une enquête envoyée à chaque bâtiment individuel de la ville sur une période de deux ans pour comprendre la démographie, les utilisations de chaque bâtiment ou de chaque propriété, et l'attribuer en retour dans les données. C'est passionnant car c'est une vue plus profonde de ce que la ville a à l'intérieur de ses bâtiments.

Je pense qu'il y avait un peu moins de 100 jeux de données à l'époque. C'était un peu "Sortons les données. Présentons aux employés notre programme Open Data." Il a probablement intégré un peu d'une culture de données ouvertes dans la ville de Melbourne. Nous avons un processus de publication très détaillé, qui finit par obtenir des commentaires d'experts en marketing, gouvernance, risques, juridique, informatique et directeurs de succursale. Donc, c'est assez bien établi.

Il est important à ce stade initial de s'assurer que les risques sont minimisés

Mais pour que le programme Open Data soit un succès, il est important à ce stade initial de s'assurer que les risques sont minimisés, car cela permet au programme de se développer. Je pense que ces ensembles de données que nous avons initialement publiés arrivent à maturité. Ils sont de plus en plus avancés en termes d'analyse que vous pouvez faire, car ce n'est plus seulement un instantané de la ville, c'est un instantané dans le temps… Maintenant, nous sommes à un peu plus de 200 ensembles de données.

SJ: C'est un programme de travail incroyable. Où aimeriez-vous le voir partir d'ici, disons d'ici 2022?

WM: Je viens de recevoir la chair de poule, car cela pourrait aller dans des directions passionnantes, à la fois en interne, en termes de comment la culture des données peut changer au sein d'une organisation, puis également en externe, comment nous exploitons le pouvoir des talents locaux et comment le gouvernement peut utiliser de nouveaux étudiants arrivent avec des compétences modernes.

Si je pense à 2022, il y aurait, espérons-le, une sorte d'écosystème d'innovation ouverte où nous publierons des ensembles de données qui sont transcommunaux, dans les collectivités locales et entre les autorités. Donc, diffuser des informations qui permettent de comprendre au-delà de ces frontières.

Mais ensuite, nous avons également mis en place un marché ouvert où nous disons: «Nous avons besoin que ces défis soient résolus». En tant que gouvernement, nous n'avons peut-être pas toutes les ressources nécessaires pour résoudre les défis nous-mêmes, mais nous voulons appeler nos universités locales, nos académies de codage locales et dire: "Si vous voulez travailler ensemble avec nous ... étudiants peuvent utiliser des données du monde réel, résoudre des problèmes du monde réel. Ils peuvent ajouter un travail attrayant à leur portefeuille et devenir très attrayant pour des rôles dans des organisations. "

SJ: Quels sont selon vous les obstacles à la réalisation de cette vision?

WM: Quand les gens nous disent "Cette équipe pourrait avoir peur de divulguer ces informations parce qu'elles ne sont pas parfaites", est-ce plus de travail pour elles de divulguer ces informations car d'une certaine manière, elles doivent les extraire manuellement?

J'espère que nous pourrons l'automatiser et faciliter leur travail. Ils sont déjà à court de temps. Existe-t-il un moyen de parler à cette équipe, de surmonter la barrière de l'efficacité en disant: "Si nous publions ces informations, si nous avons des métadonnées complètes qui répondent à 99% des questions que les gens pourraient avoir, et que nous pouvons réellement mettre cela en place avec un appel à l'action pour résoudre un défi ou répondre à un besoin, "c'est là que je pense que nous pouvons commencer à surmonter les obstacles des équipes qui auparavant n'avaient pas partagé leurs données publiquement.

Il existe certains obstacles à la peur, mais ils peuvent être surmontés par une communication claire et le développement d'une bonne culture des données et en démontrant et célébrant les avantages de bien faire les choses.

Toutes les données ont une valeur qui peut être partagée à grande échelle en étant ouvertes

Il y a un équilibre ici entre publier des données qui ne sont pas parfaites et mettre nos données de faible qualité. Je n'ai pas encore vu un ensemble de données parfait. La plupart des données ont des subtilités que vous finirez par connaître au fil du temps. Mais il n'a pas besoin d'être parfait pour être utile. Toutes les données ont une valeur qui peut être partagée à grande échelle en étant ouvertes.

Si vous publiez des informations et que vous savez qu'elles sont de qualité raisonnable, cela vous aide à voir ce que la communauté peut en faire. J'ai constaté dans le passé que lorsque vous publiez des données, quelqu'un peut trouver une lecture qui pourrait être erronée.

J'ai vu cet exemple dans lequel une visualisation d'un ensemble de données arborescentes a été effectuée à travers le conseil. La visualisation 3D était magnifique. Ils étaient en train de zoomer, et il y avait cet arbre qui était juste plus grand que la tour Eiffel. Je pensais que c'était assez drôle parce que c'était manifestement faux. Mais cela signifiait qu'ils nous ont contactés et ont dit: «Cher conseil, j'ai utilisé votre ensemble de données. Je pense qu'il pourrait y avoir une erreur. Plus de regards sur les ensembles de données signifient que nous pouvons réellement trouver ces erreurs et les corriger à la source.

Si vous avez conçu ce processus et cette gouvernance des données pour le configurer, cela signifie que même si vos données n'étaient pas parfaites pour commencer, elles commencent à s'améliorer avec le temps. C'est l'équilibre entre attendre jusqu'à ce qu'il soit parfait avant de l'éteindre. Mais la compensation ici est que vous devez prendre ce coup et le risque potentiel de marque d'un conseil pour dire: «Il y a eu une erreur» et cela nécessite le leadership d'une organisation pour dire: «Nous croyons aux données ouvertes. Nous croyons que nous devrait divulguer ces données à la communauté parce que les avantages sont d'un niveau si élevé, que oui, il pourrait y avoir une erreur, mais nous allons toujours y croire, peu importe si une erreur est trouvée. "

Les données ouvertes en sont encore à leurs balbutiements et elles ont besoin d'un leadership fort pour les défendre

Relativement parlant, les données ouvertes en sont encore à leurs balbutiements et elles ont besoin d'un leadership fort pour les défendre.

SJ: Au cours de la dernière année, Google a sorti son outil de recherche de jeux de données . L'Organisation de recherche scientifique et industrielle du Commonwealth a construit MAGDA pour le gouvernement fédéral australien. Quelles sont, selon vous, les éléments importants pour un portail de données ouvertes? Quelle est votre liste de souhaits?

WM: Je suis un peu différent en ce qui concerne la façon dont je vois les portails. Nous sommes un site Socrata. Au cours des dernières années, nous avons assisté à une réelle maturation de différentes plateformes. Beaucoup d'entre eux offrent des fonctionnalités incroyables.

Nous assistons toujours à une forte poussée pour les informations en temps réel, ainsi que les mégadonnées. Nous avons nos données de capteur de stationnement qui sont de l'ordre de 240 millions de lignes, ce qui n'est pas beaucoup, mais comment pouvons-nous mettre cela dans un portail que les gens peuvent interroger et accéder et avoir une API robuste pour réellement extraire ces informations quand ils besoin de? Je pense que notre plate-forme est excellente, mais je pense que c'est là que nous voulons voir ce genre de zone de croissance abordée, de pouvoir gérer ce type d'informations.

Lorsque nous pensons à des ensembles de données de grande valeur comme la véritable imagerie aérienne orthographique qui vient d'être publiée et avec une précision de 10 centimètres, nous devons avoir une plate-forme qui peut prendre en charge ce type de type et de taille de fichier. Il y a encore une certaine croissance avec les portails pour gérer en fait des informations géospatiales particulièrement non tabulaires, plus pour prendre en charge l'extraction de données dans des cartes en direct, et bien fonctionner.

Là où je pense que mes pensées diffèrent des autres, je ne me soucie vraiment pas de la plate-forme de données choisie aussi longtemps qu'elles la rendent ouverte. Je pense que nous avons vu une bonne quantité de données mises sur data.gov.au [le portail national de données ouvertes]. Les données sont mises à jour en temps réel et peuvent changer en arrière-plan si le schéma reste cohérent, et les applications des gens vont toujours bien fonctionner. Je pense que cela excite notre base d'utilisateurs.

En fin de compte, les portails sont là pour que nos utilisateurs puissent les utiliser

En fin de compte, les portails sont là pour que nos utilisateurs puissent les utiliser, nous voulons qu'ils aient la meilleure expérience et leur principal besoin est d'accéder aux données.

Je pense que ce que nous allons voir est potentiellement un marché d'agrégation de données où différents portails peuvent alimenter ensemble un portail qui dit: «Je peux regrouper ces thèmes, soit par apprentissage automatique, soit par des termes de recherche soigneusement sélectionnés. Ainsi, les développeurs d'applications qui souhaitent tirer tous les points des arbres sur une carte peuvent extraire une couche de végétation et des informations sur le feuillage qui traversent les limites du conseil.

Je pense que cela est possible même si les conseils ont généralement des schémas de données différents qui peuvent utiliser des normes ou non.

SJ: Merci beaucoup, Will, ce fut une grande discussion.

WM: Merci.

(Crédit photo: Unsplash)