Cet article d'opinion a été rédigé par Philip Horgan , responsable du suivi, de l'évaluation et de l'apprentissage à l' Open Data Institute (ODI), un organisme à but non lucratif travaillant avec des entreprises et des gouvernements du monde entier pour créer un écosystème de données ouvert et fiable. Il apparaît également dans notre fil d'actualité numérique du gouvernement .

Nous étions intéressés à lire un récent article dans Apolitical de Stefaan Verhulst de The GovLab, affirmant que pour transformer le rêve des données ouvertes en réalité, nous avons besoin de plus de preuves. L'article fait valoir que pour passer d'un environnement où il existe de nombreux pilotes de données ouvertes à un écosystème où ces initiatives peuvent évoluer, il faut "plus de données sur les données ouvertes" et des preuves solides de l'impact que cela peut avoir. Ce n'est qu'à cette condition que ces projets pourront bénéficier d'un soutien suffisant de la part des parties prenantes et des investisseurs et commencer à produire de réels avantages.

À l'ODI, nous sommes d'accord avec cela. Certaines idées tirées de nos travaux récents pourraient éclairer la raison de ce phénomène et ce qui peut être fait à ce sujet.

Pourquoi les projets ont-ils du mal à faire progresser les anciens pilotes?

Il peut y avoir de nombreuses raisons pour lesquelles les projets ont du mal à progresser au-delà de la phase pilote, mais le manque de preuves de l'intérêt de publier les résultats en est certainement une. Nous avons acquis quelques informations utiles à ce sujet grâce à une récente étude d' OpenActive , notre travail dans le secteur de l'activité physique.

L'un des enseignements tirés de l'étude cristallisait la notion d'éditeurs de données de première vague et de seconde vague. La première vague d'éditeurs de données sont les organisations qui «obtiennent la vision», elles publient leurs données ouvertement parce qu'elles adhèrent à l'idée du travail et voient un plus grand bien qui peut être atteint. Il s'agit généralement d'organisations impliquées dans les phases pilotes d'un projet (ou d' une initiative plus large de données ouvertes ), qui n'ont pas nécessairement besoin de calculs d'impact économique ou social pour publier leurs données.

Il existe également une deuxième vague d'organisations qui ont des données adaptées à publier mais pour lesquelles la vision n'est pas suffisante. Ils ont besoin de preuves de l'avantage de publier les données qu'ils détiennent sur leur résultat net. Pour les organisations de la deuxième vague, les décisions sont prises sur la base d'analyses de rentabilité justifiées pour lesquelles des preuves économiques sont souvent nécessaires.

À quoi ressemblent les preuves?

La preuve qu'un éditeur de données recherche se présente sous la forme de la valeur de l'utilisation des données et de la prise de décision associée. C'est là que la chaîne de valeur des données de la théorie du changement de l' ODI est utile. Il illustre que la valeur est générée lorsque les données sont gérées, les services de données (tels que l'analyse) sont créés et les décisions sont prises.

La théorie du changement ODI La théorie du changement ODI

Cela semble vrai, que ce soit l'utilisation des données sur les résultats de l' éducation sur le tableau de bord des données ouvertes de l'éducation en Tanzanie , l'examen des données sur les marchés publics et les marchés publics en Slovaquie (pour choisir deux exemples sur le site Web de GovLab ), ou l'utilisation de «l'opportunité »Des données sur l'activité physique dans le programme OpenActive de l'ODI . Dans tous les cas, c'est l'utilisation des données qui génère de la valeur en permettant une meilleure prise de décision. Les preuves doivent démontrer comment cette utilisation de ces données dans la prise de décision redonne de la valeur aux organisations de la deuxième vague.

Cela nous ramène à un argument bien rodé: il ne suffit pas de s'appuyer sur l'idée que, si vous publiez, des utilisations des données émergeront. Il convient plutôt de soutenir des utilisations spécifiques sur lesquelles les preuves requises peuvent être générées.

Parfois, les voies à utiliser ne sont pas directes. Dans les exemples tanzaniens ci-dessus, Aidan Eyakuze, directeur exécutif de Twaweza, explique que «les données ouvertes doivent être ouvertes plus conservées plus mâchées et digérées pour plaire à la plupart des gens, y compris les décideurs politiques», mais «peu de médias, cependant, ont le connaissances et compétences pour digérer les offres de données de Shule ».

Des voies alternatives peuvent être disponibles: «Les membres des organisations de la société civile, par exemple, y compris les organisations actives de parents d'élèves en Tanzanie, peuvent agir comme intermédiaires, imprimer des informations sur les performances scolaires à partager sur un tableau d'affichage communautaire ou lors de réunions». Soutenir spécifiquement ces voies d'utilisation peut aider à générer des preuves d'utilisation.

Nous avons constaté que pour les organisations de la deuxième vague, les preuves doivent s'appuyer moins sur des histoires d'intentions ou des descriptions visionnaires des avantages, et davantage sur des éléments quantifiables tels que l'augmentation de l'efficacité et le retour sur investissement. Dans les études sur l'initiative OpenActive de l'ODI, les éditeurs de données potentiels ont souligné à plusieurs reprises la nécessité de calculs de retour sur investissement et de preuves de la demande de données pour permettre à leur organisation de publier.

Retour aux questions avec lesquelles nous avons commencé

L'intérêt personnel est un motif puissant pour toute organisation et les organisations de «deuxième vague» ont besoin d'une analyse de rentabilisation solide pour soutenir la prise de décision de publier des données.

Dans l'initiative OpenActive, nous avons partagé notre audience et atteint des chiffres de campagnes comme Change4Life et This Girl Can avec des opérateurs de loisirs, pour les aider à voir la valeur de l'ouverture de leurs données. Ces informations les ont aidés, ainsi que d'autres fournisseurs d'activités, à créer l'analyse de rentabilisation nécessaire pour publier leurs données. Nous nous attendons à ce que les preuves sur les différentes façons dont les données peuvent être utilisées pour influencer et changer le comportement des clients incitent également davantage d'organisations à s'impliquer - en tant qu'éditeurs de données ou en tant qu'utilisateurs de données.

Pour les organisations qui soutiennent des projets et des initiatives de données ouvertes, la leçon est de réfléchir à la capture précoce des preuves, afin que l'initiative puisse progresser au-delà de la première vague d'éditeurs enthousiastes. - Philip Horgan

(Crédit photo: Open Data Institute)