Quel est le plan? Transformer les services avec les données de localisation

Cet article est rédigé par Sarah Finch, responsable de la recherche et des connaissances chez Foundry4, et a été initialement publié par Foundry4 , un cabinet de conseil en technologie aidant les organisations à exploiter la technologie pour résoudre les problèmes complexes d'aujourd'hui. Lisez l' article original ici et plus d'informations sur Foundry4 ici .

Comment les données de localisation - lorsqu'elles sont collectées, stockées et partagées de la bonne manière - peuvent-elles améliorer nos lieux locaux ?

De nombreuses entreprises qui incarnent l'ère d'Internet, telles que Facebook, Google et Amazon, sont basées sur des données. C'est en analysant les données qu'ils peuvent comprendre comment les utilisateurs se comportent, ce qu'ils veulent et les nouveaux services qui répondront à leurs besoins.

Cependant, détournez le regard des entreprises technologiques modernes vers le secteur public, et l'utilisation des données a généralement été beaucoup plus limitée. Bien que le mouvement vers les données ouvertes ait augmenté ces dernières années, l'Open Data Barometer, produit par la World Wide Web Foundation, a mesuré qu'en 2018, moins d'un ensemble de données gouvernementales sur 5 était ouvert au public .

Dans cet article, nous examinerons l'importance de la gestion et du partage des données à grande échelle dans le secteur public, et comment cela peut transformer nos lieux locaux.

Fournir des tests de main-d'œuvre avec des données

Au Royaume-Uni, l'importance du partage des données est de plus en plus reconnue. Les rôles de chef des données sont désormais un élément commun dans les villes et les autorités locales, et d'autres initiatives conçues pour ouvrir les données - telles que l'accord géospatial du secteur public - entrent en vigueur. Donner aux organisations l'accès à des données de localisation telles que celles-ci est extrêmement important, car cela leur permet de planifier et de fournir les services qui prennent en charge nos lieux locaux. D'où construire des maisons, comment fournir des infrastructures publiques et quoi faire dans des situations d'urgence, une intervention efficace dépend de savoir exactement où se trouvent les choses.

Les avantages d'une approche plus ouverte des données étaient évidents dans de nombreux domaines de la réponse au coronavirus au Royaume-Uni tout au long de 2020. Gavin Bell, responsable de la conception des produits, faisait partie d'une équipe Foundry4 qui a mis en place le programme National Workforce Testing au début de la pandémie, fournir aux organisations qui devaient opérer sur place pendant le confinement des kits de test covid pour protéger leur personnel.

« Les kits de test étaient rares et ils étaient précieux. Nous voulions nous assurer que les gens ne les utilisaient pas pour un usage privé », explique Gavin, « nous devions donc les envoyer aux employeurs sur leur lieu de travail. Pour ce faire, nous avons utilisé deux ensembles de données pour vérifier si ces organisations étaient à la fois authentiques et basées en Angleterre, et donc si nous pouvions leur envoyer les kits.

Emplacement, emplacement, emplacement

Savoir si une organisation est 1) ce qu'elle dit être et 2) basée à un certain endroit semble assez simple. Mais sans accès aux bonnes données, ce type de tâche devient extrêmement difficile, limitant les services que le secteur public est en mesure de fournir.

Dans notre exemple de test de la main-d'œuvre, le service s'appuyait sur l' API Companies House , ainsi que sur les données de l'Ordnance Survey, mises à disposition via l'accord géospatial. Après avoir d'abord vérifié que les organisations étaient de véritables sociétés à responsabilité limitée via Companies House, elles ont ensuite été superposées aux données de l'Ordnance Survey pour confirmer qu'elles étaient basées en Angleterre et pouvaient donc recevoir les kits.

"Savoir si une entreprise est en Angleterre est plus difficile qu'il n'y paraît car les codes postaux peuvent traverser les frontières, et une entreprise peut être enregistrée à un endroit et avoir un bureau ailleurs", explique Gavin. « Nous avons donc utilisé les données des autorités locales appelées codes de dépositaire pour déterminer l'emplacement de l'organisation. Si les entreprises utilisant le service remplissaient les deux critères, elles recevraient alors des tests covid cruciaux pour leur personnel.

Duplication des données dans le secteur de la planification

Comme le montre cet exemple, lorsque nous rendons les données disponibles, de bonnes choses peuvent se produire. Cela dit, il est souvent nécessaire de collecter des données provenant de différentes sources afin d'atteindre ce qui, à première vue, semble un objectif simple.

Traiter les données ne sera pas toujours facile, mais un domaine dans lequel le Royaume-Uni peut faire des progrès significatifs est le système de planification, où de grandes quantités d'informations sont collectées et stockées de manière très inefficace.

Dans ce système de planification complexe, les données sur nos zones locales et nos infrastructures (telles que requises pour des éléments tels que les applications de planification et les plans de la ville) sont généralement conservées à différents endroits, dans des systèmes qui ne peuvent pas communiquer entre eux et dans des formats inaccessibles - parfois aux personnes et aux machines . Cela entraîne des coûts inutiles et la duplication des efforts, les mêmes données devant être collectées et analysées à nouveau lorsqu'un nouveau projet se présente. Cela signifie également que la valeur potentielle de ces données - pour identifier les domaines d'innovation ou d'opportunité - est bloquée.

Au lieu de cela, en décomposant les silos de données et en stockant les données de planification sur des plates-formes uniques, les autorités locales peuvent rendre leurs systèmes de données beaucoup plus efficaces. L'outil MappingGM du Grand Manchester, par exemple, offre un accès ouvert à une grande partie des données de planification, de logement et d'infrastructure de la région, ainsi qu'aux interventions proposées - et un moyen pour les résidents d'exprimer leurs points de vue. Ce type de plate-forme ouvre également la voie vers des jumeaux numériques et l'utilisation de technologies telles que l'IA qui peuvent nous aider à analyser l'impact des décisions de planification sur nos environnements bâtis.

Établir la norme avec les UPRN

Cependant, il ne suffit pas de rendre plus de données plus largement disponibles. Afin de tirer de la valeur des données, celles-ci doivent être catégorisées, stockées et gérées de manière appropriée afin que les personnes puissent réellement les utiliser. C'est le concept de normalisation des données, que nous pouvons remercier pour l'émergence de nombreux outils utiles, y compris les ensembles de données nouvellement créés et ceux qui ont été adaptés à l'usage du monde moderne.

En ce qui concerne les données de localisation, l'un de ces outils est le système d'exploitation Open UPRN . Géré par l'Ordnance Survey, il s'agit d'une collection de numéros de référence de propriété uniques (UPRN) - des identifiants uniques pour chaque emplacement adressable en Grande-Bretagne. Comme l'indique le site Web, «cela peut être n'importe quel type de bâtiment; résidentiel ou commercial, mais il peut aussi s'agir d'un objet qui pourrait ne pas avoir d'adresse postale – comme un abribus ou une sous-station électrique.

Les UPRN sont une partie cruciale des données géospatiales, car - comme le note Gavin Bell - il existe de nombreuses façons différentes de décrire où se trouvent les choses ou où vit quelqu'un.

"Pour utiliser un exemple écossais, vous pourriez dire que vous vivez à Glasgow ; près de Sauchiehall Street ; derrière la Glasgow School of Art ; ou 83 Hill St, Glasgow, G3 6NZ", dit-il.

"Sur un autre projet avec BEIS, nous avions besoin de pouvoir identifier spécifiquement un lieu d'habitation, un endroit où quelqu'un habite. Heureusement, la norme longtemps combattue, l'UPRN, nous a permis de le faire, car elle définit la propriété, même au niveau d'appartements individuels qui se créent lors de l'achat et de la division des maisons."

Les UPRN fonctionnent également bien pour les propriétés commerciales.

"En travaillant avec BEIS et l'OS sur ce projet, nous avons pu clarifier l'identification d'une propriété, plutôt que de nous fier aux adresses ou aux codes postaux qui varient en fonction de la personne qui les écrit", explique Gavin. "L'utilisation des UPRN a également permis à BEIS de filtrer les propriétés commerciales pour ce projet en se connectant à d'autres ensembles de données. Ces informations ont été cruciales pour le succès du projet et la prestation du service."

Le temps d'une balade ?

La connexion des ensembles de données est une partie extrêmement importante du travail avec les données dans le secteur public, car il n'est pas toujours approprié de regrouper les informations dans un emplacement central.

"Un aspect clé de notre travail consiste à parcourir les données", déclare Gavin. « Nous aimerions voir davantage de secteurs du gouvernement le faire – pour voir comment les ensembles de données peuvent être connectés. Il ne s'agit pas de créer quelque chose de nouveau ou de fusionner un ensemble de données avec un autre. Il s'agit simplement de relier les points entre ce qui existe déjà. Nous avons besoin de cette fluidité des données dans notre réflexion et dans notre travail, car cela nous permet de faire bien plus.

De nombreuses personnes sont préoccupées par la création de grandes bases de données centralisées au sein du gouvernement, mais il convient de noter que nous pouvons libérer la valeur des données d'une autre manière. Cela se concentre sur l'amélioration de l'interopérabilité des ensembles de données qui existent déjà. Bien fait, et les organisations du secteur public pourront regrouper leurs services, ce qui les rendra beaucoup plus efficaces en termes de coûts et de temps, répondra plus efficacement aux besoins des utilisateurs et offrira une bien meilleure expérience aux citoyens lorsqu'ils interagissent avec le gouvernement.

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(Crédit image : Unsplash)