Qual é o plano? Transformando serviços com dados de localização

Este artigo foi escrito por Sarah Finch, Gerente de Pesquisa e Insights da Foundry4, e foi publicado originalmente pela Foundry4 , uma consultoria de tecnologia que ajuda as organizações a aproveitar a tecnologia para resolver os problemas complexos de hoje. Leia o artigo original aqui e mais insights do Foundry4 aqui .

Como os dados de localização - quando coletados, armazenados e compartilhados da maneira certa - podem melhorar nossos locais?

Muitas das empresas que incorporaram a era da internet, como Facebook, Google e Amazon, são baseadas em dados. É analisando os dados que eles podem entender como os usuários se comportam, o que desejam e os novos serviços que atenderão às suas necessidades.

No entanto, evite as empresas de tecnologia modernas para o setor público, e o uso de dados normalmente tem sido muito mais limitado. Embora o movimento em direção a dados abertos tenha aumentado nos últimos anos, o Open Data Barometer, produzido pela World Wide Web Foundation, mediu que em 2018 menos de 1 em cada 5 conjuntos de dados governamentais estavam abertos ao público .

Neste artigo, veremos a importância de gerenciar e compartilhar dados em escala no setor público e como isso pode transformar nossos locais.

Fornecendo testes de força de trabalho com dados

No Reino Unido, o reconhecimento da importância do compartilhamento de dados está crescendo. As funções de Chief Data são agora um elemento comum em cidades e autoridades locais, e mais iniciativas projetadas para abrir dados - como o Acordo Geoespacial do Setor Público - estão entrando em vigor. Dar às organizações acesso a dados de localização como esse é extremamente importante, pois permite que elas planejem e forneçam os serviços que suportam nossos locais. Desde onde construir casas, como fornecer infraestrutura pública e o que fazer em situações de emergência, uma intervenção eficaz depende de saber exatamente onde estão as coisas.

As vantagens de uma abordagem mais aberta aos dados ficaram evidentes em muitas áreas da resposta ao coronavírus do Reino Unido ao longo de 2020. Gavin Bell, chefe de design de produto, fez parte de uma equipe da Foundry4 que entregou o esquema nacional de testes de força de trabalho no início da pandemia, fornecendo às organizações que tiveram que operar no local durante o bloqueio com kits de teste de covid para proteger seus funcionários.

“Os kits de teste eram escassos e valiosos. Queríamos garantir que as pessoas não os levassem para uso privado”, diz Gavin, “então precisávamos enviá-los aos empregadores em seus locais de trabalho. Para fazer isso, usamos dois conjuntos de dados para verificar se essas organizações eram genuínas e sediadas na Inglaterra e, portanto, se poderíamos enviar os kits para elas.”

Localização, localização, localização

Descobrir se uma organização é 1) o que diz ser e 2) sediada em um determinado local parece bastante simples. Mas sem acesso aos dados corretos esse tipo de tarefa se torna extremamente desafiador, limitando os serviços que o setor público é capaz de fornecer.

Em nosso exemplo de teste de força de trabalho, o serviço contou com a API da Companies House , bem como os dados do Ordnance Survey - disponibilizados por meio do Contrato Geoespacial. Depois de verificar primeiro se as organizações eram empresas limitadas genuínas por meio da Companies House, isso foi sobreposto aos dados da Ordnance Survey para confirmar que elas estavam sediadas na Inglaterra e, portanto, poderiam receber os kits.

“Descobrir se uma empresa está na Inglaterra é mais difícil do que parece porque os códigos postais podem cruzar fronteiras, além de uma empresa poder ser registrada em um local e ter um escritório em outro”, diz Gavin. “Portanto, usamos dados de autoridades locais chamados códigos de custódia para determinar a localização da organização. Se as empresas que usam o serviço atendessem a ambos os critérios, receberiam testes de covid cruciais para sua equipe”.

Duplicação de dados no setor de planejamento

Como este exemplo mostra, quando disponibilizamos dados, coisas boas podem acontecer. Dito isso, muitas vezes é necessário coletar dados de diferentes fontes para alcançar o que parece ser um objetivo simples.

Lidar com dados nem sempre será fácil, mas uma área em que o Reino Unido pode fazer progressos significativos é no sistema de planejamento, onde grandes quantidades de informações são coletadas e armazenadas de maneira altamente ineficiente.

Dentro desse complexo sistema de planejamento, os dados sobre nossas áreas e infraestrutura locais (conforme necessário para coisas como aplicativos de planejamento e planos de cidades) são normalmente mantidos em locais diferentes, dentro de sistemas que não podem se comunicar entre si e em formatos inacessíveis - às vezes para pessoas e máquinas . Isso leva a custos desnecessários e à duplicação de esforços, com os mesmos dados tendo que ser coletados e analisados novamente quando surge um novo projeto. Isso também significa que o valor potencial desses dados - para identificar áreas de inovação ou oportunidade - está bloqueado.

Ao quebrar os silos de dados e armazenar dados de planejamento em plataformas únicas, as autoridades locais podem tornar seus sistemas de dados muito mais eficazes. A ferramenta MappingGM da Grande Manchester, por exemplo, fornece acesso aberto a grande parte dos dados de planejamento, habitação e infraestrutura da região, bem como intervenções propostas - e uma maneira de os moradores expressarem suas opiniões. Esse tipo de plataforma também abre o caminho para gêmeos digitais e o uso de tecnologias como IA que podem nos ajudar a analisar o impacto das decisões de planejamento em nossos ambientes construídos.

Definindo o padrão com UPRNs

No entanto, simplesmente tornar mais dados mais amplamente disponíveis não é suficiente. Para obter valor dos dados, eles devem ser categorizados, armazenados e gerenciados adequadamente para que as pessoas possam realmente usá-los. Este é o conceito de padronização de dados, ao qual podemos agradecer pelo surgimento de muitas ferramentas úteis, incluindo conjuntos de dados recém-criados e aqueles que foram adaptados ao propósito do mundo moderno.

Quando se trata de dados de localização, uma dessas ferramentas é o OS Open UPRN . Mantido pelo Ordnance Survey, é uma coleção de Números de Referência de Propriedade Exclusivos (UPRNs) - identificadores exclusivos para cada local endereçável na Grã-Bretanha. Como o site afirma, 'Este pode ser qualquer tipo de edifício; residencial ou comercial, mas também pode ser um objeto que pode não ter um endereço postal – como um ponto de ônibus ou uma subestação de eletricidade.'

UPRNs são uma parte crucial dos dados geoespaciais, porque - como observa Gavin Bell - existem muitas maneiras diferentes de descrever onde as coisas estão ou onde alguém mora.

"Para usar um exemplo escocês, você poderia dizer que mora em Glasgow; na Sauchiehall Street; atrás da Glasgow School of Art; ou 83 Hill St, Glasgow, G3 6NZ", diz ele.

"Em um projeto diferente com o BEIS, precisávamos ser capazes de identificar especificamente um local de moradia, algum lugar onde alguém mora. Felizmente, o padrão há muito lutado, o UPRN, nos permitiu fazer isso, pois define a propriedade, mesmo no nível de apartamentos individuais que são criados quando as casas são compradas e divididas."

UPRNs funcionam igualmente bem para propriedades comerciais também.

"Trabalhando com o BEIS e o sistema operacional neste projeto, conseguimos trazer clareza à identificação de uma propriedade, em vez de depender de endereços ou códigos postais que variam dependendo de quem os anota", diz Gavin. "O uso de UPRNs também permitiu ao BEIS filtrar propriedades comerciais para este projeto, conectando-se a outros conjuntos de dados. Essas informações foram cruciais para o sucesso do projeto e a entrega do serviço."

Tempo para uma caminhada?

A conexão de conjuntos de dados é uma parte extremamente importante do trabalho com dados no setor público, pois nem sempre é apropriado reunir informações em um local central.

“Um aspecto fundamental do nosso trabalho é fazer caminhadas de dados”, diz Gavin. “Gostaríamos de ver mais áreas do governo fazendo isso – para ver como os conjuntos de dados podem ser conectados. Não se trata de criar algo novo ou mesclar um conjunto de dados com outro. É apenas ligar os pontos entre o que já está lá. Precisamos dessa fluidez de dados em nosso pensamento e em nosso trabalho, porque isso nos permite fazer muito mais.”

Muitas pessoas estão preocupadas com a criação de grandes bancos de dados centralizados no governo, mas vale a pena notar que podemos extrair valor dos dados de outra maneira. Isso se concentra em melhorar a interoperabilidade de conjuntos de dados que já existem. Bem feito, as organizações do setor público poderão agregar seus serviços, tornando-os muito mais eficientes em termos de custos e tempo, atendendo às necessidades dos usuários de forma mais eficaz e proporcionando uma experiência muito melhor para os cidadãos ao interagirem com o governo.

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(Crédito da imagem: Unsplash)