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United Nations Economic Commission for Europe Statistical Division Modernisation de la production des statistiques officielles Niamey, 13-15 Mai 2014 David Boko Nations Unies - Commission Economique pour l’Europe Groupe de haut niveau (HLG) • Créé en 2010 par la Conference Statisticiens Europeens • 10 Directeurs d’organismes de statistique nationaux et internationaux • Mission : superviser et conduire les décisions stratégiques de modernisation • Projets : Cadres et normes pour la modernisation Mise en oeuvre Projets achevés Developpement de l’Architecture Commune de la Production Statistique (CSPA) • Cadres et Normes pour la Modernisation Statistique • Projets en cours • Mise en oeuvre de la CSPA • Les données massives (Big Data) et les statistiques officielles CSPA : Architecture commune de production des statistiques pour l’inter-opérabilité des processus La problématique: Des méthodes, processus de production et systèmes informatiques spécialisés pour chaque enquête / produit. … par contre si les organismes de statistiques œuvrent ensemble pour définir une architecture commune de production des statistique ... ... le partage est plus simple! Projet de développement de la CSPA Architecture Test de la théorie Mise à l’épreuve de la théorie 5 pays ont joué le rôle de constructeurs Editrules CANCEIS Blaise G Code 3 pays ont pris en charge l’assemblage SCS Résultats du projet : L’approche de la CSPA fonctionne, favorisant davantage de : • échanges • inter-opérabilité • des opportunités de collaboration Des questions de licences! 2 Sprints 3 équipes 5 équipes de d’assemblage construction United Kingdom 1 Groupe de travail FAO 42 individus Des cadres et normes pour la modernisation statistique Une modernisaton centrée sur des normes GSBPM (Modèle générique de prosessus de production des statistiques) Résultats actuels GSIM (Modèle générique d’information statistique) 4 Groupes principaux d’objets (110 objets) • • • • Concepts Structures Activités Echanges Résultats actuels Le GSIM et le GSBPM DDI (Initiative de documentation des données) Un effort pour créer une norme internationale pour les métadonnées décrivant les données en sciences sociales, notamment au niveau des micro-données. DDI Utilise • • DDI-Codebook pour documenter les données XML pour l’encodage des données Multiples avantages pour l’archivage, l’utilisation et ré-utilisation SDMX (Echange des données et métadonnées statistiques) Le SDMX fonctionne, conceptuellement, sur le même principe que le DDI, mais à partir d’un niveau d’aggrégation des données : indicateurs, aggrégats, etc. Les correspondances Principes Fondamentaux des Statistiques Officielles Frameworks and Standards Project Projets en cours Mise en œuvre de la CSPA Services à construire 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Ajustements saisonniers – France, Australie, Nouvelle Zélande Confidentialité dynamique – Canada, Australia Correcteur d’erreurs – Italie Générateur SVG – OCDE SDMX transform – OCDE Echantillonage à partir d’un registre d’entreprises – PaysBas Composantes de l’apurement des données – Pays-Bas Editeur de classification – Norvège Les données massives - Big Data - Les données massives - Big Data Definition: caractérisées par les 3 Vs (volume, vélocité, variété). Sources: administratives, commerciales, appareils de détection et de traçage, média sociaux, telephones mobiles, etc. Défis: législatif, vie privée, financiers, gestion, méthodologiques, technologiques. Le projet “Big Data” Objectifs: un éclairage, faisabilité, promouvoir le partage des méthodes et outils Etendue : Le rôle des données massives dans la modernisation des statistiques officielles Bloc de travail 1 : problèmes et méthodologie Bloc de travail 2: environnement informatique partagé (‘sandbox) et mise en œuvre pratique Bloc de travail 3: Formation et vulgarisation Bloc de travail 4: Gestion et coordination du projet “Sandbox”: le test de la technologie Environnement informatique pour tester : Faisabilité de l’accès à distance • Les normes et méthodes • Les applications informatiques • Mieux comprendre : • • Potentiel d’utilisation de Big Data Avantages et désavantages Sprint Consultation publique Atelier Travailler ensemble pour minimiser les coûts et maximiser les bénéfices? Activités du HLG – Engagements Questions : Ces projets sont-ils utiles ? S’agit-il d’un bon investissement ? Suggestions et conseils ? Toutes les contributions sont les bienvenues. Plus d’informations sont diponibles à: http://www1.unece.org/stat/platform/display/hlgbas Virtual Sprint 10 - 14 March 2 hour web conference every day for 4 days, with another 2 hours a day of offline work. 13 participants from Australia, Canada, Ireland, Italy, Mexico, Netherlands, New Zealand, UK, US, Eurostat, OECD Agree on and propose how to tackle key strategic and methodological issues Workshop 2 – 3 April, in Rome, hosted by Istat Maximum 20 participants • Australia, Austria, Canada, Ireland, Italy, Mexico, Netherlands, Poland, Sweden, UK, Eurostat, UNECE - already registered Governance CES Bureau HLG HLG Secretariat Team Executive Board Project 1 Project 2 Modernisation Committee Modernisation Committee Modernisation Committee Modernisation Committee Organisational framework and evaluation Production and methods Products and sources Standards Project n