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Depuis maintenant 10 ans, les projets d’open data se sont beaucoup concentrés sur la quantité de données ouvertes et moins sur leur qualité. Nous pensons qu’il est important de revenir en arrière et de s’intéresser à la manière dont les données sont ouvertes. Derrière les projets à fort impact, se cache un travail invisible tant technique qu’organisationnel sans lequel les données ne peuvent pas être ouvertes, améliorées, réutilisées.

Si on reprend la métaphore de Cédric Klapisch dans le film Casse Tete Chinois, lui-même inspiré de Schopenhauer, l’ouverture des données comme la vie ressemblent à une broderie. On passe la première moitié de son temps à contempler l’endroit avant de s’intéresser à l’envers. C’est moins beau, mais c’est plus intéressant car on comprend comment c’est fait, comment sont agencés les fils. Cette conception de l’open data est au coeur des ressources que nous mettons à disposition dans le framework Open Data Canvas.


For the last two days, I (@samgoeta) was in London for a very stimulating workshop on open data standards hosted by our friends from the Open Data Services Coop. In this blog post, I wanted to share some of my notes of the projects we discussed and some of our reflections on open data standards. The workshop being part of a project with the ODI, its conclusions will be shared to the community. I write this post in French because these projects and their development process got little attention in the French-speaking open data community.

Dans le monde de l’ouverture des données publiques, les standards de données fleurissent dans tous les domaines, le plus connu étant le GTFS (General Transit Feed Specifications) développé au départ par Google et devenu aujourd’hui la norme de facto dans les domaines des transports. Tim Davies, chercheur sur l’open data et co-fondateur de la coopérative Open Data Services, les a présentés au début de la rencontre comme des outils de collaboration massive essentiels pour que les données ouvertes sont utiles et utilisées — notre obsession chez Datactivist. Les promesses de la standardisation des données sont énormes : en produisant des données interopérables, les producteurs de données s’assurent que leurs données peuvent être agrégées dans des bases plus larges où elles seront facilement découvertes par les usagers. La standardisation permet aussi de bénéficier d’une multitude d’outils prêts à l’emploi pour les données respectant les spécifications. Pour les usagers, la standardisation facilite la réutilisation du fait du travail de documentation des données et des possibilités de croisement permis par l’interopérabilité des données. …


Lors de la journée « open data à l’université » organisée le 29 mars 2017 à l’université Paris-Nanterre, Datactivist a animé un atelier pour aider les universités à mieux identifier les données qui pourraient être ouvertes. En effet, même si les universités constituent des producteurs de données importants, peu d’entre elles ont encore ouvert des données en France au niveau local et national. Or, comme les autres administrations, les universités sont désormais soumises à un principe « d’Open Data par défaut » imposé par la loi pour une République numérique adoptée en octobre 2016.

Open Data Census : rechercher les données ouvrables et les cas d’usage à partir du site de…

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