Leistungsdaten erfassen und veröffentlichen

Ein Erfahrungsbericht über unsere Anwendung von Prinzip 7: Leistungsdaten erfassen und Prinzip 9: Leistungsdaten veröffentlichen.

Um den strategischen Auftrag der Fach-und Koordinationsstelle Open Government Data (OGD) umzusetzen, haben wir im April 2018 elf handlungsleitende Prinzipien definiert und sie im März 2019 um ein zwölftes ergänzt.

Monatliche Zugriffe aller auf opendata.swiss publizierten OGD des Statistischen Amts und der Geoinformation des Kantons Zürich (Februar 2018 bis Mai 2019).

Mit der Anwendung von Prinzip 7 haben wir im Team umgehend nach der Publikation der Prinzipien im April 2018 begonnen. Das haben wir getan:

1. In einem internen halbtägigen Datathon alle verfügbaren Analytics-Daten zu den als OGD publizierten Datensätzen bzw. Ressourcen von Organen des Kantons Zürich aufgelistet;
2. Dabei zugleich überlegt und diskutiert, welche Fragen wir mit den für uns verfügbaren Analytics-Daten vermutlich beantworten könnten. Diese Fragen haben wir ebenfalls aufgelistet;
3. Mit Vertreter*innen von Organen des Kantons Zürichs gesprochen, die bereits OGD publizieren, mit dem Ziel, zu erfahren, welche Fragen sie in Bezug auf die Nutzung “ihrer” OGD haben; und diese Fragen in unsere Liste aufgenommen;
4. Die Analytics-Daten unserer auf opendata.swiss publizierten OGD-Datensätze via piwik- bzw. matomo-API abgefragt und den automatisierten Datenbezug sowie Transformation mittels R-Skripts praktisch erprobt – Kudos, Matthias Mazenauer!
5. Die Analytics-Daten mittels eines monatlichen matomo-Reports als .csv-Ressource exportiert und —gemäss Prinzip 9 — ab Dezember 2018 monatlich als OGD publiziert (Beispiel: ZH Datasets Visits — 2018 Februar);
6. Im Dezember 2018 ein Alpha- und ein Beta-Dashboard namens “OpenZH Webstatistics Monitor” in R (Shiny apps with R) gebaut — Kudos, Thomas Lo Russo! — das automatisiert sowohl die matomo-API wie auch die CKAN action API von opendata.swiss nutzt;
7. Im März 2019 mit interessierten Nutzenden unserer als OGD publizierten Analytics-Daten gesprochen, um zu erfahren, welche zusätzlichen Informationen zu den Datensätzen für sie von Interesse sind; diese Bedürfnisse in unsere oben erwähnte Liste aufgenommen;
8. Im April 2019 auf Basis der erhobenen Daten, Fragen und Bedürfnisse von Publishern und Nutzenden den Entscheid getroffen, um welche zusätzlichen Informationen wir unsere monatlichen .csv-Ressourcen erweitern wollen; und entschieden, die .csv-Ressource künftig automatisiert in R zu erstellen — Kudos, Thomas Knecht!
9. Am 17. Juni 2019 die monatliche Zugriffsstatistiken der Monate März, April und Mai 2019 erstmals automatisiert und angereichert um die folgenden Informationen publiziert:
   - Datum der ersten Publikation des Datensatzes als OGD
   - Publizierende Organisation des Datensatzes
   - Thematische Kategorien des Datensatzes (gemäss DCAT AP Switzerland Metadatenstandard).

Das ist der aktuelle Status der von uns offen publizierten Leistungsdaten aller OGD des Kantons Zürich. Die publizierten Leistungsdaten findet ihr hier.

Was bringt die Publikation von Leistungsdaten als OGD?

Damit ist es nun zum Beispiel möglich, das Interesse der Nutzenden “unserer” offenen Behördendaten nach bestimmten Themen über die Zeit zu analysieren.

Wir freuen uns, von euren Ideen und Anwendungen mit diesen und allen anderen offenen Daten zu erfahren!

Fazit: Data Science is a team sport. It really is!
Und: Alle gewonnen Erkenntnisse sind nur so gut wie das Feedback, das wir auf sie von unseren Nutzenden, von euch erhalten. Danke!