Vos données ouvertesréservent-elles des surprises ?

Mesurez la maturitéde vos données géospatiales

pour le savoir !

•

Géomatique 2016, Montréal, le 19 octobre

Yvan Bédard, PhD, Conseiller stratégique et scientifique, Professeur émérite ULSonia Rivest, MSc, Analyste en géomatique et intelligence d’affaires

,

Introduction• Ouverture des données

= Bravo !– Tendance actuelle– Nouveaux usages– Nouveaux utilisateurs– Contribuer à la Société

• Jusqu’à quel degré est cette ouverture ?– Simple mise à disponibilité ?– Assistance à la découverte et à

l’accès ?– Service de transformation ?– Information sur la qualité ?– Service conseil pour usage

sécuritaire ?

Comment éviter des surprises?

© INTELLI3 2016

Mesurer la maturité des données géospatiales ouvertes

• Ouverture efficace ?• Évaluer votre degré d’ouverture ? – Planifier les prochaines étapes

• Ouverture responsable ?• Minimiser les mauvaises surprises potentielles ?

© INTELLI3 2016

Les données ne sont pas sans conséquence

© INTELLI3 2016

Ex. La saga Maps d’Apple

© INTELLI3 2016

Les données ne sont pas sans conséquence

Ex. Vie privée

© INTELLI3 2016

Les données ne sont pas sans conséquence

QU’EST-CE QUE LA MATURITÉ DES DONNÉES ?

© INTELLI3 2016

Modèle de maturité des données ?

• Cadre de référence pour évaluer et améliorer les pratiques de gestion de données et mieux atteindre les objectifs de l’organisation

• Concept qui existe depuis plusieurs années en TI• Plusieurs modèles ont été développés:

– Data Management Book of Knowledge (Data Management Association)

– Data Management Maturity Model (Enterprise Data Management Council)– Data Management Maturity Model (CMMI Institute)

– Data Governance Council Maturity Model (IBM)– Enterprise Information Management Maturity Model (Gartner Group)

– …• Et certaines normes sont utilisées (ex. ISO/CEI 15504, ISO 1207)

© INTELLI3 2016

Modèle de maturité• Les niveaux de maturité sont définis avec l’organisation

pour chaque fonction de gestion des donnéesFonction Niveau 1

ImmaturitéNiveau 2 Niveau 3

Maturité moyenne

Niveau 4 Niveau 5Maturité

élevéeConsentement à nouvel usage des données

Source pas avertie

Source avertie, processus non-standardisé, consente-ment non-attendu avant nouvel usage

Consente-ment obtenu et documenté avant de permettre nouvel usage; processus standardisé

Vérification systématique des usages permis et refusés

Processus de consente-ment et vérification amélioré périodique-ment et automa-tisés au maximum

Initial Reproductible Défini Géré Optimisé

Exemple tiré du Privacy Maturity Model (AICPA/CICA, 2011)© INTELLI3 2016

Modèle de maturité• Cadre simple qui évalue la maturité par niveau pour un

certain nombre de fonctions/objectifs clésFonctions Niveau 1

Faible maturité

Niveau 2 Niveau 3Maturité moyenne

Niveau 4 Niveau 5Maturité

élevée

Fonction 1

Fonction 2

Fonction 3

Fonction 4

…

Actuel Objectif

N.B. il n’est pas obligé de viser la maturité parfaite. L‘important est de se situer en connaissance de cause et de mesurer son évolution.

© INTELLI3 2016

Modèle DE maturité des données• Reflet de la qualité de la gouvernance des données dans

une organisation

• Plus une organisation obtient un score élevé dans un tel cadre de référence, plus elle est mature et moins elle est à risque d’avoir des problèmes avec ses données et ses services informationnels

• Utile pour une planification des budgets de gestion des données, un audit, une accréditation, etc.

© INTELLI3 2016

QU’EST-CE QUE LA MATURITÉ DES DONNÉES OUVERTES ?

© INTELLI3 2016

Le Modèle- Five Stars open data• Proposé par Tim Berners-Lee, inventeur du Web

(Berners-Lee, 2015)

Point de vue technique

© INTELLI3 2016

Open data maturity model

• L’Open Data Institute offre un modèle plus complet de maturitédes données ouvertes– 5 grands indicateurs à mesurer (avec sous-indicateurs):

• Gestion des données (incluant normes et contrôles de qualité)• Connaissances et culture interne• Support à l’utilisateur et implication de celui-ci• Performance financière• Stratégie et leadership responsable

– 5 niveaux d’ouverture• Initial• Reproductible• Défini• Géré• Optimisé

(ODI, 2015)© INTELLI3 2016

Maturité des données ouvertes

• L’ODI offre– Une certification 5-Stars– Des services d’audit– Des recommandations pour améliorer votre gestion et diffusion

des données ouvertes• Il existe d’autres modèles• Ils sont adaptables aux situations propres aux organisations• Il existe des modèles de maturité des données

gouvernementales ouvertes dans plusieurs pays Open Government Data Maturity Model– Canada = Five Stars of Open Data

© INTELLI3 2016

QU’EST-CE QUE LA MATURITÉ DES DONNÉES OUVERTES GÉOSPATIALES ?

© INTELLI3 2016

Évolution de la géomatique

« … glissement de la demande du marché depuis la production

d’information fondamentale vers des produits et des services à

valeur ajoutée, en particulier vers de l’information géospatiale

accessible sur les applications destinées à la consommation de

masse. »

Réf.: Gouv. du Canada, 2015. Analyse de la conjoncture du secteur canadien de la géomatique et étude sur sa valeur. 39 p.

© INTELLI3 2016

Les données géospatiales ne sont pas sans conséquence

Rapport de l’ONU:• « consumer protection and marketing laws and policies will

need to evolve to enable the citizen to enjoy appropriate protections. »

« The issue of liability for the quality and accuracy of data is likely to grow in prominence over this period…it is an issue that all data providers will have to consider carefully »

Réf.: United Nations Initiative on Global Geospatial Information Management (2013). Future trends in geospatial information management: the five to ten years vision. 35 p.

© INTELLI3 2016

BIG DATA: quand l’analyse des

données devient ri

squée

INTEROPÉRABILITÉ SÉMANTIQUE: quand la sémantique du GÉO n’est pas prise en compte

DONNÉES COLLABORATIVES: quand la

source est inconnue

DATA MASHUP: quand la traçabilité devient

impossible

DONNÉES OUVERTES: quand la qualité n’est

pas documentée

DONNÉES MOBILES: quand c’est une autre

personne qui utilise mon téléphone

© INTELLI3 2016

Les données géospatiales ne sont pas sans conséquence

Les données géospatiales ne sont pas sans conséquence

Rapport de l’ONU:

• “Data ownership issues will evolve in challenging ways in the coming years …

The growth in the amount of data, the number of actors in the data creation processes and the interconnectivity of these parties can pose greater challenges regarding knowledge of data ownership…”

• C’est également vrai pour la responsabilitéRéf.: United Nations Initiative on Global Geospatial Information Management (2013). Future trends in geospatial information management: the five to ten years vision. 35 p.

© INTELLI3 2016

Vers une géomatique socialement responsable• La qualité parfaite n’existe pas• « Zéro risque » n’existe pas

• Le risque peut être réduit, rarement éliminé

• La qualité et la gestion des risques sont interreliées

• Principe socialement responsable = “Truth in labeling”

ISO-19131ISO-19157

ISO-31000ISO-3864-2

Ress. Nat . Canada, Intelli3 (2015) Guide sur la qualité des données géospatiales© INTELLI3 2016

Cycle complet de la qualité des données géospatiales

Ress. Nat . Canada, Intelli3 (2015) Guide sur la qualité des données géospatiales

© INTELLI3 2016

Modèle de maturité des données ouvertes(métadonnées géospatiales + services web)

Indicateurs sur la qualité des données spatiales(qualité interne + externe + valeur d’autorité)

Indicateurs sur la gestion du risque d’usages inappropriés

(devoir professionnel d’informer l’utilisateur, le conseiller, le protéger)

Modèle de maturité des données géospatiales ouvertes

© INTELLI3 2016

Gestion du risqueFonction Niveau 1 Immaturité

Niveau 2 Niveau 3Moyenne

Niveau 4 Niveau 5Maturité élevée

Mise à jour Aucune mise à jour publiée, seule la version actuelle est disponible

Versions publiées sans indication des changements apportés

Service explicite de gestion des mises à jour;les màj peuvent être demandées par secteur, date et type

Procédure standardisée; diffusion systématique des màj aux abonnés; diffusion sur demande aux non-abonnés; Mécanisme d’identification des màj manquantes;mesures coûts/bénéfices ad hoc

Processus améliorés périodiquement et automatisés au maximum;diffusion en temps réel des màj; traitement des màj pour les rendre intégrables aux systèmes cibles;connexion aux autres services (ex. métadonnéres);mesure coûts/ bénéfices régulière;

Initial Reproductible Défini Géré Optimisé

MODÈLE DE MATURITÉ DES DONNÉES GÉOSPATIALES OUVERTES

(EX. EN QUALITÉ)

© INTELLI3 2016

Gestion du risqueFonction Niveau 1 Immaturité

Niveau 2 Niveau 3Moyenne

Niveau 4 Niveau 5Maturité élevée

Service-conseil à l’utilisateur

Aucun service en particulier; demandes reçues de façon ad hoc et dirigées à différents employés

Pas de service dédié mais une équipe s’occupe des demandes

Service explicite; ligne 1-800;Guide pour utilisateurs;formation;suivi des problèmes

Procédure standardisée; vérification systématique des usages et réutilisations + recueil des commentaires; Forum des utilisateurs;Focus Group;mesures coûts/bénéfices ad hoc

Processus améliorés périodiquement et automatisés au maximum;connexion aux autres services;temps de réponse minimisés;mesure coûts/ bénéfices régulière;

Initial Reproductible Défini Géré Optimisé

MODÈLE DE MATURITÉ DES DONNÉES GÉOSPATIALES OUVERTES

(EX. EN GESTION DU RISQUE)

© INTELLI3 2016

Modèle de maturité des données géospatiales ouvertes

• Général/détaillé (cf. fonctions)• Global/par secteur• Image ponctuelle/suivi continu• Contexte incitatif/imposé• Manuel/informatisé en ligne– en silo/interopérable avec gestion des métadonnées

• Évaluation interne/externe

Différentes possibilités pour en appliquer un :

© INTELLI3 2016

Modèle de maturité socialement responsable

Rapport de l’ONU:

• “providing complete geospatial frameworks with trusted,

authoritative and maintained geospatial information, will be

crucial to ensuring that users have access to reliable and

trusted geospatial information and have confidence when

using it.”

Réf.: United Nations Initiative on Global Geospatial Information Management (2013). Future trends in geospatial information management: the five to ten years vision. 35 p.

© INTELLI3 2016

Conclusion

• Les modèles de maturité des données ouvertes géospatiales ne sont pas des outils parfaits, par contre:– excellents outils stratégiques

• positionner par rapport aux autres• Positionner par rapport à un objectif

– aident à prévenir les mauvaises surprises lorsqu’ils prennent en compte la qualité des données géospatiales et la gestion du risque de mauvais usage

– Ils aident à établir un comportement géomatique « socialement responsable »

© INTELLI3 2016

MERCI DE VOTRE TEMPS

Yvan Bédard, Ph. D.yvan.bedard@intelli3.com

Sonia Rivest, M.Sc.sonia.rivest@intelli3.com

3700, Bd Wilfrid-Hamel, suite 80Québec, G1P 2J2Tél : (418) 717-4072 Fax: (418) 653-0930

www.intelli3.com

© INTELLI3 2016