D'expérience, mettre à disposition des données «brutes», celles qu'on a utilisé pour faire l'analyse prévue au moment où on a collecté les données, est une procédure relativement simple. Il suffit de téléverser son jeu de données sur un serveur prééxistant, éventuellement renseigner quelques champs pour expliquer quelques détails, et voila. C'est faisable dans le cas du projet, tel qu'il avait été conçu.
Le reste (faire en sorte de faciliter la vie de celui qui va récupérer les données en anticipant ses besoins éventuels), c'est quasiment impossible. Non seulement tu ne vas jamais pouvoir réellement anticiper les besoins, et tes graphes, tes pré-analyses, ta doc détaillée, ne va jamais pouvoir couvrir toutes les questions, mais en plus, tu vas devoir assurer le «service après-vente» : il faut corriger telle erreur, il faudrait montrer le graphe du machin divisé par le truc, il faudrait plutôt utiliser la méthode truc-chouette, est-ce qu'il est possible d'avoir les tableaux en SVG...
Bref, en termes de ressources humaines, c'est délirant. La plupart de ces données publiques sont collectées à des fins précises, et les ressources humaines sont adaptées à ces projets. Quand les données sont analysées et publiées, les gens sont mis sur d'autres projets, ils n'ont pas de temps à consacrer à répondre aux questions, corriger les fautes de frappe, ou refaire des graphiques. Ils n'ont pas non plus besoin des retours de la communauté, le rapport a été imprimé, il a été envoyé aux députés, la loi a été votée, bye bye on est passé à autre chose.
Seules des équipes de bénévoles passionnées sont susceptibles d'assurer un tel service, parce qu'elles peuvent faire le choix de se consacrer à un tout petit truc, à curer des données temporelles sur des périodes très longues, à réanalyser tous les ans leur base de donnée incrémentée des dernières données, etc.
Le problème, c'est juste que si on demande aux pourvoyeurs de données d'investir pour qu'elles soient exploitables, alors c'est la mort de l'Open Data, parce que les ressources n'existent pas, et qu'elles n'ont pas vraiment de raisons d'exister.
# Investissement et choix
Posté par arnaudus . En réponse au journal Données Libres : Analyse critique de l’open data. Évalué à 10.
D'expérience, mettre à disposition des données «brutes», celles qu'on a utilisé pour faire l'analyse prévue au moment où on a collecté les données, est une procédure relativement simple. Il suffit de téléverser son jeu de données sur un serveur prééxistant, éventuellement renseigner quelques champs pour expliquer quelques détails, et voila. C'est faisable dans le cas du projet, tel qu'il avait été conçu.
Le reste (faire en sorte de faciliter la vie de celui qui va récupérer les données en anticipant ses besoins éventuels), c'est quasiment impossible. Non seulement tu ne vas jamais pouvoir réellement anticiper les besoins, et tes graphes, tes pré-analyses, ta doc détaillée, ne va jamais pouvoir couvrir toutes les questions, mais en plus, tu vas devoir assurer le «service après-vente» : il faut corriger telle erreur, il faudrait montrer le graphe du machin divisé par le truc, il faudrait plutôt utiliser la méthode truc-chouette, est-ce qu'il est possible d'avoir les tableaux en SVG...
Bref, en termes de ressources humaines, c'est délirant. La plupart de ces données publiques sont collectées à des fins précises, et les ressources humaines sont adaptées à ces projets. Quand les données sont analysées et publiées, les gens sont mis sur d'autres projets, ils n'ont pas de temps à consacrer à répondre aux questions, corriger les fautes de frappe, ou refaire des graphiques. Ils n'ont pas non plus besoin des retours de la communauté, le rapport a été imprimé, il a été envoyé aux députés, la loi a été votée, bye bye on est passé à autre chose.
Seules des équipes de bénévoles passionnées sont susceptibles d'assurer un tel service, parce qu'elles peuvent faire le choix de se consacrer à un tout petit truc, à curer des données temporelles sur des périodes très longues, à réanalyser tous les ans leur base de donnée incrémentée des dernières données, etc.
Le problème, c'est juste que si on demande aux pourvoyeurs de données d'investir pour qu'elles soient exploitables, alors c'est la mort de l'Open Data, parce que les ressources n'existent pas, et qu'elles n'ont pas vraiment de raisons d'exister.