-
1. Čo sú otvorené dáta a načo sú dobré
Nestretli ste sa ešte s pojmom otvorené dáta alebo nemáte presnú predstavu čo sa pod týmto pojmom myslí? Odpovede nájdete v tejto lekcii. V tejto lekcii sa dozviete napríklad: ✓ako dáta a ich vizualizácia a analýza pomohli vyriešiť dovtedy neriešiteľné problémy ✓čo je to licenčná a technická otvorenosť ✓ aké sú benefity otvorených dát pre samosprávy a občanov ✓ aké najlepšie aplikácie vznikli s ich použitím.
-
2. Načo sú mestám otvorené dáta
Nie ste si istí, či je správne rozhodnutie zverejňovať otvorené dáta? Aké benefity to môže Vašej samospráve priniesť? Odpovede nájdete v tejto lekcii. V tejto lekcii sa doziete napríklad: ✓ Aké benefity prináša mestám a obciam zverejňovať otvorené dáta ✓ Na koľko miliárd eur vyčíslila Európska komisia trh s otvorenými dátami ✓ Aké okolnosti viedli mestá na Slovensku začať so zverejňovaním otvorených dát ✓ Aké verejné politiky a služby plánovali mestá, obce a kraje na základe analýzy dát
-
3. Ako otvárať dáta koncepčne
Ste už rozhodnutí otvoriť svoje dáta ale neviete ako na to? Na čo všetko si dať pozor aby Vaše úsilie prinieslo úžitok? Odpovede nájdete v tejto lekcii. Dozviete sa napríklad: ✓ aká legislatíva súvisí s otvorenými dátami ✓ čo je to dátový audit ✓ čo všetko nám môže pomôcť pri vyberaní dát, ktoré zverejníme ✓ základné otázky súvisiace s GDPR ✓ kde a ako informovať verejnosť o zverejnení dát ✓ prečo zverejnenie otvorených dát nemusí byť drahé.
-
4. Aké dáta zverejniť
Viete už že chcete zverejňovať otvorené dáta a máte predstavu ako na to ale rozmýšľate nad tým aké dáta sú vhodné na zverejnenie? V tejto lekcii nájdete odpovede. V priebehu tejto lekcie sa dozviete napríklad: ✓ čo je to publikačné minimum a na čo je dobré ✓ prečo je dobré urobiť prieskum dopytu verejnosti po dátach ✓ datasety s vysokou pridanou hodnotou ✓ aké datasety zverejňujú slovenské a české samosprávy ✓ aké dáta zverejniť počas koronakrízy
-
5. Ako zverejniť dáta technicky
Ako zverejniť dáta efektívne? Aké sú vhodné formáty, licencie a technické riešenia? Odpovede nájdete v tejto lekcii. V priebehu tejto lekcie sa dozviete napríklad: ✓ prečo zverejňovanie otvorených dát nemusí byť drahé ani zložité ✓ aké licencie sú vhodné pre otvorené dáta ✓ aké technické štandardy existujú pre otvorené dáta na Slovensku ✓ aké platformy možno využiť na publikovanie otvorených dát
-
6. Skúsenosti miest s otváraním dát
V tejto lekcii nájdete skúsenosti miest a samosprávneho kraja s otváraním dát. V priebehu tejto lekcie sa dozviete napríklad: ✓ aké dáta zverejnilo mesto Trenčín, na čo ich využíva a aké má plány do budúcna ✓ ako sa Prešov stal jedným z popredných miest v zverejňovaní dát na Slovensku ✓ ako pracuje PSK s geodátami ✓ ako a prečo otvorila Bratislava svoje dáta ✓ v čom je Gdansk popredu oproti slovenským mestám
-
7. Kde nájsť datasety
Chceli by ste pracovať s otvorenými dátami ale neviete ako na to? V tejto lekcii predstavujeme prvý krok - kde hľadať otvorené dáta. V tejto lekcii sa dozviete napríklad: ✓ ktoré slovenské mestá zverejňujú otvorené dáta a v akých formátoch ✓ čo ponúka národný open data portál ✓ čo ponúkajú open data portály v zahraničí ✓ na čo si dať pozor pri používaní otvorených dát ✓ portály so zaujímavými údajmi
-
8. Zverejnenie dát v súlade s GDPR
Ako zverejniť dáta tak aby to bolo v súlade s GDPR, ochranou osobných údajov a legislatívou? Odpovede sa dozviete v tejto lekcii.
- Ako zabezpečiť zverejňovanie otvorených dát v súlade s GDPR
- Účel GDPR, vzťah medzi zverejňovaním otvorených údajov a ochranou osobných údajov
- Príklady zverejňovaných datasetov z pohľadu GDPR
- Odpovede na často kladené otázky
- Analýza možností zverejňovania otvorených údajov samospráv v súvislosti s ochranou osobných údajov
- Lekcia 8 – Kvíz
-
9. Príklady open data aplikácií
V tejto lekcii nájdete príklady vizualizácií, aplikácií a analýz vytvorených z otvorených dát na Slovensku a v ČR. Dozviete sa napríklad: ✓ ako sa dozvedieť čo sa deje na vašej ulici/vo vašom okolí ✓ aká je najvyužívanejšia slovenská aplikácia založená na otvorených dátach ✓ ako sa vyznať v demografii vášho mesta podľa ulíc ✓ ako je možné prehľadne vizualizovať reklamný smog
-
10. Vizualizácia otvorených dát
V tejto lekcii sa dozviete prečo je vizualizácia dát dôležitá a ako vizualizovať otvorené dáta v 3 rôznych nástrojoch - Power BI, Tableau a Google Data Studio. V tejto lekcii sa dozviete napríklad: ✓ prečo sú vizualizované dáta pre náš mozog lákavejšie ✓ aké sú špecializované nástroje na prácu s dátami ✓ aké majú výhody a nevýhody ✓ ako prepájať dáta ✓ ako vytvárať interaktívne vizualizácie
- Prečo vizualizovať dáta
- Nástroje na vizualizáciu bez nutnosti programovania
- Vizualizácia otvorených dát v Google Data Studio – základy
- Vizualizácia otvorneých dát v Tableau Public – základy
- Vizualizácia otvorených dát v Microsoft Power BI – základy
- Vizualizácia otvorených dát v Microsoft Power BI II. – prepájanie údajov a aktualizácia údajov
- Lekcia 10 – Kvíz
-
11. Ako budovať komunitu
Chcete aby nad Vašimi dátami vznikali riešenia? Aby boli používané, sťahované, aby sa o nich písalo? Ako na to vám odpovie táto lekcia. V tejto lekcii sa dozviete napríklad: ✓ aké metódy zapájania verejnosti sa používajú v Slovensko.digital ✓ aké metódy zapájania sa úspešne fungujú v zahraničí ✓ kto je kto v slovenskej open data komunite ✓ ako postupovať pri práci s komunitou
-
12. Atribúty kvalitných dát
Máte už zverejnené dáta ale nie ste si istí ich kvalitou? Ak nad Vašimi dátami nič dlhšie nevzniká, môže byť problémom aj ich kvalita. Ako na to Vám prezradíme v tejto lekcii. V tejto lekcii sa dozviete napríklad: ✓ prečo je dôležité pravidelne aktualizovať dáta ✓ prečo je lepšie zverejniť viac ako menej ✓ aké chyby komplikujú spracovania datasetov ✓ prečo Slovensko kleslo v medzinárodnom hodnotení kvality otvorených dát Open Data Maturity Index
Kontakt
Najčastejšie chyby
Na základe súčasného stavu zverejňovania sme identifikovali najčastejšie chyby, ktoré sa vyskytujú pri zverejňovaní datasetov. Odporúčame samosprávam, aby sa týchto chýb vyvarovali alebo ich odstránili a tým zlepšili kvalitu a použiteľnosť svojich datasetov. Všetky chyby, ktoré treba či už manuálne alebo iným spôsobom opravovať znižujú použiteľnosť datasetov a odrádzajú používateľov od ich používania, keďže by museli venovať čas čisteniu dát. Napriek tomu je však lepšie zverejniť dáta s chybami ako vôbec. Ak existuje silný záujem a hodnota dát je vysoká, budú používatelia ochotní investovať čas do čistenia dát.
Nepresná kategorizácia
Pri kategorizovaní údajov je vhodné aby boli kategórie jasné, presné, konzistentné a aby sa neopakovali.
Preklepy/chyby
Preklepy najčastejšie vznikajú tým, že manuálne zadaný údaj je zle zapísaný, osoba ktorá ho vkladá sa dopustí chyby. Existujú viaceré spôsoby ako tieto chyby eliminovať:
- nahradiť manuálne vkladanie údajov automatizovaným procesom – nie vždy je to možné. Ak však už údaje existujú v elektronickej podobe, malo by byť možné ich importovať do datasetov.
- kontrola údajov pri vkladaní – pri vkladaní sa údaje automaticky porovnávajú aby sa predišlo chybám, – vhodné napríklad u dátumov.
- manuálna kontrola, odporúčame využívať ak nie je možné použiť predchádzajúce metódy.
Chýbajúce dáta
Najčastejšie ide o tieto chyby:
- nevyplnené údaje – niektoré údaje chýbajú, hoci sú podľa štruktúry datasetu očakávané, napríklad pri datasete zmluvy nie sú niektoré polia predmet zmluvy vyplnené
- nedostupné údaje – údaj chýba v štruktúre datasetu, príkladom je zverejňovanie reklamných zariadení pri 2 mestách – Trnava a Žilina. Údaje mesta Žilina neobsahujú údaje o rozlohe reklamného objektu v m2, druhu stavebného objektu a a opis reklamného zariadenia, ktoré sú užitočné pre potenciálnych používateľov.
Chýbajúce metadáta
K datasetom je potrebné zverejniť aj metadáta – najmä popis údajov, dátum poslednej aktualizácie, licenciu, periodicitu aktualizácie a kontakt. Popis údajov by mal byť priebežne dopĺňaný, podľa otázok ktoré samospráva dostane na údaje je možné zistiť, čo je ešte používateľom údajov nejasné.
Nižšie uvádzame chyby, ktoré sme zistili pri už zverejňovaných konkrétnych datasetoch.
Zmluvy, faktúry a objednávky
Problémy | Odporúčania | |
---|---|---|
Zmluvy | Kategorizácia zmlúv – kategórii je priveľa a vyskytuje sa tu veľa preklepov a duplicít. | Odporúčame samosprávam vytvoriť si zoznam kategórií s jasnými pravidlami pre zamestnancov a ten pravidelne aktualizovať. Odporúčame tiež nepoužívať kategórie ako “zmluva”, “iná zmluva” alebo “dodatok”. |
Nie je zrejmé, ktorá strana zmluvy je dodávateľ a ktorá odberateľ (napr. pri darovacej zmluve je potrebné vedieť kto je darca a kto obdarovaný). | Odporúčame samosprávam zvoliť si znaky alebo systém na základe ktorého je možné identifikovať, či smeruje finančné plnenie od samosprávy, alebo k nej. Napr. zaradiť do údajov stĺpec, ktorý bude mať hodnotu napr. 0 alebo 1, pričom 0 znamená že finančné plnenie smeruje k samospráve a 1 od samosprávy, zadefinovať si poradie zmluvných strán alebo používať kladné a záporné hodnoty (+/-). | |
Vypĺňanie sumy – nie je správne vyplnená suma plnenia. | Odporúčame samosprávam vypĺňať sumu, ktorá naozaj vyplýva samospráve zo zmluvy. Napr. pri dodatkoch pokiaľ sa mení suma zmluvy vpisovať len zmenu a nie novú sumu. Pri projektoch vpisovať len časť sumy, ktorú naozaj dostane samospráva, nie plnú sumu projektu. | |
Nie je uvedené či je zmluva hlavná alebo dodatok. | Odporúčame samosprávam zaradiť do datasetu stĺpec s číslom hlavnej zmluvy, pokiaľ je zmluva dodatok. | |
Dataset neobsahuje odkaz na text zmluvy. | Odporúčame samosprávam zaradiť odkaz na text zmluvy do datasetu. | |
Faktúry | Nie je uvedený dátum vystavenia faktúry. | Odporúčame samosprávam používať tento stĺpec ktorý je užitočný pre datovanie zmluvy. |
Nie je uvedená či faktúra náleží k zmluve alebo objednávke. | Odporúčame samosprávam uvádzať, ku ktorej zmluve či objednávke faktúra patrí, čo výrazne zjednoduší prepojenie datasetov. | |
Nie je uvedený predmet faktúry. | Odporúčame samosprávam vždy uvádzať popis predmetu faktúry. | |
Objednávky | Nie je uvedené číslo zmluvy, ku ktorej objednávka patrí. | Odporúčame samosprávam uvádzať, ku ktorej zmluve či objednávka patrí, čo výrazne zjednoduší prepojenie datasetov. |
Zmluvy/Faktúry/Objednávky | Nie sú uvedené hlavičky údajov. | Odporúčame samosprávam aby vždy v dátach uviedli názvy stĺpcov a zároveň pokiaľ nie je ich názov dostatočne vypovedajúci uviedli aj popis v metadátach. |
Nie je zrejmé či údaje zahŕňajú aj údaje firiem založených mestom. | Odporúčame samosprávam v metadátach k datasetom uviesť, či a ktoré mestom vlastnené firmy sú zahrnuté v údajoch. V prípade ak nie sú zahrnuté odporúčame samosprávam aby zaviazali firmy zverejňovať dáta. | |
Nie je správne vyplnený dátum. | Často sa vyskytuje preklep v dátume, ktorý je ľahko detekovateľný (napr. rok 1907, 2044, 33.12. atď.). Odporúčame samosprávam používať software, ktorý dokáže na tieto chyby upozorniť. | |
Nie je uvedené IČO dodávateľa. | Odporúčame samosprávam uvádzať pri dodávateľoch IČO, čím sa výrazne zjednodušuje spracovanie údajov. | |
Nie je uvedený názov organizácie. | Odporúčame samosprávam uvádzať organizáciu a organizačnú zložku, ktorá zmluvu/faktúru/objednávku gestoruje. |
Dotácie
Problém | Odporúčanie |
---|---|
Údaje sú zverejnené len za posledný rok. | Odporúčame samosprávam zverejniť údaje aj do minulosti. |
Chýba údaj o adrese žiadateľov. | Odporúčame samosprávam zverejniť aj údaj o adrese žiadateľa a IČO, čo umožňuje dotácie vizualizovať na mape. |
Chýba údaj o požadovanej sume. | Odporúčame samosprávam zverejniť aj údaj o požadovanej sume ku každej dotácie. |