Définir et mettre en oeuvre un projet Open Data

Programme 1er jour : Conception d’une stratégie Open Data

- Fondements et héritages des mouvements Open Data
- Comparaison et différenciations de l’Open Data public à l’international et selon le type d’organismes (politiques, pratiques, réglementations, licences…)
- Couplage Open Data et Big Data. Cas des smart cities
- Risques et opportunités de l’OD, exemples de dispositifs (de l’accès au ré-use)
- Les dimensions organisationnelles, la gouvernance, les acteurs, les compétences et les étapes d’un projet
- L’animation, le suivi et l’évaluation de la démarche, les débats actuels au sein des acteurs de l’OD
* cette journée incluera le retour d’expérience d’un chef de projet

2ème journée : Préparation des données

La collecte et le pré-traitement des données

• Partager : quoi ? pourquoi ?

- typologie des données manipulées : URI, données chiffrées (* on ne s’intéresse pas ici à la numérisation des documents sources)
- usabilité : calcul, data journalisme (dataviz, cartographie augmentée, infographie), développement de services à valeur ajoutée, …)

• Collecter ou extraire des données : définir des objectifs, identifier des sources
• Organiser la curation (erreur de saisie) et l’uniformisation des données (formats d’encodage…)
• Anonymiser les données (s’il y a lieu)
• Sélectionner des données dans une optique d’intégration dans un SI (retirer les codes internes…)

3ème jour : Structuration, intégration et exposition des données

Préparer ses données, les intégrer dans le SI et les rendre accessibles
- Modéliser sa structure de données (UML, ...).
- Créer une base avec interface PHPmyadmin
- Charger les données prétraitées dans la base
- Choisir un vocabulaire de description normalisé (schema.org, DC...)
- Les formats liès au stockage et à l’échange des données ou des métadonnées (CSV, tableur, JSON, XML)

4ème jour : Publication des données

- Contexte légal de l'ouverture des données
- Réutilisation des informations du secteur public. L'impact de la loi Cada : de l'accès à la réutilisation
- Données personnelles. Les contraintes de loi Informatique et libertés et du Règlement européen sur le point d'être adopté
- Propriété intellectuelle. Un débat en cours : Licence ou exception au droit d'auteur pour le datamining ?
- Contrat. Définir le cadre juridique des conditions de réutilisation des données ; les licences (licence ouverte d'Etalab, Open Data Commons, licence ODbL, etc.)

Publier ses données, communiquer, valoriser les contenus produits
- Proposer une grille de lecture des fichiers (descriptif des champs)
- Générer des fichiers de données ouvertes en divers formats
- Editorialiser l’accès aux fichiers de données (communication autour du fichier, son contenu, résumé, intérêt, etc ..)
- API de requêtage et de filtrage
- Fournir des exemples de réutilisation : statistiques (avec R), géolocalisation de données (Gmap), dataviz (avec Gephi), requêtage (avec Big Query), filtrage (Google Refine)

Les +
La formation alterne les présentations théoriques et des ateliers de mise en oeuvre. Les participants peuvent apporter leurs jeux de données (sur clé USB) qui serviront de base à la mise en oeuvre des cas pratiques reprenant les 6 points du déroulé.