modernisation de la production des statistiques officielles niamey, 13-15 mai 2014
DESCRIPTION
Modernisation de la production des statistiques officielles Niamey, 13-15 Mai 2014. David Boko Nations Unies - Commission Economique pour l’Europe. Groupe de haut niveau (HLG) Créé en 2010 par la Conference Statisticiens Europeens - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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United Nations Economic Commission for EuropeStatistical DivisionUnited Nations Economic Commission for EuropeStatistical Division
Modernisation de la production des statistiques officielles
Niamey, 13-15 Mai 2014
David BokoNations Unies - Commission Economique pour l’Europe
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Groupe de haut niveau (HLG) • Créé en 2010 par la Conference
Statisticiens Europeens • 10 Directeurs d’organismes de statistique
nationaux et internationaux• Mission : superviser et conduire les
décisions stratégiques de modernisation• Projets :
Cadres et normes pour la modernisation Mise en oeuvre
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Projets achevés• Developpement de l’Architecture Commune
de la Production Statistique (CSPA)• Cadres et Normes pour la Modernisation
Statistique Projets en cours
• Mise en oeuvre de la CSPA• Les données massives (Big Data) et les
statistiques officielles
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CSPA : Architecture commune de production des statistiques pour l’inter-opérabilité des processus
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La problématique:Des méthodes, processus de production et systèmes informatiques spécialisés pour chaque enquête / produit.
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… par contre si les organismes de statistiques œuvrent ensemble pour définir une architecture commune de
production des statistique ...
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... le partage est plus simple!
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Projet de développement de la CSPA
Architecture Test de la théorie
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G Code
Mise à l’épreuve de la théorie
5 pays ont joué le rôle de constructeurs
3 pays ont pris en charge l’assemblage
Blaise SCSCANCEISEditrules
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Résultats du projet :
L’approche de la CSPA fonctionne, favorisant davantage de :
• échanges• inter-opérabilité• des opportunités de collaboration
Des questions de licences!
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United Kingdom
5 équipes de
construction
42 individus
2 Sprints
3 équipes d’assemblage
1 Groupe de travail
FAO
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Des cadres et normes pour la modernisation statistique
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Une modernisaton centrée sur des normes
135 28%
43%34,600
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GSBPM (Modèle générique de prosessus de production des statistiques)
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GSBPM v5.0
Résultats actuels
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GSIM (Modèle générique d’information statistique)
4 Groupes principaux d’objets (110 objets)
• Concepts • Structures• Activités• Echanges
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Résultats actuels
Versio
n
1.1
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Le GSIM et le GSBPM
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DDI (Initiative de documentation des données)
Un effort pour créer une norme internationale pour les métadonnées décrivant les données en sciences sociales, notamment au niveau des micro-données.
DDI Utilise • DDI-Codebook pour documenter les données• XML pour l’encodage des données
Multiples avantages pour l’archivage, l’utilisation et ré-utilisation
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SDMX (Echange des données et métadonnées statistiques)
Le SDMX fonctionne, conceptuellement, sur le même principe que le DDI, mais à partir d’un niveau d’aggrégation des données : indicateurs, aggrégats, etc.
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Principes Fondamentaux des Statistiques
Officielles
Les correspondances
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Frameworks and Standards Project
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Projets en cours
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Mise en œuvre de la CSPA
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Services à construire
1. Ajustements saisonniers – France, Australie, Nouvelle Zélande
2. Confidentialité dynamique – Canada, Australia
3. Correcteur d’erreurs – Italie
4. Générateur SVG – OCDE
5. SDMX transform – OCDE
6. Echantillonage à partir d’un registre d’entreprises – Pays-Bas
7. Composantes de l’apurement des données – Pays-Bas
8. Editeur de classification – Norvège
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Les données massives - Big Data -
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Les données massives - Big Data -
Definition: caractérisées par les 3 Vs (volume, vélocité, variété).
Sources: administratives, commerciales, appareils de détection et de traçage, média sociaux, telephones mobiles, etc.
Défis: législatif, vie privée, financiers, gestion, méthodologiques, technologiques.
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Le projet “Big Data”
Objectifs: un éclairage, faisabilité, promouvoir le partage des méthodes et outils
Etendue : Le rôle des données massives dans la modernisation des statistiques officielles
Bloc de travail 1 : problèmes et méthodologie Bloc de travail 2: environnement informatique
partagé (‘sandbox) et mise en œuvre pratique Bloc de travail 3: Formation et vulgarisation Bloc de travail 4: Gestion et coordination du
projet
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“Sandbox”: le test de la technologie
Environnement informatique pour tester :
• Faisabilité de l’accès à distance• Les normes et méthodes• Les applications informatiques
Mieux comprendre :• Potentiel d’utilisation de Big Data• Avantages et désavantages
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Atelier
Consultation publique
Sprint
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Travailler ensemble pour minimiser les coûts et maximiser les bénéfices?
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Activités du HLG – Engagements
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Questions :
Ces projets sont-ils utiles ?
S’agit-il d’un bon investissement ?
Suggestions et conseils ?
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Toutes les contributions sont les bienvenues.
Plus d’informations sont diponibles à:
http://www1.unece.org/stat/platform/display/hlgbas
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Virtual Sprint
10 - 14 March 2 hour web conference every day for 4 days,
with another 2 hours a day of offline work. 13 participants from Australia, Canada, Ireland,
Italy, Mexico, Netherlands, New Zealand, UK, US, Eurostat, OECD
Agree on and propose how to tackle key strategic and methodological issues
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Workshop
2 – 3 April, in Rome, hosted by Istat Maximum 20 participants
• Australia, Austria, Canada, Ireland, Italy, Mexico, Netherlands, Poland, Sweden, UK, Eurostat, UNECE - already registered
![Page 38: Modernisation de la production des statistiques officielles Niamey, 13-15 Mai 2014](https://reader035.vdocuments.site/reader035/viewer/2022062217/56814eef550346895dbc7e7d/html5/thumbnails/38.jpg)
Governance
CES
Bureau
HLG
HLG Secretariat Team
Modernisation Committee
Standards
Modernisation Committee
Production and methods
Modernisation Committee
Products and sources
Modernisation Committee
Organisational framework
and evaluation
Executive Board
Project 1
Project 2
Project n