modernisation de la production des statistiques officielles niamey, 13-15 mai 2014

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

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

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

CSPA : Architecture commune de production des statistiques pour l’inter-opérabilité des processus

La problématique:Des méthodes, processus de production et systèmes informatiques spécialisés pour chaque enquête / produit.

… par contre si les organismes de statistiques œuvrent ensemble pour définir une architecture commune de

production des statistique ...

... le partage est plus simple!

Projet de développement de la CSPA

Architecture Test de la théorie

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

Résultats du projet :

L’approche de la CSPA fonctionne, favorisant davantage de :

• échanges• inter-opérabilité• des opportunités de collaboration

Des questions de licences!

United Kingdom

5 équipes de

construction

42 individus

2 Sprints

3 équipes d’assemblage

1 Groupe de travail

FAO

Des cadres et normes pour la modernisation statistique

Une modernisaton centrée sur des normes

135 28%

43%34,600

GSBPM (Modèle générique de prosessus de production des statistiques)

GSBPM v5.0

Résultats actuels

GSIM (Modèle générique d’information statistique)

4 Groupes principaux d’objets (110 objets)

• Concepts • Structures• Activités• Echanges

Résultats actuels

Versio

n

1.1

Le GSIM et le GSBPM

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

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.

Principes Fondamentaux des Statistiques

Officielles

Les correspondances

Frameworks and Standards Project

Projets en cours

Mise en œuvre de la CSPA

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

Les données massives - Big Data -

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.

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

“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

Atelier

Consultation publique

Sprint

Travailler ensemble pour minimiser les coûts et maximiser les bénéfices?

Activités du HLG – Engagements

Questions :

Ces projets sont-ils utiles ?

S’agit-il d’un bon investissement ?

Suggestions et conseils ?

Toutes les contributions sont les bienvenues.

Plus d’informations sont diponibles à:

http://www1.unece.org/stat/platform/display/hlgbas

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

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

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