Datatidy: Ny dataforædlingsmotor for det offentlige

  • Nyheder

Nu lanceres det nye værktøj Datatidy, som kan gøre det nemmere for offentlige myndigheder at formidle og samarbejde om åbne data.

En måde at sikre større tilgængelighed og anvendelse af offentlige data er, at gøre dem åbne. Selv når data er åbne, kan der dog stadig være udfordringer med tilgængelighed. Det f.eks. være udfordrende for dataaftagere at få overblik over og samle data for større geografiske områder, hvis det er udgivet af flere kommuner, eller at forstå og sammenligne dataværdier.

Med det nye gratis Datatidy, får kommuner og andre offentlige myndigheder nu et værktøj, som kan ”forbedre” åbne datasæt, så de bliver nemmere at bruge for slutbrugere. Slutbrugere kan både være eksterne og kommunerne selv, som kan få nemmere ved at bruge åbne data til f.eks. at lave visualiseringer, bygge apps, og kombinere data på tværs af organisationer.

Muligheder med Datatidy

Herunder er blot nogle eksempler på hvad Datatidy kan hjælpe med.

Nemmere formidling. Datatidy kan mappe IoT-data, så de kan visualiseres forståeligt for borgere. Ofte er data ikke selvforklarende. En vindretningssensor kan f.eks. give data fra 1-10, i stedet for ”øst”, ”sydøst” osv. Datatidy kan hjælpe med at oversætte tallene til vindretningen, så borgeren kan forstå informationen på f.eks. en skærm eller hjemmeside.

Fællesoffentlige datasæt. Datatidy giver mulighed for at samle flere kommuners datasæt i et mere geografisk dækkende fællesdatasæt, f.eks. til tværkommunal udstilling eller samarbejde. Ønsker man f.eks. et samlet datasæt om parkering på tværs af kommunegrænser, kan Datatidy både mappe data til fælles værdier og koble data i et samlet datasæt.

Geodata til Business Intelligence. Datatidy kan hjælpe med at få geografiske data med i BI-værktøjer med funktionen af GeoJson polygon omdannet til centroide punkt. Dette kan lette visualisering på kort.

Sådan fungerer Datatidy

Datatidy består grundlæggende af tre ting: datakilder, datatransformationer og datamål. En datakilde leverer data, en datatransformation transformerer data og et datamål modtager (transformeret) data.

Et dataflow består af en datakilde, én eller flere datatransformationer, kaldet en opskrift, og ét eller flere datamål, og en kørsel af et dataflow består i at hente data fra datakilder, transformere data via opskriften og til sidst sende det transformerede datasæt til hvert datamål.

Datatidy lever i en åben verden hvor datakilder skal være frit tilgængelige for alle (f.eks. ikke beskyttet af adgangskoder eller lignende) og tilsvarende skal transformeret data være frit tilgængeligt. Der skal naturligvis ofte bruges en adgangskode når data sendes til et datamål, men det endelige datasæt skal være frit tilgængeligt fra datamålet (som nu spiller rollen som datakilde).

Lige nu understøttes formaterne JSON (herunder GeoJSON) og CSV.

Open Source

Datatidy er open source og dokumentation om løsningen kan findes på GitHub. Vi opfordrer brugere af Datatidy til at bidrage til dokumentationen og lave pull requests på tilføjelser eller rettelser. Har jeres myndighed fundet en værdifuld måde at anvende Datatidy på, er I også velkommen til at dele den med os på info@opendata.dk.

Få adgang til Datatidy

Det er kun muligt at få adgang til værktøjet som offentlig myndighed. Bliv oprettet som bruger af datatidy.dk ved at henvende dig til Open Data DK’s sekretariat på info@opendata.dk.

Du kan finde hjælp til at bruge Datatidy i brugervejledningen.

Bagom Datatidy

Datatidy er udviklet af Partnerskabet for åbne offentlige data, som består af Erhvervsstyrelsen, Kommunernes Landsforening, Danske Regioner og Open Data DK.

På Partnerskabets hjemmeside, kan du finde forskellige guides, analyser og redskaber til at arbejde med åbne data som offentlig myndighed.