Open Data in der Schweiz

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Open Data in der Schweiz OGD DACHLI Konferenz Wien, 4. Oktober 2012 André Golliez Managing Partner itopia Präsident Verein Opendata.ch (Swiss Chapter der Open Knowledge Foundation) [email protected]

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Open Data in der Schweiz. OGD DACHLI Konferenz Wien, 4. Oktober 2012 André Golliez Managing Partner itopia Präsident Verein Opendata.ch (Swiss Chapter der Open Knowledge Foundation) [email protected]. Wofür steht «CH»? Berge, Uhren, Käse, Banken und. ... Open Data!. - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Open Data in der Schweiz

Open Data in der Schweiz

OGD DACHLI KonferenzWien, 4. Oktober 2012

André GolliezManaging Partner itopiaPräsident Verein Opendata.ch (Swiss Chapter der Open Knowledge Foundation)[email protected]

Page 2: Open Data in der Schweiz

Wofür steht «CH»? Berge, Uhren, Käse, Banken und...

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OGD Schweiz - OGD DACHLI Wien - 4.10.2012

Page 3: Open Data in der Schweiz

... Open Data!

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OGD Schweiz - OGD DACHLI Wien - 4.10.2012

Page 4: Open Data in der Schweiz

Die Open Data Bewegung in der Schweiz

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Politiker für Open Data

5OGD Schweiz - OGD DACHLI Wien - 4.10.2012

NationalrätinEdith Graf-Litscher (SP)

NationalrätinKathy Riklin (CVP)

NationalratChristian Wasserfallen (FDP)

SR Martin VollenwyderVorstand Finanzdepartement

der Stadt Zürich

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Open Data auf der politischen Agenda in der Schweiz

• Parlamentarische Vorstösse im Nationalrat

• Strategie des Bundesrates für eine Informationsgesellschaft in der Schweiz

• E-Government Schweiz, Katalog priorisierter Vorhaben

• Zugang zu den amtlichen Dokumenten des Bundes gemäss BGÖ («Single Point of Orientation» SPO)

• Meteodaten (Parlament einstimmig für Aufhebung der Gebühren)

• Geodaten («Free Access» - Tarifierungsstrategie Swisstopo, einzelne

Kantone haben bereits damit begonnen)

• Umweltdaten (Ratifizierung und Umsetzung der Aarhus-Konvention)

• Open Government Data Portal der Stadt Zürich (seit Juni 2012)

• ...

OGD Schweiz - OGD DACHLI Wien - 4.10.2012 6

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SPO – Open Government Documents

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Rechtliche Grundlagen Öffentlichkeitsgesetz

(BGÖ, SR 152.3)

Bundesratsbeschluss vom 23.01.2008:

Das Bundesarchiv soll einen Lösungsansatz für ein zentrales Register amtlicher Dokumente in der Bundesverwaltung erarbeiten, wie es gemäss BGÖ vorgesehen ist.

Fördert die Transparenz über Auftrag, Organisation und Tätigkeit der Verwaltung, indem es den Zugang zu amtlichen Dokumenten gewährleistet

‛Single Point of Orientation’

SPO

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SPO - Systemübersicht

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Mitarbeiter BV

Bürger

Filterung

InternetInternet

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... Swiss Government...

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Page 10: Open Data in der Schweiz

.... Swiss Open Government!

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Page 11: Open Data in der Schweiz

Open Government Data Studie Schweiz (Juni 2012)

11OGD Schweiz - OGD DACHLI Wien - 4.10.2012

Berner FachhochschuleKompetenzzentrum Public Managementund E-Government

Page 12: Open Data in der Schweiz

Ausgangspunkt: Sekundärnutzung von Behördendaten

OGD Schweiz - OGD DACHLI Wien - 4.10.2012

GDGD

PrimäraufgabePrimäraufgabe

OGD*OGD*

GesetzlicherAuftrag

GesetzlicherAuftrag

Behörde

SekundärnutzungSekundärnutzung

Nutzungs-bedingungen

Nutzungs-bedingungen

*) OGD: personenunabhängig (oder anonymisiert)und nicht durch andere Regelungen geschützt

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Page 13: Open Data in der Schweiz

Vision OGD Schweiz: «Government as a Platform»

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Stadt ZKanton YBund

ApplikationenApplikationen Visualisierungen,Analysen

Visualisierungen,Analysen

Veredelungen,Ergänzungen

Veredelungen,Ergänzungen

weitereServices

weitereServices

Auswahl undFreigabe der Daten

Publikationder Daten

Nutzungder Daten

Privatpersonenund Firmen

Privatpersonenund Firmen VerwaltungenVerwaltungenParteien,

Verbände, Medien

Parteien,Verbände, Medien

Kanton X

OGD-Portal und -Katalog

OGD-Portal und -Katalog

OGD-Portal und -Katalog

OGD-Portal und -Katalog

OGD-Portal und -Katalog

OGD-Portal und -Katalog

...

OGD-Plattformen

Page 14: Open Data in der Schweiz

OGD lohnt sich für die Schweiz, denn...

• ... OGD schafft Potenzial für gesellschaftlichen Nutzen und wirtschaftliches Wachstum.

• ... OGD erweitert den Grundgedanken des Öffentlichkeitsprinzips.

• ... OGD unterstützt die Zusammenarbeit in der Verwaltung.

• ... die Investitionen für OGD sind verglichen mit dem Potenzial minimal.

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Handlungsempfehlungen - Übersicht

• Strategische Voraussetzungen von OGD erkennen

• Politischen Willen für OGD äussern

• OGD freigeben und publizieren

• OGD nutzen

• Umgang mit OGD lernen

• Wirkung und Nutzen von OGD empirisch untersuchen

• Technologie für OGD erforschen und weiterentwickeln

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Page 16: Open Data in der Schweiz

MAKE opendata.ch – Hackdays made in Switzerland

16OGD Schweiz - OGD DACHLI Wien - 4.10.2012

Steckbrief:

-Bisher 3 nationale Durchführungen (an je zwei Standorten)-ca. 400 Teilnehmende (Entwickler, Designer, Journalisten...)-Über 40 publizierte Projekte (siehe www.opendata.ch) -Themen:

- «Mobilität» (30./31. März 2012)- «Gesundheit» (28./29. September 2012)

-Nächste nationale Durchführung: Ende März 2013 (Thema noch offen)-Verschiede Anfragen für regionale und lokale Hackdays

Steckbrief:

-Bisher 3 nationale Durchführungen (an je zwei Standorten)-ca. 400 Teilnehmende (Entwickler, Designer, Journalisten...)-Über 40 publizierte Projekte (siehe www.opendata.ch) -Themen:

- «Mobilität» (30./31. März 2012)- «Gesundheit» (28./29. September 2012)

-Nächste nationale Durchführung: Ende März 2013 (Thema noch offen)-Verschiede Anfragen für regionale und lokale Hackdays

Page 17: Open Data in der Schweiz

Swiss Healthcare Insurance Premiums Map

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Page 18: Open Data in der Schweiz

iPollution: everything you inhaled since 1990

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Page 19: Open Data in der Schweiz

Swiss Army Contaminated Sites

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Page 20: Open Data in der Schweiz

Train Apps

20OGD Schweiz - OGD DACHLI Wien - 4.10.2012

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OGD-Projektwoche an der KEN: Open Data macht Schule

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StundenplanMontag Dienstag Mittwoch Donnerstag Freitag

8:45-9:30

Willkommen im Datenlabor 20min Briefing

Datenverwaltung &Analyse I

(Nährwertdaten)

Datenvisualisierung und Entscheidungsfindung

10min Briefing Arbeit an den Hypothesen III

Arbeit an den Hypothesen VI

Arbeit an den Postern9:30- 10:30

20min Briefing Visualisieren & Datenanalyse I

(Sozioökonomische Daten)

20min Briefing Arbeit an den Hypothesen I

10:30-11:00 Pause Pause Pause

11:00-12:15Visualisieren & Datenanalyse I

(Sozioökonomische Daten)

Datenverwaltung & Analyse II

(Erdbebendaten)

Arbeit an den Hypothesen II

Deadline Posterdruck 11:30 Vorbereitung

Präsentation

12:15-13:15 Mittag Mittag Mittag Mittag Mittag

13:15-14:30

Visualisieren & Datenanalyse II

(Analyse von Luftdaten, Erarbeitung einer

Empfehlung)Stadt ZürichStatistik

(mit Klemens Rosin als Gast)

Nac

hmitt

ag fr

ei

Zwischenstand rapportieren 13:00

Arbeit an den Hypothesen IV

Schlusspräsentation der Poster

14:30-15:00 Pause

15:00-15:50

Visualisieren & Datenanalyse II

(Analyse von Luftdaten, Erarbeitung einer

Empfehlung)

PauseArbeit an den Hypothesen V

Arbeit an den Postern

Schlussrunde und Evaluation

16:00-16:4530min Expertenrunde

20min Debriefing

App Entwicklung mit öffentlichen Daten

20min Debriefing

StundenplanMontag Dienstag Mittwoch Donnerstag Freitag

8:45-9:30

Willkommen im Datenlabor 20min Briefing

Datenverwaltung &Analyse I

(Nährwertdaten)

Datenvisualisierung und Entscheidungsfindung

10min Briefing Arbeit an den Hypothesen III

Arbeit an den Hypothesen VI

Arbeit an den Postern9:30- 10:30

20min Briefing Visualisieren & Datenanalyse I

(Sozioökonomische Daten)

20min Briefing Arbeit an den Hypothesen I

10:30-11:00 Pause Pause Pause

11:00-12:15Visualisieren & Datenanalyse I

(Sozioökonomische Daten)

Datenverwaltung & Analyse II

(Erdbebendaten)

Arbeit an den Hypothesen II

Deadline Posterdruck 11:30 Vorbereitung

Präsentation

12:15-13:15 Mittag Mittag Mittag Mittag Mittag

13:15-14:30

Visualisieren & Datenanalyse II

(Analyse von Luftdaten, Erarbeitung einer

Empfehlung)Stadt ZürichStatistik

(mit Klemens Rosin als Gast)

Nac

hmitt

ag fr

ei

Zwischenstand rapportieren 13:00

Arbeit an den Hypothesen IV

Schlusspräsentation der Poster

14:30-15:00 Pause

15:00-15:50

Visualisieren & Datenanalyse II

(Analyse von Luftdaten, Erarbeitung einer

Empfehlung)

PauseArbeit an den Hypothesen V

Arbeit an den Postern

Schlussrunde und Evaluation

16:00-16:4530min Expertenrunde

20min Debriefing

App Entwicklung mit öffentlichen Daten

20min Debriefing

An der Langstrasse gibt es die meisten Langfinger

Im Stadtkreis 5 finden am meisten Straftaten wegen Drogenkonsum statt.

Wo ist Zürich sicher, wo gefährlich?Claudia BretscherOGD Projektwoche Kantonsschule Enge

Quelle: Blick

Einführung

Ich habe im Zuge der OGD Projektwoche die PolizeilicheKriminalstatistik der Stadt Zürich (PKS) untersucht, welche Auskunftzur Entwicklung der Kriminalität im Kanton Zürich gibt. Die visualisierten Daten stammen aus dem Jahr 2011.

Die Stadt Zürich hat 12 Stadtkreise: Von der Altstadt (Kreis 1) überWiedikon (Kreis 3), Aussersihl (Kreis 4), dem Industriequartier (Kreis 5), Riesbach (Kreis 8) und Schwamendingen (Kreis 12) wurden in der OGD Projektwoche alle Stadtkreise untersucht.

Hypothesen

Ich habe folgende Hypothesen ausgewählt:

Hypothese 1: An der Langstrasse gibt es die meisten Langfinger.

Hypothese 2: Im Stadtkreis 5 finden am meisten Straftaten wegen Drogenkonsum statt.

Hypothese 3: In den ‘reicheren’ Quartieren rund um den See, wie Stadtkreis 1 (Bahnhofstrasse, City), 8 (Seefeld/Riesbach) und 2 (Enge/Wollishofen) ist es sicherer als in den ‘ärmeren’ Stadtkreisen der Agglomeration wie 11 (Seebach), 12 (Schwamendingen) oder 9 (Affoltern)

Stimmt es? Ich prüfe es mit Rohdaten nach!

Erklärung zur Visualisierung

• Straftaten wegen Drogenkonsum heissen im Fachjargon ‘Straftaten gegen das Betäubungsmittelgesetz’. Auch Alkohol gilt dabei als Droge.

• Hier wird die Anzahl Straftaten gegen das Beträubungsmittelgesetz dargestellt. Im Stadtkreis mit der höchsten Anzahl, werden am meisten Drogen konsumiert.

• An der Spitze steht der Kreis 4. Dicht gefolgt von Stadtkreis 1 (also die Region der Altstadt rund um die Bahnhofstrasse).

• Der Stadtkreis 5 kommt erst an dritter Stelle.

In den ‘reicheren’ Quartieren rund um den See (1, 2, 8) ist es sicherer als in den ‘ärmeren’ Stadtkreisen der Agglomeration (9, 11, 12)

Fazit• In dieser Woche habe ich gelernt, mit VisuLab und Excel

Daten der Stadt Zürich zu visualisieren. Ich kennen nun die Kriminalstatistik der Stadt Zürich und konnte drei aufgestellte Hypothesen mit Rohdaten untersuchen und widerlegen oder eine differenziertere Aussage darüber machen.

Methode

• Als Tools habe ich VisuLab und Excel eingesetzt.

• Die Daten sind auf der Webseite der Stadt Zürich gratis zum Herunterladen verfügbar.

• Zuerst mussten wir das Excel für die Bearbeitung im Tool entsprechend anpassen.

• Die Daten wurden dann im VisuLab visualisiert und für die Hypothese passend untersucht und aufgearbeitet.

Erklärung zur Visualisierung

• Bei den Straftaten unterscheidet man verschiedene Arten von Diebstählen. Wir beschränken uns hier auf Dienstähle ohne Fahrzeugentwendung

• Die meisten Diebstähle fanden im Jahr 2011 im Stadtkreis 1, also im Zentrum der Stadt rund um die Bahnhofstrasse statt (31%).

• Danach folgt Stadtkreis 5 mit 11% und Stadtkreis 4 mit 10% aller Diebstähle.

• Am wenigsten geklaut wird im Stadtkreis 12. Das heisst , dass man in Schwamendingen statistisch am wenigsten Angst vor Langfinger haben muss.

Schlussfolgerung Hypothese 1

• Die Überprüfung der Daten zeigt, dass im Jahr 2011 im Stadtkreis 1 die meisten Diebstähle stattgefunden haben.

• Die Mobiliar hätte also statt Langstrasse lieber Bahnhofstrasse schreiben sollen!

Schlussfolgerung Hypothese 2

• Die Überprüfung der Daten zeigt, dass im Jahr 2011 im Stadtkreis 4 die meisten Straftaten gegen das Betäubungsmittelgesetz stattgefunden haben.

Erklärung zur Visualisierung

• Im Kreis 1 finden von den verglichenen 6 Stadtkreisen am meisten Straftaten gegen das Vermögen, Diebstähle und Straftaten gegen das Betäubungsmittelgesetz statt.

• Demgegenüber sind die Straftaten gegen die Freiheit, Sachbeschädigungen und Hausfriedensbruch in den Kreisen 9, 11 und 12 häufiger.

Schlussfolgerung Hypothese 3• In den ‘reicheren’ Quartieren rund um den See gibt es

statistisch mehr Straftaten (57%) als in den ‘ärmeren’ Quartieren der Agglomeration (43%). Allerdings sind das eher leichtere Verbrechen wie z.B. Taschendiebstahl. Demgegenüber sind in den Quartieren der Agglomeration schwerere Straftaten, wie Hausfriedensbruch oder Straftaten gegen die Freiheit, häufiger.

An der Langstrasse gibt es die meisten Langfinger

Im Stadtkreis 5 finden am meisten Straftaten wegen Drogenkonsum statt.

Wo ist Zürich sicher, wo gefährlich?Claudia BretscherOGD Projektwoche Kantonsschule Enge

Quelle: Blick

Einführung

Ich habe im Zuge der OGD Projektwoche die PolizeilicheKriminalstatistik der Stadt Zürich (PKS) untersucht, welche Auskunftzur Entwicklung der Kriminalität im Kanton Zürich gibt. Die visualisierten Daten stammen aus dem Jahr 2011.

Die Stadt Zürich hat 12 Stadtkreise: Von der Altstadt (Kreis 1) überWiedikon (Kreis 3), Aussersihl (Kreis 4), dem Industriequartier (Kreis 5), Riesbach (Kreis 8) und Schwamendingen (Kreis 12) wurden in der OGD Projektwoche alle Stadtkreise untersucht.

Hypothesen

Ich habe folgende Hypothesen ausgewählt:

Hypothese 1: An der Langstrasse gibt es die meisten Langfinger.

Hypothese 2: Im Stadtkreis 5 finden am meisten Straftaten wegen Drogenkonsum statt.

Hypothese 3: In den ‘reicheren’ Quartieren rund um den See, wie Stadtkreis 1 (Bahnhofstrasse, City), 8 (Seefeld/Riesbach) und 2 (Enge/Wollishofen) ist es sicherer als in den ‘ärmeren’ Stadtkreisen der Agglomeration wie 11 (Seebach), 12 (Schwamendingen) oder 9 (Affoltern)

Stimmt es? Ich prüfe es mit Rohdaten nach!

Erklärung zur Visualisierung

• Straftaten wegen Drogenkonsum heissen im Fachjargon ‘Straftaten gegen das Betäubungsmittelgesetz’. Auch Alkohol gilt dabei als Droge.

• Hier wird die Anzahl Straftaten gegen das Beträubungsmittelgesetz dargestellt. Im Stadtkreis mit der höchsten Anzahl, werden am meisten Drogen konsumiert.

• An der Spitze steht der Kreis 4. Dicht gefolgt von Stadtkreis 1 (also die Region der Altstadt rund um die Bahnhofstrasse).

• Der Stadtkreis 5 kommt erst an dritter Stelle.

In den ‘reicheren’ Quartieren rund um den See (1, 2, 8) ist es sicherer als in den ‘ärmeren’ Stadtkreisen der Agglomeration (9, 11, 12)

Fazit• In dieser Woche habe ich gelernt, mit VisuLab und Excel

Daten der Stadt Zürich zu visualisieren. Ich kennen nun die Kriminalstatistik der Stadt Zürich und konnte drei aufgestellte Hypothesen mit Rohdaten untersuchen und widerlegen oder eine differenziertere Aussage darüber machen.

Methode

• Als Tools habe ich VisuLab und Excel eingesetzt.

• Die Daten sind auf der Webseite der Stadt Zürich gratis zum Herunterladen verfügbar.

• Zuerst mussten wir das Excel für die Bearbeitung im Tool entsprechend anpassen.

• Die Daten wurden dann im VisuLab visualisiert und für die Hypothese passend untersucht und aufgearbeitet.

Erklärung zur Visualisierung

• Bei den Straftaten unterscheidet man verschiedene Arten von Diebstählen. Wir beschränken uns hier auf Dienstähle ohne Fahrzeugentwendung

• Die meisten Diebstähle fanden im Jahr 2011 im Stadtkreis 1, also im Zentrum der Stadt rund um die Bahnhofstrasse statt (31%).

• Danach folgt Stadtkreis 5 mit 11% und Stadtkreis 4 mit 10% aller Diebstähle.

• Am wenigsten geklaut wird im Stadtkreis 12. Das heisst , dass man in Schwamendingen statistisch am wenigsten Angst vor Langfinger haben muss.

Schlussfolgerung Hypothese 1

• Die Überprüfung der Daten zeigt, dass im Jahr 2011 im Stadtkreis 1 die meisten Diebstähle stattgefunden haben.

• Die Mobiliar hätte also statt Langstrasse lieber Bahnhofstrasse schreiben sollen!

Schlussfolgerung Hypothese 2

• Die Überprüfung der Daten zeigt, dass im Jahr 2011 im Stadtkreis 4 die meisten Straftaten gegen das Betäubungsmittelgesetz stattgefunden haben.

Erklärung zur Visualisierung

• Im Kreis 1 finden von den verglichenen 6 Stadtkreisen am meisten Straftaten gegen das Vermögen, Diebstähle und Straftaten gegen das Betäubungsmittelgesetz statt.

• Demgegenüber sind die Straftaten gegen die Freiheit, Sachbeschädigungen und Hausfriedensbruch in den Kreisen 9, 11 und 12 häufiger.

Schlussfolgerung Hypothese 3• In den ‘reicheren’ Quartieren rund um den See gibt es

statistisch mehr Straftaten (57%) als in den ‘ärmeren’ Quartieren der Agglomeration (43%). Allerdings sind das eher leichtere Verbrechen wie z.B. Taschendiebstahl. Demgegenüber sind in den Quartieren der Agglomeration schwerere Straftaten, wie Hausfriedensbruch oder Straftaten gegen die Freiheit, häufiger.

Page 22: Open Data in der Schweiz

Outlook: auf dem Weg zu einer Open Data Plattform Schweiz

22OGD Schweiz - OGD DACHLI Wien - 4.10.2012

...HochschulenVerwaltungen & Betriebe des öffentlichen Sektors

Auswahl undFreigabe der Daten

Publikationder Daten

Nutzungder Daten

Privatpersonen,Firmen

Hochschulen,Verwaltungen

Parteien,Verbände, Medien

Open Data Plattform Schweiz

Daten (Katalog) Showroom Community Linked Data Tools. ...

Firmen

Veredelungen,Ergänzungen ServicesVisualisierungen,

AnalysenApplikationen

Page 23: Open Data in der Schweiz

23OGD-Studie Schweiz - Workshop MeteoSchweiz - 13.9.2012

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.

Page 24: Open Data in der Schweiz

Wer bin ich?

André Golliezmanaging partner itopia

Beratungsschwerpunkte: IT Governance für Öffentliche Verwaltungen und Banken, Project Reviews und Turnarounds, Information Lifecycle Management und digitale Langzeitarchivierung.   

Laufbahn: Informatik-Ingenieur ETH Zürich (1986);IT Projektleiter, Berater und Account Manager, Leitung Informatik und Organisation für das Kredit- und Firmenkundengeschäft einer Schweizer Grossbank; Gründungspartner itopia (1999); Präsident der Schweizer Informatik Gesellschaft (2004 - 2009) und Projektleiter für das Jahr der Informatik 2008 - informatica08.

Co-Projektleiter der OGD-Studie SchweizCo-Gründer und Präsident des Vereins Opendata.ch (seit Januar 2012)

24OGD Schweiz - OGD DACHLI Wien - 4.10.2012

Page 25: Open Data in der Schweiz

Kontakt.

itopiacorporate information technologytechnoparkstrasse 1ch-8005 zürich tel. +41 (0)44 355 56 00fax +41 (0)44 355 56 01 www.itopia.ch

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