Prezentācija Riga Power BI grupā https://www.meetup.com/Riga-Power-BI-Meetup/events/234210731/

1. Raimonds Simanovskis
Atvērto datu
izmantošanas
pieredze

2. raimonds.simanovskis@gmail.com
@rsim

3. Easy to use
web based
business intelligence
application

4. Many data sources

5. Create reports with
drag-and-drop

6. Many chart types

7. Powerful calculations

8. Problēma…

9. Tipiskas valsts un
pašvaldību iestāžu
datu lapas

18. Tīmekļa lapas nevis dati
Vai nu atsevišķu ierakstu
meklēšana vai
ļoti summāri rādītāji

19. Kas ir atvērtie dati?
•Pilnīgi
Visiem publiskajiem datiem ir jābūt pieejamiem. Publiskie dati ir dati, uz ko
neattiecas privātuma, drošības vai privilēģiju ierobežojumi.
•Primāri
Dati tiek publicēti tādi, kā tie tiek oriģināli savākti ar lielāko iespējamo
detalizācijas pakāpi, nevis apkopotā vai modificētā formā.
•Laicīgi
Dati ir pieejami pēc iespējas ātrāk, lai nodrošinātu savlaicīgu datu vērtību.
•Pieejami
Dati ir pieejami visiem iespējamajiem lietotājiem un visiem iespējamajiem
nolūkiem.
http://opendata.lv/2011/08/05/kas-ir-open-data/

20. Kas ir atvērtie dati?
•Automātiski apstrādājami
Dati ir saprātīgi strukturēti, lai nodrošinātu to automātisku apstrādi.
•Nediskriminējoša pieeja
Dati ir pieejami ikvienam bez nepieciešamības reģistrēties.
•Atvērts datu formāts
Dati ir pieejami brīvā datu formātā, pār kuru nevienam nav īpašas
kontroles.
•Bez licences
Uz datiem neattiecas autortiesību, patentu, preču zīmju vai
komercnoslēpumu likumi. Saprātīgi privātuma, drošības un privilēģiju
ierobežojumi var tikt atļauti, ja to nosaka citi likumi.
http://opendata.lv/2011/08/05/kas-ir-open-data/

23. Atvērtie dati Latvijā
•Pilnīgi
•Primāri
•Laicīgi
•Pieejami
•Automātiski apstrādājami
•Nediskriminējoša pieeja
•Atvērts datu formāts
•Bez licences
NEATBILST

24. Datu iegūšana no Latvijas
valsts iestāžu tīmekļa lapām un
to analīze ar .

25. Garlaicīgas...
Grūti redzēt sakarības...
Grūti atkārtoti izmantot...
Iestāžu datu lapas

26. Bet attēlojot datus ar
skaistu vizualizāciju
palīdzību...

30. Dati kļūst daudz
interesantāki un
saprotamāki

31. Atvērto datu hakatoni

32. Saeimas vēlēšanu rezultāti
Ziedojumi partijām
Publiskie iepirkumi
Amatpersonu deklarācijas
Meteoroloģiskie dati
Transporta līdzekļu statistika
Piemēri

33. Sadarbība ar
žurnālistiem:
Būvnieki, partijas,
iepirkumi

34. Kuru partiju ziedotāji ir saistīti ar
būvniecības uzņēmumiem

35. Publisko
iepirkumu
rezultātu HTML
lapu apstrāde

36. <3% no
būvniekiem ir
“ziedotāji”
Iegūst
>10% no
līgumiem
Kas ir
>30%
no kopējā
apjoma

37. Hakatoni
ar
žurnālistiem

38. Galvenās problēmas
datu iegūšanā no
tīmekļa lapām

39. Strukturētu un
korektu datu
iegūšana no
HTML lapām
Vai kāds šo
datu korektību
pārbauda?

40. Tīmek"a
lapas
Tīmek"a
lapas
Tīmek"a
lapas
Datubāze 1
Tīmek"a
lapas
Tīmek"a
lapas
Tīmek"a
lapas
Datubāze 2
Tīmek"a
lapas
Tīmek"a
lapas
Tīmek"a
lapas
Datubāze 3
Datu analīze
Datu iegūšana no
tīmek$a lapām
Strukturēti
dati 1
Datu
iegūšana no
tīmek$a
lapām
Strukturēti
dati 2
Datu vizualizācija
Datu
iegūšana
no
tīmek$a
lapām
Strukturēti
dati 3
Lietojumprogrammas
Label 2 Text Field
Label 1 Menu

41. Datubāze 3
Datu eksports
XML
Tīmek"a
lapas
Tīmek"a
lapas
Tīmek"a
lapas
Datubāze 1
Datu analīze Datu vizualizācija Lietojumprogrammas
Label 2 Text Field
Label 1 Menu
Datubāze 2
Datu eksports
CSV
Datu iegūšana no
tīmek$a lapām
Strukturēti
dati CSV
Atvērto
datu kopu
datubāze

42. data.opendata.lv

43. Pirmie datu portāli

45. Bet daudzās iestādēs
atvērto datu
publicēšanai tikai vārdos
un koncepcijās :(

46. @opendata_lv