Metodika národního reportingu dat o životním prostředí

Created with Sketch.

Metodika národního reportingu dat o životním prostředí

Metodika národního reportingu dat o životním prostředí přímo navazuje na Strategii národního reportingu dat o životním prostředí a je dalším výstupem projektu klíčové aktivity KA1 – Tvorba strategie a metodiky NERP v období od 06/2020 do 05/2022 “Optimalizace systému příjmu, validace, zpracování a reporting datových sad v rezortu životního prostředí”

 

Metodika národního reportingu dat o životním prostředí je komplexní dokument, který musí reflektovat navzájem provázané potřeby všech zúčastněných stran, tj. zpracovatelů dat (tj. typicky CENIA), jejich poskytovatelů (tj. subjektů, od nichž zpracovatel data přebírá) a příjemců výstupů.

 

Metodika popisuje jednotlivé kroky příjmu, validace, zpracování a reportingu dat o životním prostředí, dává návody na strukturu, taxonomii, formáty a popis dat tak, aby se naplnili zákonné požadavky na zveřejňování dat a umožnil snadný přístup k údajům pro účely jejich opakovaného použití.

 

Cílem metodiky je precizovat procesy příjmu, validace, zpracování a reportingu dat o životním prostředí v souladu s obecným pojetím Strategie a zároveň poskytnout praktický postup práce všem zúčastněným stranám.

Metodika zahrnuje celý životní cyklus datových sad od vzniku až po publikování informačních výstupů.

 

Výstupem Metodiky jsou:

  • procesní mapy
  • pravidla pro metadatový popis dat
  • ostatní konvence relevantní pro strukturu a obsah datových sad (názvosloví, minimální požadavky na strukturu vstupních souborů, popis dat, …)
  • pravidla vizualizace dat a práce s daty

 

Klasifikace dat, názvosloví a způsob katalogizace budou v maximální míře sledovat mezinárodní standardy klasifikace dat a otevřených dat.

 

Sjednocení názvosloví, struktur a taxonomií umožní

  • automatizaci datového workflow
  • vysokou míru kontroly nad datovou kvalitou
  • zeštíhlení a optimalizaci jednotlivých procesů
  • lepší orientaci v datech při zpracování a jednoznačnost interpretace
  • rychlejší analýzu nad daty z různých zdrojů
  • soulad s existujícími standardy otevřených dat
  • zlepšení uživatelského zážitku při práci s výstupy