Open Data Challenge

Šta su otvoreni podaci i čemu služe?

Otvoreni podaci deo su širokog globalnog pokreta koji ne samo da unapređuje nauku i naučnu komunikaciju, već transformiše moderno društvo i način donošenja odluka. Podaci, LifeBlood našeg novog globalnog životnog sistema, ključni su resurs za rješavanje velikih ne samo lokalnih, već i globalnih izazova današnjice.

Izazov otvorenih podataka

Stvarna vrednost otvorenih podataka nije samo u tome što se pojedinačne baze podataka mogu šire koristiti, već u tome da se ti podaci takođe mogu koristiti, deliti i kombinovati sa drugim podacima. Otvoreni podaci olakšavaju naučne saradnje, obogaćuju istraživanja i generalno unapređuju analitičke kapacitete za donošenje odluka. U demokratskom društvu koje dobro funkcioniše, građani moraju znati šta njihova vlada radi. Da bi to učinili, moraju imati slobodan pristup državnim podacima i informacijama i deliti te informacije sa drugim građanima.

O otvorenim podacima ne možemo da pričamo, a da ne pomenemo transparentnost. Transparentnost nije samo pristup, već i deljenje i reproduciabilnost, tj. ponovna upotreba - često, da bi se podaci razumeli, potrebno ih je analizirati i vizualizovati, a to zahteva da podaci i sav materijal koriscen za njihovu analizu i rezultati budu otvoreni kako bi se sve moglo slobodno i ponovo koristiti. Time se dobija na vrednosti i validaciji ne samo process analize podataka, već i samih podataka.

Otvaranjem podataka građanima se omogućava mnogo direktnije informisanje i uključivanje u donošenje odluka. Ovo je više od transparentnosti: omoogucava se „pristup, tj. čitanje" i "kreiranje, tj. pisanje“ podataka. Reč je ne samo o znanju o tome šta se dešava u procesu upravljanja, već i o mogućnosti da tome kao gradjani doprinosimo. Država otvaranjem podataka i činjenjem pristupu informacijama slobodnim kreira podatke kao društveno dobro koje može da se iskoristi za razvoj preduzetničkih biznisa i poslovnih sistema. Preduzetnici imaju sposobnost rešavanja problema, ali im često nedostaju resursi da pokrenu svoje poduhvate. Bilo bi im teško uložiti u nabavku podataka koji su često vrlo skupi. S druge strane, vlade pokušavaju da reše mnoge probleme, ali im nedostaju sposobnosti za rešavanje problema koje imaju preduzetnici. Stoga se vlade i preduzetnici udružuju kako bi rešili zajedničke probleme. Time vlada omogućava preduzetnicima da pokažu svoje talente i pokrenu svoje poduhvate.

Efikasno ispitivanje zasnovano na podacima

Analizom podataka možemo da prodremo u činjenice, koje su na oko skrivene u podacima, uz pomoć kojih možemo da verifikujemo pretpostavke, uočimo nove mogućnosti, izazove i probleme do kojih može doći i shodno tome kreiramo planove. Instikte podžane spoznajom činjeničnog stanja i analitičkog načina razmišljanja je lakše pratiti i uzeti u obzir. Razotkrivanje postojećih činjenica omogućava proaktivnije donošenje odluka uz veću samouverenost i kompetentnost.

Bez obzira koju vrste analize podataka radite njen proces je u biti uvek isti. On počinje postavljanjem pitanja i definisanjem problema.

Proces analize podataka

Za „dobro“ analitičko razmišljanje je korisno biti kreativan, kritičan i pedantan. Umeti postaviti precizna pitanja i biti kreativan u pronalaženju njihovih rešenja je suštinski deo procesa analize podataka.

Postavljanje pitanja je osnovni pokretač procesa analize podataka. Ona navode na pronalaženje činjenica sadržanim u podacima iz kojih se mogu izvući konkretni zaključci. Ovi zaključci pomažu u pronalaženju idejnih rešenja. Efektivno postavljanje pitanja pomaže efektivno sprovođenje procesa analize.

U toku faze definisanja problema potrebno je pažljivo formulisati pitanja i detaljno sagledati očekivanja svih njegovih aktera uključenih u aktivnost. To zahteva strpljenje i preciznost u koje se isplati uložiti trud jer će kasnije pomoći da se dođe do uspešnijeg cilja.

Osnovno pitanje od kojih je najbolje poći u potrazi za rešenja identifikovanih probleme jeste: Zašto? Zašto problem postoji; zašto su uzročnici prisutni?… Pitanje gde? je takođe korisno u identifikovanju postojećih ili potencijalnih problema. Gde?; na koji deo posmatranog procesa treba da postavimo fokus kako bi omogućili uspešno ostvarivanje cilja? Šta? je to što zahteva našu pažnju i šta treba preduzeti da bi uspešno došli do željenog stanja. Postavljanje pitanja igra bitnu i važnu ulogu u procesu analize podataka. Analitički način razmišljanja i postavljanje dobro kreiranih pitanja ima veliki impakt na proces analize podataka.

Korišćenjem obe vrste podataka: kvantitativnih i kvalitativnih i konstantnom primene procesa analize nad prikupljenim podacima i dobijenim rezultatima, moguće je prodreti u srž problema. Neophodno je pristupiti problemu na sistematičan način koji podrazumeva postavljanje logički povezanih pitanja.

Komunikacija dobijenih rezultata je vrlo bitan deo faze analize. Ceo proces analize je beskoristan ukoliko rezultati nisu iskomunicirani na efektivan način. Opis problema i postavljanje pitanja samo su prva faza celokupnog procesa analize koji završava kreiranjem izveštaja o analizama, novim informacijama, zaključcima i odlukama koje je moguće na osnovu ovih rezultata doneti.

Grafičko prikazivanje ili ti vizualizacija rezultata je ključna za pojednostavljivanje njihovog tumačenja. Vizualizacije pomoću grafikona, mapa i tabela često mogu da prikažu kompleksnu priču izvučenu iz podataka na jednostavan i privlačan način. Dobra vizualizacija može da privuče pažnju i onih koji u suprotnom možda nebi bili zainteresovani za tematiku. Vizualizacija treba da omogući jasno uočavanje činjenica izvučenih iz podataka i da navede na nova razmišljanja i nova pitanja. Na kraju, rezultati analize treba da omoguće jasno donošenje zaključaka na osnovu činjeničnog stanja sagledanog kroz podatke.

Vizualizacija podataka

Grafički metodi uobičajeno se upotrebljavaju u istraživačkoj fazi analize podataka. Za istraživanje podataka upotrebljavaju se različiti tipovi grafičkih alata: boxplotovi, scatter matrice, dijagrami/stabla i mnogi drugi. U ovom delu kursa upoznaćemo vas sa praktičnim rešenjima izbora najboljih tipova grafikona za izradu grafičkih prikaza koji će vam služiti da komunicirate vaše nalaze

1. ciljanoj publici
2. čitaocima kako bi jasno videli rezultate vaših istraživanja
3. da bi ih učinili lakše razumljivim

Grafički obrasci::kodiranje

Dobri i jasni grafici zasnovani su, pre svega, na pouzdanim podacima. Prvi princip efektne vizuelizacije je prezentacija pouzdanih podataka. Tip informacije koju želite da komunicirate i prikažete, diktiraće izbor najprikladnijeg načina grafičkog kodiranja podataka kako bi grafikoni postali uočljiviji. Zato je bitno shvatiti problem koji želite da komunicirate i vrstu podataka koji su vam potrebni za njegovo komuniciranje iz statističke perspektive, tj. da li su podaci numerički, kategorički (ordinalni ili nominalni), vremenski (vremenska dimenzija) ili predstavljaju geografski položaj (prostorne dimenzije) u slučaju vremensko-prostornih podataka?

Mapa i njen format

Vizuelno kodiranje setova podataka zavisi od broja i karakteristike raspoloživih atributa tj. varijabli i od analitičkog problema o kojem je reč. Alberto Cairo u svom blogu The Functional Art daje listu grafikona upotrebljavanih za prezentacije različitih podataka i/ili različite funkcije prezentacije. Sledeća fugura illustruje različitee grafičke prikaze zadatka u zavisnosti od različite percepcije koju su dobro uočili u svom revolucionarnom radu Kliveland i Mekgil koji su razvili dok su radili u čuvenom AT&T Bell Labs, u istraživanju objavljenom u časopisu JASA.

Funkcionalni formati

Grafikon ilustruje pregled grafičkih formi koje se mogu upotrebljavati za predstavljanje podataka tako da se istakne zaključak koji čitalac može doneti iz različitih formata. Na primer, ako je cilj grafikona da predstavi i olakša precizna poređenja, Alberto u svojoj knjizi The Functional Art donosi efikasne ilustracije za različite grafičke oblike koje bi mogli da koristite.

Izbor grafičkog formata

Ne postoji posebna razvijena metodologija za izbor najprikladnijih načina kodiranja podataka. Nikada unapred ne znate da li će određeni vizuelni format funkcionisati sve dok to ne proverite. Izbor će najviše zavisiti od toga koji se atributi upotrebljavaju. Međutim, postoje određene smernice nekoliko autora koje vam preporučujemo da pogledate:

• The Data Visualisation Catalogue by Severino Ribecca
• Chart Chooser by Depict Data Studio and
• Visual Vocabulary by the Financial Times Visual Journalism Team

Često, grafički prikaz informacija koji nam daju odgovor na postavljeno pitanje sugerisaće na dalja potrebna istraživanja, zbog čega je važno da ih predstavimo na jasan i istinski način. Ne treba zaboraviti da je jedina svrha analiza podataka, dakle vizualizacije, informisanje i unapređenje znanja. Dakle, treba vrlo pažljivo razmotriti estetsku privlačnost i dizajn grafikona koje stvaramo kako bismo što efikasnije angažovali publiku, ali na način da nam je fokus pre svega na tačnosti, dubini i jasnoći informacija koje prikazujemo.

Određivanje načina kodiranja

Započnimo igru „određivanja načina kodiranja“. Razgovarajte sa kolegama i napravite listu grafičkih formi i vrstu kodiranja koju bi koristili za svaku od sledećih vizualizacija.

1. Vizuelizacija: DESI

Indeks digitalne ekonomije i društva

2. Vizuelizacija: DESI Report 2019 - Human Capital

Dnevna i nedeljna upotreba interneta u EU

3. Vizuelizacija: DESI Report 2019 - Human Capital

Zaposlenost u informaciono-komunikacionim tehnologijama

4. Kliknite na vizuelizaciju: Gapminder Bubble Chart

Zaposlenost u informaciono-komunikacionim tehnologijama

5. Kliknite na vizuelizaciju: Gapminder World Population

Zaposlenost u informaciono-komunikacionim tehnologijama

6. Kliknite na vizuelizaciju: Periodic Table

Zaposlenost u informaciono-komunikacionim tehnologijama

Takođe, kliknite i na sledeću vizuelizaciju: A Periodic Table of visualisation methods

Kompleksnost: efikasan vizuelni dizajn

Najvažnija što treba da zapamtite pri kreiriranju grafičke prezentacije podataka je da one moraju biti jasne i istinite. Skala koju treba da izaberete za prikaz podataka treba da bude dovoljno osetljiva da se vide promene u podacima, a u isto vreme da omogući komuniciranje različitih delova te skale i preciznih vrednosti na njoj. Prikaza statistka na grafikonu treba bude jasan i da sadrži izvore informacija i kalkulacija koje su upotrebljene za proračun.

Evo nekih najočiglednijih problema na koje morate obratiti pažnju prilikom kreiranja efikasnih grafikona:

1. Izaberite odgovarajuću skalu za svoje grafikone koja će uspostaviti ravnotežu između prikazivanih trendova i skale orginalnog skupa podataka. Grafikon ne mora da počinje sa nulom da bi se uspostavila smislena osnovna linija ako postoji druga logička početna tačka. Dual-Scaled Axes in Graphsđ

Izbor skale

Izbor skale

Izbor skale treba da omogući lakše iščitavanje informacije prikazane na grafikonu. Pogledajte post What to consider when creating a line chart autorke Lisa Charlotte Rost, u kojoj ćete naći još neke interesantne linkove povezane sa ovom temom.

2. Naglasite šta je važno: Identifikujte ključne informacije koje želite da komunicirate i razmislite o najefikasnijem formatu za to. Imajte na umu da vam grafikoni pomažu u prikazivanju i predstavljanju složenih podataka u jednostavnom formatu. Prikazivanje važne stavke u drugoj boji je jednostavan način da skrenete pažnju na tu određenu vrednost.