SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 15
KROCENÍ DAT VE
VOLNÉ PŘÍRODĚ
SHRNUTÍ DOSAVADNÍCH POKROKŮ
VÝZKUM
•Rozdělení potenciálních cílových skupin do
jednotlivých sektorů
•Každý člen týmu = 2 sektory
Zkoumané proměnné
•Data vhodná ke zveřejnění, stakeholdeři,
lídři v sektoru, externí omezení
SEKTORY
• školy
• obce
• nemocnice
• kulturní instituce
• soukromé firmy
• neziskovky
• knihovny
• výzkumné instituce –
administrativa, granty
• rektorát univerzita
• pracoviště na univerzitě –
open access
VÝZKUM
Výstup http://datavprirode.tumblr.com/
•Získání zpětné vazby od iniciátorů a aktivistů v
jednotlivých sektorech či obecně v iniciativě Open
Data
•Pokud nám máte co říct, zapojte se i Vy!
PERSONY – tvůrci a držitelé dat
1. Bez zkušeností
2. Bez opory v organizaci
3. Součástí procesů Open Data
PERSONA 1 – Bez zkušeností
PROFIL
• vysokoškolsky vzdělaný, IT gramotný, dokáže pracovat s PC
• dlouho pracuje v dané organizaci
• nemá důvěru v inovativní postupy a otevřenou společnost
ORGANIZACE
• má přístup k souborům, v nichž by potenciálně mohla být open data
• je v blízkém kontaktu s vedoucím organizace
• jeho práce s daty je nárazová (jednou za rok něco aktualizuje)
• neví v čem otevření dat instituci prospěje
• není ani příliš v kontaktu s cílovkou (s možnými příjemci dat a s veřejností,
které se data týkají)
• zná práva a zákony, které upravují oblast působení institucionálních dat
PERSONA 1 – Bez zkušeností
OPEN DATA
• moc netuší, co to Open Data jsou a jak je zveřejnit — na pojem Open Data
jen někde narazil
• má tak trochu obavu, aby dané instituci zveřejnění neuškodilo
• neví k čemu jsou Open Data dobrá druhým stranám
• potřeboval by vidět existující a úspěšný projekt
• nezná zahraniční open data projekty a jejich případnou hodnotu
PŘÍKLADY V SEKTORECH
ŠKOLY
• organizace používá IS pro správu školy
• organizace je v kontaktu s cílovkou (rodiče, výzkumy, s lidmi z rozvojových
projektů)
• všichni v organizaci mají VŠ vzdělání, pracují s informacemi a uvědomují si
důležitost znalostí
KNIHOVNY
• považují data o čtenářích za citlivá
• nedovedou si představit pozitivní vliv zveřejňování (agregovaných) dat o čtenářství
• jsou instituce postavená na otevřeném sdílení informací
• jsou zapojení v inovačních aktivitách spojených s projekty KISKu
PŘÍKLADY V SEKTORECH
VÝZKUMNÉ INSTITUCE (administrativa, granty)
• obava ze zveřejňování financování, soutěživost, populismus
• zveřejňují se informace vyžadované publicitou grantových programů
PRACOVIŠTĚ NA UNIVERZITĚ – OPEN ACCESS
• nechuť renomovaných vědců zveřejňovat své výzkumy bez honoráře
PERSONA 2 –
Bez opory v organizaci
PROFIL
• vysokoškolsky vzdělaný, spíše čerstvý absolvent s ideály
• IT gramotný, dokáže pracovat s PC
ORGANIZACE
• organizace s Open Daty cílevědomě nic nedělá, ale jeho práce s daty je častější
• osoba je v kontaktu s cílovkou (s možnými příjemci dat a s veřejností, které se
data týkají)
OPEN DATA
• tuší, co jsou open data, může se pokoušet s tím něco dělat
• snaží se přesvědčit okolí, že to dává smysl
• zná nějaké úspěšné projekty ze zahraničí
PŘÍKLADY V SEKTORECH
PRACOVIŠTĚ NA UNIVERZITĚ – OPEN ACCESS
• snaží se prosadit Open access
• autor publikuje v otevřeném repozitáři
• vědí, že otevřená data jsou dobré sdílení informace
OBCE
• je součást Pirátů
• osoba má povědomí o aktivitách FOM, NFPK
• politický rozměr práce v obci znemožňuje koncepční práci
PERSONA 3 – Zapojení do OD
PROFIL
• vysokoškolsky vzdělaný, spíše čerstvý absolvent s ideály, IT gramotný, pracuje s PC
• osobně zná osoby spojené s Open Data iniciativami, je součástí komunity
ORGANIZACE
• organizace začíná pracovat s Open Data
• jeho práce s daty je pravidelná a systematická
• organizace je součástí nějaké spolupráce s dalšími organizacemi a učí se od ostatních
• organizace je v kontaktu s cílovkou, aktivně komunikuje
• organizace informuje cílové skupiny o tom, co pro ně Open Data znamenají
OPEN DATA
• ví, co jsou open data, účastní se konferencí, které se týkají Open Data
• zná projekty ze zahraničí i českého prostředí a sleduje, jak se vyvíjí
PŘÍKLADY V SEKTORECH
PRACOVIŠTĚ NA UNIVERZITĚ – OPEN ACCESS
• mají Open access repozitář
OBCE
• obec spolupracuje s FOM, NFPK.cz apod.
• snaží se být součástí projektu Otevřená města
NEXT STEP
Dokončení Desk research
• Oslovení jednotlivých institucí a organizací v sektorech
→ získání dalších relevantních dat
• Získání zpětné vazby na výzkum
• Rozhodnutí o cílové skupině
Zaměření se na vybraný sektor
• Rozhovory
PRÁCE/ROLE ČLENŮ TÝMU
• Samostatná práce na výzkumu sektorů
• Role zatím neurčeny (prozatímní manažer garant Honza Martinek)
Počet hodin
• Každý z členů týmu – cca 20 hodin práce a schůzování

Weitere ähnliche Inhalte

Ähnlich wie Apls Open Data

Ähnlich wie Apls Open Data (20)

Apls open data - krátká verze
Apls open data - krátká verzeApls open data - krátká verze
Apls open data - krátká verze
 
DK 1: informační a datová gramotnost
DK 1: informační a datová gramotnostDK 1: informační a datová gramotnost
DK 1: informační a datová gramotnost
 
Organizační informace a inforamční gramotnost v širším pojetí
Organizační informace a inforamční gramotnost v širším pojetíOrganizační informace a inforamční gramotnost v širším pojetí
Organizační informace a inforamční gramotnost v širším pojetí
 
Michal Tošovský: Otevřená data
Michal Tošovský: Otevřená dataMichal Tošovský: Otevřená data
Michal Tošovský: Otevřená data
 
DK2: Komunikace a spolupráce
DK2: Komunikace a spolupráceDK2: Komunikace a spolupráce
DK2: Komunikace a spolupráce
 
Plány genderové rovnosti
Plány genderové rovnostiPlány genderové rovnosti
Plány genderové rovnosti
 
Prezentace KA 01 Výzkumy / Závěrečná konference projektu Klíče pro život
Prezentace KA 01 Výzkumy / Závěrečná konference projektu Klíče pro životPrezentace KA 01 Výzkumy / Závěrečná konference projektu Klíče pro život
Prezentace KA 01 Výzkumy / Závěrečná konference projektu Klíče pro život
 
Sociální sítě a komunitní sítě
Sociální sítě a komunitní sítěSociální sítě a komunitní sítě
Sociální sítě a komunitní sítě
 
APLA Praha
APLA PrahaAPLA Praha
APLA Praha
 
Eduforum
EduforumEduforum
Eduforum
 
Digital student
Digital studentDigital student
Digital student
 
Learning analytics
Learning analyticsLearning analytics
Learning analytics
 
Využití sociálních sítí pro komunikaci s absolventy a profesní uplatnění abso...
Využití sociálních sítí pro komunikaci s absolventy a profesní uplatnění abso...Využití sociálních sítí pro komunikaci s absolventy a profesní uplatnění abso...
Využití sociálních sítí pro komunikaci s absolventy a profesní uplatnění abso...
 
Výzkum trhu: úloha, trendy, hlavní hráči
Výzkum trhu: úloha, trendy, hlavní hráči Výzkum trhu: úloha, trendy, hlavní hráči
Výzkum trhu: úloha, trendy, hlavní hráči
 
Výzkum pro 21: století: Vývoj výzkumu trhu směrem k integraci do marketingu (...
Výzkum pro 21: století: Vývoj výzkumu trhu směrem k integraci do marketingu (...Výzkum pro 21: století: Vývoj výzkumu trhu směrem k integraci do marketingu (...
Výzkum pro 21: století: Vývoj výzkumu trhu směrem k integraci do marketingu (...
 
Data management a jak psát data management plan
Data management a jak psát data management planData management a jak psát data management plan
Data management a jak psát data management plan
 
open science ve zkratce: dělat vědu nebylo nikdy jednodušší
open science ve zkratce: dělat vědu nebylo nikdy jednoduššíopen science ve zkratce: dělat vědu nebylo nikdy jednodušší
open science ve zkratce: dělat vědu nebylo nikdy jednodušší
 
Laďka Suchá: Dejte uživatelům slovo
Laďka Suchá: Dejte uživatelům slovoLaďka Suchá: Dejte uživatelům slovo
Laďka Suchá: Dejte uživatelům slovo
 
Talent nad zlato text publikace
Talent nad zlato   text publikaceTalent nad zlato   text publikace
Talent nad zlato text publikace
 
TEDxPrague2010 Partnership Offer
TEDxPrague2010 Partnership OfferTEDxPrague2010 Partnership Offer
TEDxPrague2010 Partnership Offer
 

Apls Open Data

  • 1. KROCENÍ DAT VE VOLNÉ PŘÍRODĚ SHRNUTÍ DOSAVADNÍCH POKROKŮ
  • 2. VÝZKUM •Rozdělení potenciálních cílových skupin do jednotlivých sektorů •Každý člen týmu = 2 sektory Zkoumané proměnné •Data vhodná ke zveřejnění, stakeholdeři, lídři v sektoru, externí omezení
  • 3. SEKTORY • školy • obce • nemocnice • kulturní instituce • soukromé firmy • neziskovky • knihovny • výzkumné instituce – administrativa, granty • rektorát univerzita • pracoviště na univerzitě – open access
  • 4. VÝZKUM Výstup http://datavprirode.tumblr.com/ •Získání zpětné vazby od iniciátorů a aktivistů v jednotlivých sektorech či obecně v iniciativě Open Data •Pokud nám máte co říct, zapojte se i Vy!
  • 5. PERSONY – tvůrci a držitelé dat 1. Bez zkušeností 2. Bez opory v organizaci 3. Součástí procesů Open Data
  • 6. PERSONA 1 – Bez zkušeností PROFIL • vysokoškolsky vzdělaný, IT gramotný, dokáže pracovat s PC • dlouho pracuje v dané organizaci • nemá důvěru v inovativní postupy a otevřenou společnost ORGANIZACE • má přístup k souborům, v nichž by potenciálně mohla být open data • je v blízkém kontaktu s vedoucím organizace • jeho práce s daty je nárazová (jednou za rok něco aktualizuje) • neví v čem otevření dat instituci prospěje • není ani příliš v kontaktu s cílovkou (s možnými příjemci dat a s veřejností, které se data týkají) • zná práva a zákony, které upravují oblast působení institucionálních dat
  • 7. PERSONA 1 – Bez zkušeností OPEN DATA • moc netuší, co to Open Data jsou a jak je zveřejnit — na pojem Open Data jen někde narazil • má tak trochu obavu, aby dané instituci zveřejnění neuškodilo • neví k čemu jsou Open Data dobrá druhým stranám • potřeboval by vidět existující a úspěšný projekt • nezná zahraniční open data projekty a jejich případnou hodnotu
  • 8. PŘÍKLADY V SEKTORECH ŠKOLY • organizace používá IS pro správu školy • organizace je v kontaktu s cílovkou (rodiče, výzkumy, s lidmi z rozvojových projektů) • všichni v organizaci mají VŠ vzdělání, pracují s informacemi a uvědomují si důležitost znalostí KNIHOVNY • považují data o čtenářích za citlivá • nedovedou si představit pozitivní vliv zveřejňování (agregovaných) dat o čtenářství • jsou instituce postavená na otevřeném sdílení informací • jsou zapojení v inovačních aktivitách spojených s projekty KISKu
  • 9. PŘÍKLADY V SEKTORECH VÝZKUMNÉ INSTITUCE (administrativa, granty) • obava ze zveřejňování financování, soutěživost, populismus • zveřejňují se informace vyžadované publicitou grantových programů PRACOVIŠTĚ NA UNIVERZITĚ – OPEN ACCESS • nechuť renomovaných vědců zveřejňovat své výzkumy bez honoráře
  • 10. PERSONA 2 – Bez opory v organizaci PROFIL • vysokoškolsky vzdělaný, spíše čerstvý absolvent s ideály • IT gramotný, dokáže pracovat s PC ORGANIZACE • organizace s Open Daty cílevědomě nic nedělá, ale jeho práce s daty je častější • osoba je v kontaktu s cílovkou (s možnými příjemci dat a s veřejností, které se data týkají) OPEN DATA • tuší, co jsou open data, může se pokoušet s tím něco dělat • snaží se přesvědčit okolí, že to dává smysl • zná nějaké úspěšné projekty ze zahraničí
  • 11. PŘÍKLADY V SEKTORECH PRACOVIŠTĚ NA UNIVERZITĚ – OPEN ACCESS • snaží se prosadit Open access • autor publikuje v otevřeném repozitáři • vědí, že otevřená data jsou dobré sdílení informace OBCE • je součást Pirátů • osoba má povědomí o aktivitách FOM, NFPK • politický rozměr práce v obci znemožňuje koncepční práci
  • 12. PERSONA 3 – Zapojení do OD PROFIL • vysokoškolsky vzdělaný, spíše čerstvý absolvent s ideály, IT gramotný, pracuje s PC • osobně zná osoby spojené s Open Data iniciativami, je součástí komunity ORGANIZACE • organizace začíná pracovat s Open Data • jeho práce s daty je pravidelná a systematická • organizace je součástí nějaké spolupráce s dalšími organizacemi a učí se od ostatních • organizace je v kontaktu s cílovkou, aktivně komunikuje • organizace informuje cílové skupiny o tom, co pro ně Open Data znamenají OPEN DATA • ví, co jsou open data, účastní se konferencí, které se týkají Open Data • zná projekty ze zahraničí i českého prostředí a sleduje, jak se vyvíjí
  • 13. PŘÍKLADY V SEKTORECH PRACOVIŠTĚ NA UNIVERZITĚ – OPEN ACCESS • mají Open access repozitář OBCE • obec spolupracuje s FOM, NFPK.cz apod. • snaží se být součástí projektu Otevřená města
  • 14. NEXT STEP Dokončení Desk research • Oslovení jednotlivých institucí a organizací v sektorech → získání dalších relevantních dat • Získání zpětné vazby na výzkum • Rozhodnutí o cílové skupině Zaměření se na vybraný sektor • Rozhovory
  • 15. PRÁCE/ROLE ČLENŮ TÝMU • Samostatná práce na výzkumu sektorů • Role zatím neurčeny (prozatímní manažer garant Honza Martinek) Počet hodin • Každý z členů týmu – cca 20 hodin práce a schůzování