Contrôles des données Application aux données d’hydrométrie Réunion GIGE – juin 2017

Rappel du contexte Objectif: Certification qualité ISO 9001  Contrôles de conformité aux documents de qualité Sandre Données diffusées conformes aux scénarios d’échanges (associés aux dictionnaires de données)  Intégration des procédures de contrôle au MDM Iso 9001 Le prod pousse la donnée Réunion GIGE – juin 2017

Processus Echanges SCHAPI - ST SANDRE Réunion GIGE – juin 2017

Contrôles réalisés Avec le SCHAPI sur les Stations Hydrométriques Contrôles de conformité Sandre Contrôles de cohérence métier Nom et type des champs Unicité des codes de stations Présence des attributs obligatoires Respect des nomenclatures Respect des longueurs des attributs Respect du référentiel des intervenants Unicité des géométries Antériorité de la date de mise en service par rapport à celle de fermeture Station dans la zone hydrographique Station à moins de 1 km de la commune associée Station à moins de 50 m du tronçon hydrographique associé Station à moins de 50 m du cours d’eau associé Station dans l’emprise de la métropole ST Sandre: Proposition de contrôle + enrichissement du jdd pour plus de contrôles métiers Réunion GIGE – juin 2017

Rapport détaillé Modalités d’accès pour le producteur de la données Compte utilisateur pour chaque producteur Interface de dépôt et de validation de la diffusion en projet Réunion GIGE – juin 2017

Voir les détails Visualisation cartographique des erreurs Carte + liste des erreurs Réunion GIGE – juin 2017

1er Bilan & Perspectives Des améliorations nécessaires: Export des erreurs Concertation sur le calcul des notes Pondération des erreurs Ergonomie Description des tests Validation en ligne des erreurs Points forts: Amélioration de la qualité du processus de gestion des données Un outil pour la consolidation en continu des référentiels géographiques Mais… Perspective: Vers un rapport simplifié accessible à tous sur le catalogue Définir ensemble des règles d’élaboration de ce rapport (à partir du rapport détaillé) Définir une note globale évaluant la qualité du jeu de données? + riche + qualité  amélioration continue Des améliorations nécessaires: export des résultats des erreurs Vers un rapport simplifié accessible à tous Réunion GIGE – juin 2017

Calcul des notes & Pondération des erreurs Les erreurs n’ont pas toutes la même criticité: 1 code Sandre doublonné = Erreur critique! 2000 noms d’intervenants erronés = Pas bloquant pour la diffusion Ex: « DREAL Haute-Normandie » dans le JDD « DREAL Haute Normandie » dans le référentiel Note proportionnelle au nombre d’entités non conformes: pas toujours judicieux Comment pondérer les erreurs? Idée : Groupes de travail pour la détermination de la criticité des erreurs et le calcul des notes? Diffusion d’un rapport simplifié sur la fiche de métadonnées du catalogue : Définir des règles de simplification du rapport détaillé Centrer le rapport sur une note globale de qualité du jeu de données? + riche + qualité  amélioration continue Des améliorations nécessaires: export des résultats des erreurs Vers un rapport simplifié accessible à tous Réunion GIGE – juin 2017

Rapport simplifié & Note globale de qualité Attribution d’une note globale de qualité du jeu de données affichée sur la fiche de métadonnées Selon quels critères? La plus mauvaise note du rapport? La moyenne des notes du rapports? Attribution par le producteur? Que faire alors en cas de producteurs multiples? Prise en compte les notes attribuées sur les fiches géographiques par les utilisateurs de la donnée? Des idées? + riche + qualité  amélioration continue Des améliorations nécessaires: export des résultats des erreurs Vers un rapport simplifié accessible à tous Réunion GIGE – juin 2017