Dân chủ hóa dữ liệu là làm cho dữ liệu dùng được

Từ sẵn có đến hữu ích

Dữ liệu không được dân chủ hóa chỉ vì một tệp có thể được tải xuống. Thông tin cũng phải có thể tìm thấy, dễ hiểu và dùng được bởi những người và tổ chức không có đội ngũ nhà phát triển hoặc nhà phân tích riêng.

Công cụ có thể làm gì

Với chúng tôi, dân chủ hóa nghĩa là giảm khoảng cách giữa thông tin sẵn có và việc sử dụng thực tế. Điều đó nghĩa là giải thích khái niệm, hiển thị nguồn, sắp xếp thông tin mâu thuẫn và xây dựng công cụ giải quyết một nhiệm vụ cụ thể. Một câu chuyện tin tức có thể được đặt bên cạnh một cách trình bày khác của cùng sự kiện. Một nhiệm vụ có thể được mô tả để các đề nghị dễ so sánh hơn. Lịch sử xem có thể cung cấp điểm khởi đầu tốt hơn để tìm thứ muốn xem.

Truy cập không giống với quyền sử dụng

Khả năng tiếp cận nhiều hơn vẫn không phải lúc nào cũng đúng. Thông tin mở có thể chứa lỗi hoặc có điều khoản giới hạn việc sử dụng. Dữ liệu về con người không nên được cung cấp rộng rãi chỉ vì về mặt kỹ thuật có thể làm vậy. Quyền truy cập và quyền sử dụng phải được xem là hai câu hỏi khác nhau.

Vì vậy chúng tôi muốn cả khả năng tiếp cận lớn hơn và ranh giới rõ ràng hơn. Dữ liệu dùng chung tốt có thể được nhiều người sử dụng hơn, trong khi bối cảnh cá nhân hoặc đặc thù tổ chức phải có mục đích đã được làm rõ. Nhiều dịch vụ hữu ích có thể nảy sinh nơi những điều này gặp nhau.

Lập trường của chúng tôi

Đó cũng là lý do Ideallya xây dựng công cụ cho người dùng cuối. Một tập dữ liệu là nền tảng. Dân chủ hóa trở nên hữu hình hơn khi nhiều người có thể dùng nó để hiểu điều gì đó, giải quyết một nhiệm vụ hoặc đưa ra quyết định có lý lẽ tốt hơn.

Ví dụ chi tiết: một danh sách nhà cung cấp hữu ích

Một thị trấn công bố bảng tính về các nhà cung cấp. Một công ty xuất hiện dưới hai tên, số điện thoại thiếu mã quốc gia và không ai biết tệp được cập nhật khi nào. Tải xuống thì dễ; chọn người để liên hệ vẫn khó.

Bắt đầu bằng cách ghi lại nguồn, ngày cập nhật, mã định danh công ty ổn định và quyền tái sử dụng tệp. Chuẩn hóa những khác biệt định dạng rõ ràng mà không âm thầm gộp các mục chưa chắc trùng nhau. Duy trì cách sửa lỗi. Một người phải có thể hiểu một hàng, trong khi chương trình phải có thể đọc cùng các trường đó.

Phép thử thực tế là liệu có ai dùng dữ liệu để trả lời một câu hỏi thật và kiểm tra nguồn gốc câu trả lời được hay không. Hướng dẫn của W3C bên dưới cung cấp tài liệu tham chiếu về siêu dữ liệu, nguồn gốc, chất lượng và cấp phép. Những đặc tính này đòi hỏi công sức; chỉ công bố tệp thôi không tạo ra chúng.