Como Abrir os Dados?

This section forms the core of this manual, and gives concrete, detailed advice on how data holders can open up data. Here we’ll go through the basics but also cover the pitfalls and the more subtle issues that can arise.

There are two key rules we recommend following in opening up data:

  • Keep it simple. Start out small, simple and fast. There is no requirement that every dataset must be made open right now. Starting out opening up just one dataset, or even one part of a large dataset is fine – of course the more datasets you can open up the better. Remember this is about innovation. Moving as rapidly as possible is good because it means you can build momentum and learn from experience — innovation is as much about failure as success and not every dataset will be useful.
  • Engage early and engage often. Engage with actual and potential users and reusers of the data as early and as often as you can, be they citizens, businesses, developers. It is essential to bear in mind that much of the data will not reach ultimate users directly but rather via ‘info-mediaries’ who take the data and transform and remix it for presentation – for example most of us don’t want or need a large database of long/lat vectors but we are interested in the map that can be rendered from these . Thus, the primary users to engage with when first making data open are the infomediaries who will reuse and repurpose the material.
  • Address common fears and misunderstandings – this is especially important if you are working with or within large institutions such as government. In opening up data you will encounter plenty of questions (and fears) and it is important to (a) identify the the most important ones (b) address them at as an early stage as possible.

Essa seção compreende o núcleo desse manual, e dá conselhos concretos e detalhados sobre como os mantenedores de dados podem abrí-los. Aqui vamos passar pelo básico mas também abranger as armadilhas e os problemas mais sutis que podem surgir.

Há três normas chaves que recomendamos seguir no processo de abertura de dados:

  • Simplicidade. Comece pequeno, simples e rápido. Não há uma obrigação para que todo conjunto de dados seja aberto imediatamente. Começando com abrir somente um conjunto de dados, ou mesmo uma parte de um grande conjunto de dados está ok - claro que quanto mais conjuntos de dados você puder abrir melhor. Lembre-se que estamos falando de inovação. Trabalhar o mais rápido possível é bom porque isso significa que você pode criar o momento e aprender com a experiência - inovação está relacionada a falhas e sucessos e nem todo conjunto de dados será realmente útil.
  • Envolva-se logo e envolva-se frequentemente. Envolva-se com os usuários atuais e potenciais dos dados tão logo e frequente quanto puder, sejam eles cidadãos, empresas, desenvolvedores. É importante ter em mente que a maioria dos dados não atingirá os usuários finais diretamente mas através de intermediários - 'infomediários' - que pegam os dados e transformam e recombinam para apresentar - como exemplo, muitos de nós não precisa de uma grande base de dados de vetores geográficos mas nós estamos interessados nos mapas que podem ser criados a partir deles. Consequentemente, os primeiros usuários a envolverem-se quando os dados estiverem sendo abertos são os 'infomediários' que irão reutilizar e resignificar o material.
  • Aplaque temores e resolva mal-entendidos. Isso é especialmente importante quando você está trabalhando com ou dentro de grandes instituições, como o governo. Ao abrir dados, você vai se deparar com muitas perguntas (e receios) e é importante (a) identificar as mais importantes e (b) lidar com elas o mais cedo possível.

There are 4 main steps in making data open, each of which we will cover in detail below. These are in very approximate order – many of these can be done simultaneously.

  1. Choose your dataset(s). Choose the dataset(s) you plan to make open, though keep in mind you can (and may need to) return to this step if you encounter problems at later stages.
  2. Apply an open license.
    1. Determine what intellectual property rights exist in the data.
    2. Apply a suitable ‘open’ license that licenses all of these rights and supports the definition of openness discussed in the section above on ‘What Open Data’
    3. NB: if you can’t do this go back to step 1 and try a different dataset.
  3. Make the data available – in bulk and in a useful format. You may also wish to consider alternative ways of making it available such as via an API.
  4. Make it discoverable – post on the web and perhaps organize a central catalogue to list your open datasets.

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Fonte: How to Open up Data?

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