🌐 Exemples

La direction de BPS (Badan Pusat Statistik) Statistics Indonesia, qui gère les statistiques touristiques, a pu convaincre ses dirigeants d'investir la moitié du budget de l'enquête sur le tourisme intérieur dans un projet de collaboration avec l'opérateur, en vue de remplacer les enquêtes existantes en deux ans. Le projet a porté ses fruits en termes de réduction des coûts et d'amélioration de la qualité.

L'Indonésie est l'un des plus grands pays au monde (en termes de population) à démontrer la puissance des données des réseaux mobiles pour les pratiques statistiques. Auparavant, l'enquête sur le tourisme intérieur de BPS Statistics Indonesia était une entreprise de grande envergure, impliquant des milliers d'enquêteurs - environ 8 000 par an - qui couvraient le vaste pays de porte à porte. 

En remplaçant les enquêtes annuelles sur les ménages par des données d'opérateurs et une enquête numérique, l'Indonésie a atteint des niveaux de détail et de qualité accrus avec beaucoup moins de ressources. Une petite équipe de scientifiques des données a réussi à mettre en œuvre et à gérer cette approche innovante en même temps que d'autres projets des mégadonnées. Les économies réalisées atteignent 50 % par an tout en produisant des résultats touristiques nationaux plus détaillés qu'auparavant. 

Le bureau national de la statistique de l'Uruguay (INE) a constaté qu'une consultation sur les besoins en données pourrait être organisée sous la forme d'un événement avec les parties prenantes, à l'exclusion des opérateurs de réseaux mobiles dans un premier temps. L'objectif de cette réunion préliminaire serait d'aligner les ministères sur les applications statistiques potentielles et leurs exigences spécifiques en matière de données, tout en élaborant une stratégie avec les régulateurs sur l'accès aux données des réseaux mobiles. L'engagement d'un allié solide, tel qu'un ministère de la planification, pourrait soutenir l'initiative, car le BNS pourrait avoir du mal à mener cet effort à lui seul.

❗Astuces

❌ Les demandes de données générales ou génériques sans lien spécifique avec les objectifs statistiques soulèveront des doutes quant aux finalités de l'accès aux données.
✅ Définir clairement les objectifs statistiques spécifiques et les exigences correspondantes en matière de données.

❌ Le fait de ne pas relier les besoins en données aux objectifs de développement du pays rendra plus difficile l'obtention d'un large soutien des parties prenantes pour le projet.
✅ Relier explicitement les besoins en données aux programmes et priorités de développement du pays.

❌ Présenter les données des opérateurs comme "une source de données parmi d'autres" sous-estime leur valeur unique pour les statistiques nationales.
✅ Souligner les avantages de l'utilisation des données des réseaux mobiles par rapport aux méthodes traditionnelles de collecte de données pour les statistiques, telles que les enquêtes, en mettant l'accent sur le coût, l'actualité et la granularité.

📖 Ressources

Le modèle générique de processus opérationnel statistique (GSBPM) est l'outil qui permet de créer un plan détaillé sur la manière dont les nouvelles sources de données, telles que les données des réseaux mobiles, peuvent être intégrées dans la production de statistiques. La création d'un GSBPM est un moyen utile de naviguer dans l'élaboration d'une analyse de rentabilité pour les données. https://unece.org/statistics/documents/2019/01/standards/gsbpm-v51.

⏩ Actions suivantes

  • Prendre le temps d'identifier les besoins des utilisateurs et de comprendre comment l'opérateur répond à ces besoins et augmente l'efficacité de la prise de décision publique.
  • Faire correspondre l'objectif du projet aux objectifs de développement nationaux.
  • Estimer l'impact potentiel sur les processus statistiques, la qualité et les résultats.
  • Se servir de ce travail préparatoire pour obtenir le soutien total du projet de la part de la direction et des ministères de tutelle ou de l'autorité gouvernementale centrale.