Données administratives
Ce module est destiné à rappeler au SSN d'inclure les données administratives parmi les considérations prioritaires dans la préparation de la SNDS. Des actions concrètes suggérées sont fournies en référence aux pas spécifiques pertinentes du cycle de vie de la SNDS.
Quelques exemples de sources de données administratives :
Les données administratives sont un sujet clé dans les fora de développement statistique depuis des décennies, même si certains systèmes de données administratives existent et sont utilisés depuis bien plus longtemps. Les systèmes d'état civil et Les systèmes d'état civil , les registres de la population , et les registres statistiques des entreprises ainsi que les les systèmes d'information pour la gestion de l'éducation et les systèmes d'information pour la gestion de la santé sont des systèmes de données administratives majeurs qui existent et sont utilisés dans de nombreux pays depuis de nombreuses années et sont continuellement améliorés et étendus.
Il existe également une variété de données administratives produites par le secteur privé et les organisations de la société civile, dont certaines sont utilisées par les ONS pour compléter les données existantes ou même remplacer des données incomplètes ou non disponibles. De nombreuses données du secteur privé et des OSC constituent des « mégadonnées », telles que les données de crédit des banques, les enregistrements d'appels et les données Internet des entreprises de télécommunications, et les données de commerce électronique des entreprises privées, ainsi que les données sur les ventes et les tendances de consommation des associations industrielles, les données de suivi des OSC, entre autres.
Alors que dans le passé, les données administratives étaient généralement considérées comme un support ou une alternative aux recensements et enquêtes traditionnels, elles sont de plus en plus considérées comme une source primaire, rentable et durable de statistiques dans le SSN et une énorme sourc.
Besoin accru de données administratives :
Les enseignements tirés des OMD comprennent la nécessité de renforcer les systèmes de données administratives, une leçon bien amplifiée dans les ODD, car de nombreux indicateurs de suivi des objectifs et des cibles dépendent largement de la disponibilité de données administratives de bonne qualité dans les pays. De même, la planification et le suivi d'autres objectifs de développement national reposent généralement sur un nombre considérable de données qui sont principalement ou uniquement générées à partir de sources administratives et réglementaires.
Avec l'augmentation des coûts des recensements et des enquêtes à grande échelle et la diminution des ressources pour les statistiques dans la communauté internationale et les SSN, les SSN sont de plus en plus poussés à améliorer les systèmes de données administratives. Increasing rates of nonresponse is a general problem for NSSs and contributes to high costs and quality issues for many of the traditional surveys. L'augmentation des taux de non-réponse est un problème général pour les SSN et contribue aux coûts élevés et aux problèmes de qualité pour de nombreuses enquêtes traditionnelles. Le renforcement des systèmes de données administratives pour produire des données administratives plus nombreuses et de meilleure qualité à des fins statistiques est une stratégie nécessaire pour les SSN.
Évaluation des systèmes de données administratives :
Il est important d'évaluer les avantages et les défis de l'amélioration et de l'investissement dans la production et l'utilisation des données administratives. Bien que les ressources et les capacités humaines, financières et technologiques soient des considérations essentielles, la hiérarchisation des secteurs et des sujets en tant que domaines de développement prioritaires est essentielle pour garantir des résultats concrets et des avantages stratégiques pour le SSN.
Actions concrètes
- Évaluer les systèmes existants ou établis dans des secteurs et/ou domaines prioritaires sélectionnés (par exemple, éducation, santé, agriculture, CRVS, SBR pas de traduction en français), RegPop). Pas 3.1 | Pas 3.2 | Pas 3.3 | Pas 3.4
- Explorer et évaluer les sources de données encore inexploitées (par exemple, les données des capteurs, les données générées par les citoyens, les rapports de routine et les données de suivi).
- Identifier les objectifs stratégiques et les principaux produits vers l'amélioration des données . Pas 4.2 | Step 4.3
- Identifier les actions spécifiques et les coûts correspondants, ainsi que les principaux facteurs de risque et les mesures d'atténuation. Pas 5.1 | Pas 5.2 | Pas 5.3
- Établir des mécanismes de partenariat institutionnel entre l’ONS et les ministères/agences mandatés dans les secteurs prioritaires et/ou domaines thématiques sélectionnés. Pas 6.3
- Envisager des partenariats avec des sources de mégadonnées telles que des entreprises de science des données, des entreprises de télécommunications et d'autres fournisseurs de services pour partager des données et/ou aider à développer des applications pour extraire des données.
- Étudier et considérer les systèmes existants des sociétés civiles (beaucoup sont spécifiques à un lieu) y compris les données générées par les citoyens pour produire des statistiques sur des questions spécifiques.
