Stratégie ministérielle d'ISDE en matière de données

From wiki
Jump to navigation Jump to search

(Francais: ISED Departmental Data Strategy Placemat) (Page d'acceuil: Stratégie des données d'ISDE)

Stratégie ministérielle d'ISDE en matière de données : La voie à suivre

Vision:

ISDE exploite la puissance des données pour créer une économie dynamique, concurrentielle et axée sur le savoir

Mission:

En procurant aux employés les données, compétences et outils requis, nous pourrons servir les entreprises et citoyens canadiens au niveau de l'excellence.

Moteurs d'activité

  • Prestation des services améliorée
  • Politiques, recherche et évaluation fondées sur les données probantes
  • Meilleure capacité narrative et d'élaboration de rapports de suivi
  • Services internes bonifiés
  • Meilleures réglementation et mise en application

Objectifs

  • Les entreprises et citoyens canadiens sont mieux informés et servis
  • ISDE adopte une culture accès sur des données accessibles, sécurisées et de grande qualité
  • De nouvelles compétences sont ajoutées au bassin de talents d'ISDE et l'expérimentation est favorisée
  • Nous honorons la confiance du grand public en nous assurant que les données sont traitées de manière éthique et sécuritaire

Ce que nous faisons?

La stratégie de données d'ISDE comporte six piliers, chacun comportant des initiatives de haut niveau en trois phases de mise en œuvre; poser les fondations, passer à une vitesse supérieur, et adopter la culture des données. Le tableau suivant présente chaque pilier par phase de mise en œuvre.

Poser les fondations

Passer à une vitesse supérieure

Adopter la culture des données

Gouvernance des données

_____________

Leadership en matière de données établi
  • Bureau principal des données
  • Structure de gouvernance des données
  • Identifier les principaux responsables et champions des données

_______________________

Changement de culture au sein d'ISDE
  • Création d'un réseau de responsables et de champions des données
  • Mise en œuvre et supervision des processus de données

_______________________

Les gens valorisent leurs données et y voient un atout
  • Surveiller l'adoption de processus et normes en matière de données harmonisés avec les pratiques du gouvernement
  • les responsables des données facilitent l'accès aux données

_______________________

Data Access

_____________

Data access challenges are well understood
  • Inventory & valuation of data assets
  • Inventory data sharing agreements
  • Assessment of legislative & policy framework for data sharing

_______________________

Work on transformative data access initiatives
  • Develop common consent statement for data sharing
  • Create roadmap for a data sharing hub
  • Partner with Sectors to pilot data sharing and data integration Investigate data sharing opportunities across all levels of government

_______________________

ISED data are open by default
  • Launch common consent statement for data sharing & monitor data sharing
  • Deploy self-service data sharing hub
  • Expand data sharing to all levels of government

_______________________

Data Framework

_____________

Data framework and models are developed
  • Data standards, including Common Business Profile and dictionaries, developed and piloted Framework for ethical, secure use & storage of data developed
  • Detailed data models for collection, acquisition, processing and storage conceptualized and piloted

_______________________

Put in place data framework and models
  • Process to handle and use data are known
  • Quality assurance standards developed Data standards launched
  • Framework for ethical & secure data use implemented
  • Data models in place across the department

_______________________

Protection of data via privacy by design
  • Staff confidently conduct work with high quality data, with well-established data standards, definitions, and the privacy and security of Canada's data assured

_______________________

Talent

_____________

Baseline and identify skills gaps
  • Identify business needs
  • Assess data literacy
  • Identify data-related learning and development

_______________________

Our workforce begins to transform
  • Develop career path & data competencies
  • Upskill and retrain new and existing staff
  • Recruitment strategy based on required data skills

_______________________

We have trained people to reach our goals
  • Ongoing recruitment & development
  • Talent retention initiative
  • Data as core competency for career development

_______________________

Innovation

_____________

Foundation for change is established
  • Early opportunities identified
  • First data analytics pilots undertaken
  • Success stories shared

_______________________

Experimentation begins to yield results
  • Roll-out successful pilots to other sectors
  • Continue to communicate approaches and use cases
  • Identify mechanism for making decisions on proposed innovative solutions

_______________________

Innovation becomes common business practice
  • Initiate departmental analytics support
  • Develop Free Agent data talent matching service (data-skilled talent pool for short-term work)
  • Establish data science pipeline

_______________________

Technology

_____________

Higher organizational awareness of existing solutions
  • Determine technology requirements
  • Establish technology strategy
  • Experiment with technology solutions for data (management, sharing, creation, data analytics)
  • Roadmap for Client Relationship Management (CRM)

_______________________

New tools and processes put in place
  • Implement technology strategy
  • Business processes for use of new technologies
  • On-site storage, common data software suite
  • Business analytics tools available

_______________________

Internal technology keeps pace with innovation
  • Integrated suite of IT tools for data and analytics
  • Departmental Client Relationship Management with Common Business Profile
  • Continual evaluation of Next Generation technology with new tech use on demand

_______________________