310 likes | 595 Views
Elektroniske arkiver Utfordringer og krav. Det fysiske og det psykiske arkiv. ”@. Verktøy Dataformater Maskiner/utstyr Metadata Kompetanse. Se og tolke. Hva er et elektronisk arkiv.
E N D
Det fysiske og det psykiske arkiv ”@ Verktøy Dataformater Maskiner/utstyr Metadata Kompetanse Se og tolke
Hva er et elektronisk arkiv Etter definisjonene i arkivlovens forskrifter §2a og b samt §2-14 må vi kunne forstå et elektronisk arkiv som: All informasjon som blir skapt, lagret og behandlet elektronisk, samt dokumentasjon som beskriver systemets metadata.
METADATA ”Data om data ” • Beskriver struktur ,sammenheng • (kontekst), bruk og mening med data. • Eksempler kan være • Datamodell • Funksjonsbeskrivelse • Rutinebeskrivelse • Dataflytdiagram • Brukermanual • Recordbeskrivelse • Regelsett • ”Beskrivelse av kjente feil og • mangler er også viktige metadata.”
Eksempler på Elektroniske arkiv • Alt fra små medlemsregistre til større fagsystem lagret i ulike typer databaser. • Dokumenter lagret i tekstbehandlingsfiler • E-post meldinger • Web-sider • Digitale filer inneholdende lyd, bilde og film
Forskjellen på analog og digital bevaring ANALOGE MEDIUM og INNHOLD hører sammen og bevares slik at det ikke forringes. DIGITALE Bevare INNHOLDET sammen med METADATA, og føre kontinuerlig kontroll med at INNHOLDET er lesbart og tilgjengelig. ”teknologien er uvesentlig så lenge formatene er intakt!”
Hva er en database ”Kort fortalt er dette en velorganisert samling av data, som man skal kunne bearbeide og søke i.” De fysiske data er ikke leselig for det blotte øye, man trenger såkalte databasehåndterings- systemer (DBHS) som tolker og oversetter: Logisk beskrivelse DBHS Fysisk Lagring (Database håndteringssystem) File PERSON 011110101001111000101 Felt FNR 9(11) 011110101111011110110 Felt NAVN X(20) Kryptering Pakking
Eks. på ulike typer databaser • Filbaserte databaser • Hierarkiske databaser • Nettverksdatabaser • Relasjonsdatabaser • Objektorienterte databaser ET DATAFORMAT Forteller hvordan data er representert
Hva er en datamodell En datamodell er resultatet av analyser og dokumenterte informasjonsbehov. Objekt (Entitet) postnr Kjønnkode Sammenheng (Relasjon) Egenskaper (Attributter) En datamodell viser en idealisert beskrivelse av virkeligheten!
Hva er en recordbeskrivelse Beskriver egenskaper med et datasett (eks tabell eller fil) og egenskaper ved hvert av elementene som inngår i dette datasettet. datasett egenskap element Tabell: Ansatt Kolonne datatype index Foreign Key Ansattnr number(10) not null PK Fornavn char(30) Etternavn char(30) Gate char(30) Postnr char(4) I Poststed(postnr) Status char(1) : : : Comment on status is ” Status=V (Vikar), F (Fast), M (Midlertidig)”
Hvordan data kan være organisert og lagret Eks. på filbasert database FIL: LONN0399.TXT Ansattnr Fornavn Etternavn Gate PostnrPoststed Kjønn 1 Snurre Sprett Gulrotv.1 1000 KANINBY M 2 Donald Duck Main street 6000 ANDEBY M 3 Minni Mus Ostegt 2000 GÅSEBY K Eks. på relasjon database Tabell : ANSATT (= Datasett om en ansatt) Ansattnr Fornavn Etternavn Gate Postnr Kjønn 1 Snurre Sprett Gulrotv.1 1000 1 2 Donald Duck Main street 6000 1 3 Minni Mus Ostegt 2000 2 Tabell : POSTSTED Postnr Poststed 1000 KANINIBY 6000 ANDEBY 2000 MUSEBY Tabell: KJØNN Kjønnkode Beskrivelse 1 Mann 2 Kvinne 3 Ikke spesifisert
Et skjermbilde fra BKSAK- (Bergen kommunes saksarkivsystem) Eks. på kodeverdier.
Oversikt over en liten del av Bergen kommunes arkivdatabaser Hver database/filsystem har spesielle egenskaper og formater som gjør at man er avhengig av spesielle operativsystemer, maskinvare og ikke minst kompetanse for å få tilgang til dataene.
Utfordringer når det gjelder bevaring og tilgjengeliggjøring av elektroniske arkiv for fremtiden? • Data til depot • Lese/eksportere originale data • Nok og riktig dokumentasjon • Standardisere • Kompetanse • Lage system som i varetar de elektroniske arkiv
Et historisk elektroniske arkiv vil aldri bli bedre enn det svakeste leddet i kjeden Hva er de svake leddene? • Dårlig planlegging ved innføringsprosjekter • For lite samarbeid mellom ulike fagpersoner • Liten eller manglende kvalitetskontroll • Mangelfulle rutiner/ansvar • Teknologisvikt • Manglende standarder • Manglende IT-kompetanse • Manglende mottaksapparat for bevaring
Systemutviklingsprosessen Behovsspesifikasjon Dataflytdiagram Kravspesifikasjon PLANLEGGING Er-diagram Datamodell Prosessmodell Prototyping Utkast systemdok DESIGN ANSKAFFELSE eller KONSTRUKSJON Programmering Systemdok. Brukerdok. Driftsdok. TESTING OG IMPLEMENTASJON Testplan Testdokument - design/teknisk Rutinebeskrivelse Gjennomføringsplan Endringsønsker Feilrapporter INNFØRING DRIFT Driftsrapporter Logger Pågående prosesser Endringsevaluering, kvalitetskontroll, versjonshåndtering,drift
Arkivplan for elektroniske arkiv • Avleveringskrav til arkivskaper • Format • Medium • Merking • Dokumentasjon • Normalisering • Arkivinstitusjonens oppgaver • Ajour i forhold til lover, regler og retn.linjer • Konvertere til riktige formater etter behov • Ivareta sikkerhet både fysisk og autorisasjon • Fremhente og tilgjengeliggjøre informasjon • Rådgivning og bistand i arbeidet med å tilrettelegge og overføre data.
ArkivinstitusjonensUtfordringer • Å være i forkant • Forankring i organisasjonens ledelse • Stille krav og delta ved innføring av nye elektroniske systemer. NB! Noark4 • Informere og bevisstgjøre arkivskapere • Innføre metadatasystem i org. For de systemene som er i produksjon. • Skaffe nok ressurser. • Opprette et mottaksapparat for de historisk elektroniske arkivene, samt plan for gjennomføring.
Hva er de organisatoriske utfordringene? • Økt behov for IT-ressurser • Økt behov for kvalitetsrevisorer og data-administratorer • Større integrasjon mellom it-/ og arkivinstansene • IT-strategi – digital orden • Arkivfunksjonen må få mer myndighet og påvirkningskraft • Bevisstgjøring blant brukere • Økende mengde av data • Økte kostnader Mangelfulle og dårlig arkiv er et organisatorisk problem som oppstår allerede i planleggingsfasen, ikke et problem eid av arkivenheten.
Vurderingskriterier for bevaringsarbeid • For hvem og for hvilket • formål er dataene viktig • for ettertiden? • Hvor mye av dataene skal tas vare på? • Hvor ofte regner man med å få • forespørsler? • Hvor pålitelige er dataene med tanke på • autentisitet. • Hvor mye koster det å få satt data i • system? Statistikk Pålegg Historie/kultur Juridisk Forskning
Hvordan bevare og tilgjengeliggjøre historisk elektronisk arkiv? • (LØSNINGSALTERNATIVER) • Ta vare på det originale utstyr, programvare og data • Konvertere de originale data til et standardisert format (eks ascii) uten å gjøre noe for å rekonstruere datastrukturen. • Konvertere de originale data til standardisert format og laste dem inn i • en database hvor den opprinnelige strukturen/sammenhenger gjenskapes. • Bygge opp en dynamisk/generell metadata-database.
Mange spørsmål fins det svar? • Hvilke standarder og metoder skal benyttes for elektroniske arkiv. • Hvem har ansvar for de elektroniske arkiv. • Hva sier konsesjoner og lovverk om måten å lagre elektronisk historisk arkiv. • Hva er kravene for at et dataarkiv er etterrettelig/pålitelig. • Hvor mye må med av dokumentasjon/informasjon for at det skal være mulig å gjenoppbygge en database struktur • Hva er viktig vedr dokumenter? • Hvordan håndtere elektroniske signaturer?
Når er et arkiv etterretterlig KVALITET • Validering og kontroll • Standardisert registrering • Bevissthet SPORING (HVEM, HVA, NÅR) • Endringslogg • Transaksjonslogg • Hendelseslogg DOKUMENTASJON Beskriver sammenhenger, struktur og bruk. SIKKERHET • Fysisk sikring • Autorisasjon/tilgang • kvalitetskontroller
Suksessfaktorer • Produksjonssystemene må være etterrettelig • Systematisk kvalitetskontroll • Rutiner og disiplin • Bruk av standarder • Vedlikehold og oppfølging Å etablere et metadata-system for systemer i produksjon, vil være strategisk lønnsomt
Kvalitetsbestemmende faktorer Økonomi Kommunikasjon Ledelsen Organisasjonen Brukere Rutiner Database Applikasjon Kompetanse Leverandør ReglerKontroll/validering Sikkerhet Verktøy Myndighetene Arkivet Kvalitetsrevisorer Dataleverandører Tid
Fra foredling til produkt Mål Råvarer/ (-data) Verktøy Tap/svinn Resultat ? Behov
Digitale arkiver er kommet for å bli, vi må derfor tenke muligheter selv om det finnes endel problemer! Problemer Fordeler Et hav av dataformater Enorme datamengder Ofte teknologiskifte Leverandører kommer og går Mer krav til sikring Større krav til disiplin Nye og bedre teknikker for transaksjonshåndtering Stadig bedre lagringskapasitet Billigere lagringsmedier Gjenfinning blir enklere Bedre sikkerhetsfunksjoner Sammenstilling av data Lettere å formidle data + mange muligheter
Eksempel på at dårlig datakvalitet forekommer Følgende to eksempler er hentet fra tilfeldige internettsider. 4.5. Løsning for dagkirurgi Takstkoden brukes som seleksjonkriterium fra poliklinikkfilen. Dette er nødvendig i en overgang fordi poliklinikkfilen har så dårlig datakvalitet at det ikke er mulig å DRG-gruppere filen direkte. ***** Statistisk sentralbyrå FD-TRYGD -- Sykepenger Diagnose ihht. sykemelding. Forløpstabellen inneholder ikke opplysninger om diagnose for 1992 pga. dårlig datakvalitet i grunnlagsregisteret. For senere år er opplysninger om diagnose inkludert.