sou · GXB325 · 2009-03-09 00:00:00 — Diskussionen blev konkret och intresset för automatiserad datafångst är stor. De ser fördelar och diskuterade: A.Kan vi få något tillbaka? Ex. jämförande nyckeltal till per- sonalrapporten. B.Ser stora problem med att de får in ändringar avseende statistik , vilket gör att de får göra snabblösningar. De får för kort planeringshorisont och skulle vilja ha ett bättre forum – förhandsbesked som kan ge ett plane- ringsunderlag för dem. C.Ser möjligheter att en ny central insamlingstjänst kan möjliggöra punkt A och B. Företaget levererar kalkylsystem som används för att följa upp kostnader och beräkning av nyckeltal på individnivå. De har 60 kommuner som kunder inom vård- och omsorgsverksamheten främst. Ensolution har automatiserat framställningen av vårdfliken i RS genom att fördelningsnycklar beräknats från lägsta nivå (individ). Eftersom samma individ drar olika stora kostnader och ingår i flera åtgärder är det inte så lätt ta fram manuellt. Kalkylering som utgår ifrån individstatistik leder till bättre kvalitet och effektivitet. SCB och (gemensamt möte) Det var ett möte som i mycket präglades av att information om utredningen gavs till SCB. Förändrad insamlingsteknik är en väl- digt stor fråga för SCB där flera större utvecklingsprojekt pågår för att underlätta uppgiftslämnande över lag. Har precis avslutat ett stort projekt för Individbaserad statistik. Man samlar in alla beslut från ärendesystemen i kommunen avseende hela verksamhetsåret - en gång . Insamling genom filöverföring (maskinellt skapade ur ärendesystemen) är helt domi- nerande. På myndigheten sker kontroller (formella och mer sam- mansatta med jämförelser med föregående år) som återförs till kommunen vid upptäckta/misstänkta felaktigheter. Vi diskuterade eventuella fördelar med att likt () standardisera t.ex. enkäter genom att skapa verktyg för myndigheten att själv bygga sina enkäter (utan hjälp av konsulter) och vinsten med att kunna få in materialet snabbare. Idén här är att Information hämtas med automatik från kommunens IT-system Felaktigheter kan återföras direkt till kommunen för komplette- ring, utan mänsklig hand, för de mest grundläggande kontroll- erna. Mer komplexa felanalyser görs på myndigheten. Här såg SOS en vinst dels genom utjämnad egen arbetsbelastning och genom att fel kan återföras till nära beslutshändelsen och inte som långt efteråt. Leverantörer påverkas (i detta fall ärendesystem) att infor- mationen alltid ligger klar att hämta. Dagens datafångst brister i struktur, effektivitet och är omodernt. Varje insamling konstrueras som en separat enkät i olika format Excel, filer, webenkäter och anpassas efter den slutliga statistik- produkten. Vad vi erfarit finns motsvarande också för distribu- tionen av statistik. Det saknas samordning och styrning som ser till systemets effektivitet och kvalitet i stort. För att åstadkomma mer än punktvisa förändringar krävs ett större grepp, en helhetssyn. Det kommer ta att färdigställa och statistikbehoven förändras liksom den tekniska utveck- lingen gör det. Slutsatsen blir att förändringsarbetet behöver place- ras i en organisatorisk struktur av varaktig natur. Central organisation - STIC Vi har kallat den organisationen för Statistisk insamlingscentral (STIC) som verkar tillsammans med intressenterna kommuner, systemleverantörer och . Vi använder begreppet STIC utan ta hänsyn till befintliga ansvarsområden hos intressenterna. Utveckling av kommunala IT-system Kommunernas och landstingens datasystem behöver utvecklas så att automatiserade informationsuttag kan göras och tekniskt över- föras till STIC. Man behöver underlätta för leverantörer genom bättre styrmedel och kanske också ge incitament. Olika specifikationer behöver tas fram, både tekniska och innehållsmässiga, som kan/skall användas för upphandling och systemutveckling. Detta bör gå att göra utan att göra avkall på marknadsneutralitet. Även detta är en fortvarig process och vi föreslår att STIC även har en del i detta. Ny syn på information Dagens statistikenkäter är oftast utformade efter ett särskilt syfte = en statistikprodukt. Vi ser en möjlighet att lämna in information på en annan och lägre nivå än . Statistikprodukterna kan därefter sammanställas från denna lägre informationsnivå. Fördelen är att man kan göra andra sammanställningar och analyser än de som gjorts tidigare – i stället för kostnaden för barn/unga i familje- hem () i RS kan t.ex. kostnaden för 21-åringar beräknas. Förutsättningen är naturligtvis att det går att få in ett tillräckligt komplett material på denna nivå för att få ett representativt urval. För de kommuner som lämnar information på denna nivå slipper man undan sammanställnings- och tolkningsarbetet, dvs. en effektivitetsvinst uppstår. I ett centralt datalager hos STIC med all insamlad statistik finns också möjligheten att kombinera sammanställningar från andra undersökningar från t.ex. en annan myndighet. Möjlig- heten till ett centralt datalager tycker vi bör beaktas i den tekniska arkitekturen. Det skulle även vara möjligt i ett senare steg att distribuera statistik från via ett datalager. Datalager och data warehouse Trenden inom statistik och informationsanalys sker inom olika former av datalager eller data warehouse. Den tekniska utvecklingen är stark och ger nya verktyg som underlättar sammanställning och presentation. Stora leverantörer som SAP, Oracle, , och Microsoft prioriterar detta område bl.a. genom att specialiserade företag som Business Objects, Hyperion och Cognos blivit uppköpta. Ett datalager bygger på att man samlar in och lagrar informa- tionen på en så låg nivå som det är praktiskt att hantera. Ett exempel är information kring kommunala beslut. En stor del av den kommunala verksamheten riktar sig till kommunens invånare t.ex. beslut om omsorg och vård till enskild person. Det är dessa beslut kompletterade med basinformation såsom tidpunkt, kostnad och längd man vill fånga. När man sedan har tillräckligt mycket infor- mation från t.ex. hela landet och kan man börja söka efter olika mönster och trender som inte går att se om man har informationen statistiskt tillgänglig som . finns en rad olika färdiga verktyg och tekniker för att göra utökade analyser. Ett exempel är data mining där avancerade tekniker används för att hitta olika typer av samband som kan ge svar på mer komplicerade frågeställningar. En stor fördel är att nya typer av sammanställningar och sta- tistikprodukter kan produceras utan att det innebär en ny begäran till kommunerna om ny inlämning av information. Många kommuner gör kalkyler per brukare som kan vara ett första steg i att skapa detta datalager. Vad vi vill säga här är att: Det ger högre kvalitet på informationen genom en enhetlig och regelstyrd inhämtning till det gemensamma datalagret. Nya avancerade statistik- och analysmetoder kan användas för att ge bättre beslutsunderlag till staten totalt. Ett datalager för statistikinsamling kan möjliggöra att man skiljer på insamling och framställning av statistik på ett sätt som gagnar båda sidorna av statistikproduktionen. Statistik kan lämnas på lägre nivå än (basuppgifter) och kan därmed tillfredställa nya statistikbehov när de uppkommer utan att kommuner behöver lämna in ytterligare uppgifter. Kommunen slipper därmed den nuvarande sammanställnings- bördan. Tolkningsproblemen reduceras dessutom för kommunerna genom att mer basala uppgifter lämnas. En lösning i denna riktning öppnar också för att via denna struktur distribuera den sammanställda statistiken. Vision/lösning - nytt sätt organisera och utföra statistikinsamling Hur ser en tänkbar ny lösning ut och hur kommer man dit? Från kommuners IT-system överförs informationen till STIC. Internet används som transportmedel och där datorer kommu- nicerar med varandra via s.k. webservices. Initiativet till automatisk överföring ligger tekniskt antingen hos kommunen/eller hos STIC. Det kan variera för olika grupper av data. I det sistnämnda fallet tänker vi oss att STIC hämtar infor- mation helt automatiskt utan åtgärder. Det som behövs är att strömmen är på och att informationen finns färdig att hämta. Detta kan jämföras med de uppdateringar som görs från Microsoft där din dator kollar om det finns uppdateringar att hämta och sedan överför dessa. Det öppnar för att hämta in information löpande av händelsestyrd information, som de beslut som Social- styrelsen tar in från kommunernas ärendesystem. Fördelarna med det är att man jämnar ut kontrollarbetet (fel som upptäcks) på myndigheten över året och ger möjlighet att hålla en löpande aktuell publicering av statistik. I andra fall är initiativet det motsatta, dvs. information samman- ställs i lokala system och anropar för överföring. All statistik lämnas in till STIC. I en kommunportal finns all in- lämnad statistik samlad, såväl maskinellt som manuellt inlämnad samt åtkomst till information och sammanställningar av informa- tion som lämnats decentralt (t.ex. av varje skola). Behövs ett signe- ringsförfarande görs detta här för att släppa informationen vidare. I portalen finns också åtkomst till tidigare års statistik. Här finns även all information om statistikobjekten - hur de skall fyllas i, vanliga frågor, etc. Den här vägen lämnas också frågor in för att besvaras av ansvarig statistikexpert. Dessa (eller vissa) frågor och svar kan göras allmänna och fritextsökbara. Kommun- portalen flaggar förseningar avseende undersökningar och visar på felaktigheter avseende inlämnad statistik. Mail är en möjlig kom- pletterande kanal för felmeddelanden. Från kommunportalen finns också tillgång till text som skall inkluderas vid kommunala upphandlingar avseende statistik och annan information som har betydelse för inlämning av statistik. Kommunala IT-system har anpassats så att automatisk överföring av information kan göras direkt från dessa system. Specifikationer för leverantörer att följa ges ut av huvudmannen för STIC. Denna text och de förpliktelser som gäller över tiden ingår i alla upphand- lingsunderlag avseende kommunala IT-system. Styrmedel har tagits fram för att få alla leverantörer att anpassa sina system. Vid för- ändringar av den informationen följs ett arbetssätt som möjliggör för leverantörerna att hinna förändra sina IT-system. Samordnings- ansvar för detta har STIC. Webformulär används för information som är av en sådan natur att den inte kan hämtas från IT-system . För de kommuner som inte har IT-system som kan lämna automatiserat lämnas informationen på ett liknande sätt som . Särskilt kommer detta att vara vanligt. Myndigheter hämtar statistikinformationen från STIC. I STICs portal läggs information om statistikundersökningarna in för kommunerna att ta del av enligt ovan. Här skall man kunna läsa allt om kommande planer om förändringar för system leverantörer att ta del av. Det finns delat ansvar mellan STIC och myndigheten. Teknik, drift, programvaror och viss samordning ligger hos STIC. En följd av detta är att statistik myndigheten kommer alltid att behöva gå via STIC. Grunden för detta ligger i de ansvars- områden som bör tilldelas STIC som Formulär, inmatningsmetodik, insamling. ger enligt sin specifikation STIC i uppdrag att realisera en ny eller en för- ändrad statistikinsamling. STIC ansvarar för framtagning av teknisk lösning där hänsyn tas till mål avseende enhetlighet, struktur, defintioner, dokumentation, kostnader Samordning av SAMs statistikvariabler. Visionen avseende automatisering och ett samlat datalager för med sig behovet av att samordning över myndighetsgränser. Det handlar om modell och data + metadata i datalagret, redundans (dubblettinfor- mation) med mera Med IT-ansvariga menas generellt IT-personal på kommuner och då särskilt lokala systemförvaltare av egen utvecklade system. De kan via portalen läsa beskrivningar av den statistik som skall samlas in. Dessutom lägger myndigheter in de planer de har på förändringar även innan de är detaljutformade för att ge leve- rantörer kännedom att något är på gång. För att det skall bli verkningsfullt bör så mycket information som möjligt lämnas så att leverantörer kan planera in sitt arbete. Definitiva specifikationer bör vara utformade på ett sådant sätt att de är tydliga för verksamhetskunniga kompletterat med tek- niska krav och fakta. Leverantörers system kan också ges möjlighet att anropa STIC för att kunna inkludera jämförande nyckeltal in i sina system. Det är en synpunkt som framfördes vid våra kontakter och ger möj- lighet att inkludera jämförande nyckeltal i de operativa under- lag/rapporter som finns i t.ex. personalsystem på driftställe/kost- nadställe nivå. Det kräver att STIC distribuerar denna typ av nyckeltal på en sådan nivå som efterfrågas. STIC (Statistisk Insamlings Central) Det STIC ansvarar för är: Teknik och drift av statistikinsamling Dataöverföring – programvara och specifikationer – mellan -kommun och STIC -STIC och myndighet Programvara (ramverk, halvfabrikat) för att snabbt och enkelt skapa inmatningsformulär/webenkäter. För vissa typer av enkäter bör detta arbete kunna göras utan särskilda tekniska kunskaper. Fördel med detta: lägre kostnader och enhetlighet i utformning och layout. Teknisk information och assistans till leverantörer och kom- muners IT-personal. Samordning och planering vid förändringar i statistik Organisation som bygger de nya insamlings- och (ev.) distribu- tionskanalerna för statistik. Organisation som svarar för teknik och drift inkl. helpdesk. Specifikationer och upphandlingsföreskrifter enligt. Sedvanlig teknik för att skydda och säkerställa data finns i STIC. Kryptering används vid överföringen. Persondata avidentifieras så att man aldrig kan identifiera personer via gränssnitt i portalerna. Alternativt kan informationen redan vara avidentifierad när den lämnas. Det går också att tänka sig lösningar som e-signering. Vi ser inte detta som ett tekniskt problem – det gäller att införa de tekniska och hanteringsmässiga föreskrifter och den tillsyn som krävs. En modell för insamling för kommunstatistik som kan ligga till grund för en mer enhetlig behandling och hantering av kommun- information på statlig nivå är det vi vill beskriva. 1.Skapa en mer automatiserad inlämning för att få in underlagen tidigare. Detta ska ske genom att införa mer automatiserade gränssnitt mellan de olika delarna i processen. 2.Skapa bättre informationskvalitet genom att a.separera rapporteringen mer än och renodla de olika delarna. Det sker genom att lämnandet av uppgifter mer ska lämnas m.h.t. när de uppkommer och inte som när statistiken ska produceras. b.separera lämnande av uppgifter och producerandet av sta- tistik kan också redundans (dubblettinformation) undvikas. Varje uppgift behöver bara lämnas en gång. 3.Arkitekturen kan bli en grund för statistikhanteringen på lång sikt i en bredare bemärkelse än om så skulle önskas enligt de resonemang kring bl.a. datalager och vad detta kan ge och medföra som redovisats tidigare. Med den presenterade nya synen på informationen måste alla insamlade uppgifter analyseras för att bestämma vilken nivå den nu ska insamlas på. Följden blir att mer information kommer att samlas in än . Vi vill skapa en grund för att kunna dra större nytta av all den information som finns. För kommunernas del innebär det att listan på enskilda lämnade uppgifter kommer att öka. Förhoppningsvis uppvägs det av att uppgifterna är av mer basal karaktär, är lättare att ta fram och att tolkningsproblem och summeringsarbete minskar. Det är vår uppfattning från gjorda kommunbesök att många av de problem som där framställdes löses eller underlättas av det sätt att samla in uppgifter som vi föreslår. I ett första skede, innan webservices finns på plats, kan de nya termerna behöva hämtas ur systemen i stället för de gamla. Det innebär att de s.k. statistikmodulerna/rapporterna måste modifie- ras. I nästa steg införs webservices som en del av verksamhets- systemen. STIC måste även kunna hantera att ta emot en oföränd- rad fil eller Excel-ark för verksamhetsstatistik då alla kommuner inte kommer att kunna lämna in uppgifter enligt det nya sättet. Acceptansen från leverantörerna tror vi finns. Statistikuttag ingår som ett absolut krav i varje upphandling och måste tillgodo- ses. Nya standardiserade gränssnitt (webservices) som lätt kan utökas för flera statistiksyften innebär en modernisering av syste- men som gör att förändringarna kan motiveras. Många leverantörer av de större systemen har olika former av egna data warehouse lösningar som kan dra nytta av den nya informationen. En förutsättning för att införa den föreslagna lösningen är att mottagande myndigheter accepterar den och uppskattar de mer- värden som skapas. Genom att få tillgång till informationen på en mer basal nivå kan en djupare analys göras där så är önskvärt. Det finns även möjlighet att erbjuda utökade statistiska undersök- ningar, i den information man har, utan att behöva skicka ut nya enkäter. Dagens arbetssätt speglar inte denna nya syn. Myndigheterna tar fram den statistik man är ålagd på enklast och snabbaste sätt för varje enskild typ av statistik. Det vi nu föreslår innebär en större Det kommer att kräva en översyn av arbetsprocesserna vid statistikproduktion. Kommunernas verksamhets- och redovisningssystem, varav de flesta innehåller statistikmoduler , gör rapporter i form av filer eller Excel-ark för varje statistikinsamling. I stället hämtas denna information via webservices på en lägre nivå eller under en över- gångsperiod genom nuvarande rutiner till den kommunala insam- lingsdatabasen via ETL-modul hos STIC. Kommunerna kommer att ha tillgång till sin information via en kommunportal för kontroll, avstämning och signering av lämnad information. Statistisk Insamlings Central STIC I ETL modulen omformas och normaliseras informationen enligt det centrala regelverket till den nya lägre nivån vid behov innan det laddas in i det nationella datalagret. Det görs för att bli användbart för fler syften, inte enbart en specifik statistikprodukt. Statlig del () Informationen, som finns i datalagret i normaliserad form, sammanställs enligt regelverket för resp. enkät/statistikprodukt och hämtas härifrån till resp. myndighet på nuvarande sätt, via Excelark, eller textfil, eller via webservices. Myndigheterna har en portal för att skapa och hantera defini- tioner och regelverk kring statistikproduktionen. Det är detta regelverk som bestämmer hur statistiken ska sammanställas för varje enskild statistikprodukt. Syftet med denna komponentbeskrivning är att konkret beskriva hur lösningen kan genomföras i praktiken. Det finns färdiga produkter på marknaden som kan användas för många av de komponenter vi behöver. Det gör att mycket av arbetet blir mer i form av konfigurering och anpassning än av att bygga allt från början. Vi nämner exempel på produkter med namn i texten för att visa på vad som finns på marknaden. Det kan finnas andra pro- dukter som klarar samma sak men nämnda har vi så stor kunskap om att vi är säkra på att de uppfyller ställda krav. 1.Från redovisningen och verksamhetssystemen hämtas boksluts- och verksamhetsinformation såsom kostnader, aktiviteter, resurser, insatser och brukare. Informationen måste liksom even- tuellt rensas från t.ex. interna transaktioner men man kommer att slippa arbetet med att tolka så mycket som eftersom informationen lämnas på lägre nivå. Därefter kvalitetskontrolle- ras och avstäms informationen ungefär som innan den lämnas vidare till nedbrytningsmodulen genom befintlig statistik- modul eller webservices. 2.Denna modul finns i form av en produkt som heter CostPerform. Här kompletteras informationen med RS-kod- ning och fördelningsnycklar. Dessa är i huvudsak volymbase- rade men kan också vara av annan art. De kan antingen beräknas automatiskt med hänsyn av verksamhetsstatistik eller anges manuellt. Vi tänker oss att kommunerna går in på en websida för att fylla i och kontroller sina fördelningsnycklar. 3.Nu processas all information för att brytas ner till lägsta nivå med fördelad kostnad på alla dimensioner i verksamheten, såsom resurs (t.ex. äldreboende på viss adress), aktivitet (t.ex. administration), insats (t.ex. särskild boende) och brukare (mottagare av insatsen). kan vi summera kostnader i vilken dimension och för vilka syften som helst. 4.Informationen sammanställs för kvalitetskontroll av kommun- erna själva. Automatiska valideringar och rimlighetskontroller görs bl.a. baserade på föregående års siffror. Kommun får sedan godkänna lämnad information genom någon form av signering. Den nya informationen lagras dels i den kommunala insamlings- databasen dels i datalagret. 5.Informationen omformas och tvättas ytterligare att passa ett datalager. Det kan t.ex. bestå i att bestämma hur man ska hantera saknade uppgifter. Vad gör man om viss data inte finns? Om t.ex. datum för ett beslut inte finns, ska man försöka återskapa det på grundval från annan information eller ska man låta det vara okänt? Andra typer av bearbetningar som görs här är av typen: Ett beslut om hemtjänst som innebär att en brukare får städning . Man kan vilja skapa varje besök som ska göra enligt beslutet i databasen för att kunna summera antalet besök snabbt utan att göra detta varje gång en sådan fråga ställs. I detta fall skulle innebära att man först skulle räkna antalet veckor i de specifika månader beslutet omfattade för att sedan kunna summera Här har t.ex. SQL Server (databasprodukt från Micro- soft) stort stöd för hela ETL-processen. 6.Informationen lämnas till STIC och lagras i datalagret. Här byggs också s.k. kuber som är färdigsummerad information i alla de olika dimensioner som önskas. Här finns nu alla kommuners information summerad och sammanställd. Här har alla större databasleverantörer produkter som täcker vårt behov. 7.Regelverket för termdefinitioner för statiskinformationen och statistikprodukter måste kunna registreras och uppdateras. Applikation måste byggas. Här finns ingen färdig produkt att tillgå. 8.Statistikprodukterna sammanställs enligt regelverket och lämnas till/hämtas av statistikproducenterna (myndigheterna). Här måste applikation och webservices byggas. Business Intelligence (BI) Sammanfattande benämning på programvaror och lösningar som används för att samla in, konsolidera, analysera och rapportera en organisations data. Data kan vara lagrat på olika ställen och i olika system eller komma från externa källor. Business intelligence- lösningar innefattar data warehouse (datalager), data marts (data- butik), beslutsstödssystem, lösningar för frågor och rapportering, analyser samt data mining. Koncept utvecklat av . Inmon. En logisk sammanhållen datamängd som är avsedd för analys och som speglar flera tids- perioder genom att data regelbundet hämtas från andra data- baser/register. Används för att stärka ledningens beslutsunderlag på grundval av en målinriktad, integrerad, tidsrelaterad och varaktig insamling av information. Warehouse är en databas som är skild från de operationella IT-systemen i verksamheten. Det fun- gerar som en verksamhetstäckande databas för alla typer av system och fungerar därför som ett verktyg för ledningen. är en analysteknik som går ut på att upptäcka viktiga och nya sammanhang, mönster och tendenser genom att analysera stora datamängder, via registrering av mönster samt statistiska och matematiska metoder i ett data warehouse. Data Mining-metoden kan ge bättre prognoser samt mer differentierad segmentering, klassificering och utvärdering av olika grupperingar eller andra begrepp inom aktuellt område. ETL (Extraction, Transformation, Loading) Verktyg som stöder uppbyggnad av ett data warehouse. Extrac- tion är utvinning av data från olika datakällor. Transformation är anpassning av datat efter de krav som ställs av data warehouse- modellen och den aktuella databasen (data transformation). Loading är inläsning av data till en ny databas, som är struk- turerad för rapport- och analysmöjligheter.