PowerPoint-presentasjon

1
Elektroniske arkiverUtfordringer og krav
2
Det fysiske og det psykiske arkiv
_at_
Verktøy Dataformater Maskiner/utstyr Metadata Komp
etanse
Se og tolke
3
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.
4
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.
5
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

6
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!

7
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
8
Eks. på ulike typer databaser

• Filbaserte databaser
• Hierarkiske databaser
• Nettverksdatabaser
• Relasjonsdatabaser
• Objektorienterte databaser

ET DATAFORMAT Forteller hvordan data er
representert
9
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!
10
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 StatusV
(Vikar), F (Fast), M (Midlertidig)
11
Hvordan data kan være organisert og lagret
Eks. på filbasert database
FIL LONN0399.TXT   Ansattnr Fornavn Etternavn G
ate Postnr Poststed Kjønn 1 Snurre Sprett Gul
rotv.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 Tab
ell POSTSTED   Postnr Poststed 1000 KANINIBY 6
000 ANDEBY 2000 MUSEBY
Tabell KJØNN   Kjønnkode Beskrivelse 1 Mann 2 K
vinne 3 Ikke spesifisert
12
Et skjermbilde fra BKSAK- (Bergen kommunes
saksarkivsystem)
Eks. på kodeverdier.
13
Et wp-dokument
14
wp-dokumentet som lagret informasjon i databasen
15
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.
16
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

17
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

18
Systemutviklingsprosessen
Behovsspesifikasjon Dataflytdiagram Kravspesifikas
jon
PLANLEGGING
Er-diagram Datamodell Prosessmodell Prototyping Ut
kast systemdok
DESIGN
ANSKAFFELSE eller KONSTRUKSJON
Programmering Systemdok. Brukerdok. Driftsdok.
TESTING OG IMPLEMENTASJON
Testplan Testdokument - design/teknisk Rutinebes
krivelse
Gjennomføringsplan Endringsønsker Feilrapporter
INNFØRING
DRIFT
Driftsrapporter Logger
Pågående prosesser Endringsevaluering, kvalite
tskontroll, versjonshåndtering,drift
19
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.

20
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.

21
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.
22
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
23
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. Konverte
re 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.
24
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?

25
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

26
Suksess faktorer

• 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
27
Kvalitetsbestemmende faktorer
Økonomi
Kommunikasjon
Ledelsen
Organisasjonen
Brukere
Rutiner
Database
Applikasjon
Kompetanse
Leverandør
Regler Kontroll/validering Sikkerhet
Verktøy
Myndighetene
Arkivet
Kvalitetsrevisorer
Dataleverandører
Tid
28
Fra foredling til produkt
Mål
Råvarer/ (-data)
Verktøy
Tap/svinn
Resultat
?
Behov
29
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
30
Det sterkeSTE er det foranderlige!
31
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.