SDMX - kurz erläutert

Entscheidungsträger müssen über Hintergrundwissen verfügen. Im Zusammenhang mit dem Austausch statistischer Daten und Metadaten ist eine Vielzahl von Aspekten, die das Datenangebot betreffen, zu berücksichtigen.

Einige Beispiele:

• Der Datenaustausch ist komplex, ressourcenintensiv und teuer, wenn Daten auf vielfältige Weise erhoben und in unterschiedlichen Formaten über verschiedene Kanäle übermittelt werden.
• Verschiedene Organisationen können ähnliche oder gleiche Daten erheben.
• Ähnliche Konzepte können unterschiedliche Inhalte abdecken.
• Wenn die Datenerhebung manuell erfolgt, kann es zu Fehlern und Inkohärenzen kommen.

Hinzu kommen nachfragebedingte Herausforderungen, etwa der erhöhte Bedarf an Daten, sowie der immer schnellere und häufigere Datenaustausch und eine größere Bandbreite des Informationsaustauschs.

Entscheidungsträger müssen auch die Vorteile kennen, die SDMX bieten kann. SDMX

• schafft Vertrauen,
• verbessert Kohärenz und Vergleichbarkeit,
• unterstützt die Modernisierung,
• verbessert Aktualität und Zugänglichkeit,
• verringert Kosten und Berichtsaufwand,
• beseitigt Hindernisse für die Umsetzung und die Zugänglichkeit der Daten und
• bietet Zugang zu einer weltweiten Gemeinschaft von Nutzern.

Weitere Informationen zu den Vorteilen des SDMX-Standards finden Sie im SDMX-Business Case auf der offiziellen SDMX-Webseite.

Das SDMX-Informationsmodell bildet das Kernelement von SDMX. Es beschreibt Statistiken in standardisierter Form, identifiziert Objekte und ihre Beziehungen zueinander und ermöglicht ihre zentrale Verwaltung sowie einen standardisierten Zugang. 

Mit anderen Worten: Statistische Daten, Metadaten und der Datenaustauschprozess werden modelliert.

Daten sind konkrete Beobachtungen eines spezifischen statistischen Phänomens zu einem bestimmten Zeitpunkt. Ein Datensatz ist eine Sammlung zusammenhängender Beobachtungen, die nach einer vorgegebenen Struktur organisiert sind. 

Daten haben ohne eine entsprechende Beschreibung keine Bedeutung. Ein Beispiel: Was bedeutet 2 347? Ohne Konzeptdeskriptoren und identifikatoren zur Beschreibung der Bedeutung ist diese Zahl nicht aussagekräftig.

Wenn man sie nun im Hinblick auf das Land, die Häufigkeit, das Thema sowie die Einheit und Zeit, auf die sie sich bezieht, näher beschreibt, dann wird die Bedeutung klarer. Sie könnte zum Beispiel für 2 347 Campingplätze in Italien stehen.

Datenstrukturdefinition und Metadatenstrukturdefinition

Wie Deskriptoren modelliert werden, hängt davon ab, in welche der folgenden Gruppen sie fallen:

• Dimensionen zur Identifizierung und Beschreibung der Daten;
• Attribute, die zusätzliche Informationen zu den Daten liefern und z. B. darüber Aufschluss geben, ob es sich um Schätzungen handelt;
• Maße, die das zu messende Phänomen darstellen

Diese strukturellen Deskriptoren werden in einer sogenannten Datenstrukturdefinition (DSD) zusammengeführt. Die DSD legt die Dimensionen, Attribute und Maße in einem Datensatz fest und verknüpft sie mit allgemeinen Codelisten und Konzepten.

Neben den strukturellen Beschreibungen von Datensätzen gibt es auch Referenz-Metadaten, aus denen sich Informationen über Beschreibungen der Qualität, der Verfahren, der Methodik und der Verwaltungsaspekte ablesen lassen. 

Referenz-Metadaten werden anhand der Metadatenstrukturdefinition (MSD) standardisiert beschrieben.

Bei den inhaltsbezogenen Leitlinien (content-oriented guidelines – COG) handelt es sich um eine Reihe von Empfehlungen zur Maximierung der Interoperabilität im Anwendungsbereich des SDMX-Standards. Sie sind so ausgelegt, dass sie auf alle statistischen Bereiche anwendbar sind.

Die COG zielen vor allem auf die Harmonisierung spezifischer Konzepte und Begriffe ab, die in vielen statistischen Bereichen gängig sind. Durch diese Harmonisierung, die auf den Erfahrungen aus der bisherigen Umsetzung gründet, wird ein effizienterer Austausch vergleichbarer Daten und Metadaten gefördert.

Konzepte, Listen und Bereiche

Die COG umfassen bereichsübergreifende Konzepte, Codelisten, Themenbereiche, ein Glossar und spezifische Leitlinien für die Umsetzung.

Bereichsübergreifende Konzepte im Rahmen von SDMX sind Konzepte, die für die meisten oder alle statistischen Bereiche relevant sind. Es empfiehlt sich, diese Konzepte in möglichst allen SDMX-Strukturen und nachrichten zu verwenden. Auf diese Weise werden die Wiederverwendung und der Austausch statistischer Informationen und der damit zusammenhängenden Metadaten zwischen Organisationen begünstigt. 

Beispiele für solche Konzepte sind

• das Bezugsgebiet,
• die statistische Einheit und
• der Zeitraum.

Jedes Konzept wird standardmäßig mit einer ID, einer Beschreibung, einem Kontext und einer Vorstellung erläutert. Statistische Konzepte, die in der Datenstrukturdefinition (DSD) oder der Metadatenstrukturdefinition (MSD) Verwendung finden, werden in einem gemeinsamen Objekt, einem sogenannten Konzeptsystem, zusammengeführt.

Codelisten sind Gruppen vordefinierter Begriffe, aus denen einige statistisch codierte Konzepte ihre Werte übernehmen. Bereichsübergreifende SDMX-Codelisten dienen der Unterstützung von bereichsübergreifenden Konzepten.

Ein statistischer Themenbereich bezieht sich auf eine statistische Tätigkeit, die gemeinsame Merkmale aufweist, etwa Variablen, Konzepte und Methoden für die Datenerhebung sowie den gesamten Prozess der Erstellung statistischer Daten.

Das SDMX-Glossar beinhaltet Konzepte und entsprechende Definitionen, die in den Struktur- und Referenz-Metadaten internationaler Organisationen und nationaler datenproduzierender Einrichtungen verwendet werden. Im Glossar wird empfohlen, durch die Verwendung einer gemeinsamen Terminologie die Kommunikation zu erleichtern und für mehr Verständlichkeit zu sorgen. 

Mit dem SDMX-Glossar soll in erster Linie Folgendes erreicht werden: Wenn ein Begriff verwendet wird, sollte dessen genaue Bedeutung mit der Definition im Glossar übereinstimmen.

Nähere Informationen dazu enthalten auch die Empfehlungen für die Praxis in den inhaltsbezogenen SDMX-Leitlinien (SMDX Content-Oriented Guidelines) auf der offiziellen SDMX-Website. 

Eine IT-Architektur sowie standardisierte Tools werden benötigt, um einen stärker automatisierten und effizienteren Austausch von Daten und Metadaten zu unterstützen. 

In der Praxis fördert SDMX also die Verwendung von mit SDMX-konformen Standardformaten wie beispielsweise .xml. Es bietet die notwendigen Tools zur: 

• Unterstützung des Informationsmodells,
• Erstellung SDMX-konformer Dateien,
• Speicherung von Artefakten mit SDMX-Bezug,
• Kartierung und Umkodierung aus bestehenden Datenbanken,
• Validierung der Struktur – und zukünftig auch des Inhalts – von Datensätzen.

SDMX stellt IT-Systeme mit der für die Verbindung mit der SDMX-Welt nötigen Architektur bereit und erleichtert so den Datenaustausch. Im Allgemeinen ist die SDMX-IT-Architektur nach einem der folgenden drei Modelle gestaltet, nämlich

• der Push-Modus-Architektur, bei der die Sendeorganisationen in den EU-Ländern Eurostat als Empfängerorganisation ihre SDMX-konformen Dateien über eDAMIS, Eurostats einziger Anlaufstelle für Dateien mit statistischen Daten und Metadaten, übermitteln;

• der Pull-Modus-Architektur, bei der Eurostat als Empfängerorganisation die benötigten SDMX-konformen Dateien den Datenbanken der Sendeorganisationen entnimmt; 

• der Datendrehscheibe-Architektur, bei der Nutzer die Daten direkt in den Datenbanken der Sendeorganisationen abrufen.