Dr. Karmen Kern Pipan
Vodja Sektorja za upravljanje podatkov, na Direktoratu za digitalne rešitve in podatkovno ekonomijo na MDP
Dr. Karmen Kern Pipan ima bogate izkušnje na področju kakovosti, strateškega načrtovanja, razvoja informacijskih rešitev ter upravljanja podatkov. V svoji karieri je opravljala različne naloge, med drugim tudi vodila sektor za kakovost in poslovno odličnost na Uradu RS za meroslovje, delovala kot visokošolska predavateljica in vodila medresorsko skupino za pripravo Strategije razvoj javne uprave 2020. Deset let je delovala kot mednarodna ocenjevalka EFQM v Bruslju. Zaposlena je kot vodja Sektorja za upravljanje podatkov na Direktoratu za razvoj informacijskih rešitev in podatkovno ekonomijo na MDP, kjer pokrivajo upravljanje podatkov v podporo razvoju digitalnih javnih storitev.
Platforma za semantično interoperabilnost
Okolja, v katerih nastajajo in se izmenjujejo podatki, so lahko kompleksna ter vključuje številne ovire. Mednje spadajo tudi ovire na področju semantične interoperabilnosti. Ta predstavlja zmožnost različnih sistemov za izmenjavo podatkov z enotnim in nedvoumnim pomenom.
Platforma za semantično interoperabilnost (PSI) je temeljno orodje za doseganja semantične interoperabilnosti v javni upravi. Sestavljajo jo med seboj povezani moduli centralni besednjak, register šifrantov in repozitorij podatkovnih modelov. S PSI zagotavljamo enotni repozitorij definicij temeljnih pojmov, doseganje višje stopnje standardizacije in interoperabilnosti na podatkovnem sloju, standardizacijo metapodatkov ter opredelitev razmerij med registri in evidencami javne uprave. Slednje omogoča lažjo preglednost, najdljivost in bolj učinkovito povezovanje podatkov ter posledično učinkovitejše zagotavljanje čezmejnih in medresorskih storitev, učinkovitejšo uporabo informacijskih virov, doslednost pri izkazovanju ter razumevanju podatkov in učinkovitejšo strojno berljivost podatkov. Z zagotavljanjem centraliziranih informacij o virih, izvoru in uporabi podatkov se izboljšuje tudi njihova kakovost in zanesljivost, s čimer se vzpostavlja tudi temelj celovitejšim in vsebinsko polnejšim podatkovnim analizam.