Eidgenössisches Departement des Innern EDI Bundesamt für Statistik BFS Division de léducation...

Eidgenössisches Departement des Innern EDIBundesamt für Statistik BFS

Division de l’éducation

Projet MEBplus

OFS – journée des portes ouvertes6 novembre 2010


Projet MEBplus Modernisation des enquêtes dans le domaine de la formation

Auf deutsch wechseln…

MEBplus• Le contenu• Les raisons et objectifs• Sont touchés par la modernisation• Introduction d’un identificateur de personnes (NAVS13)• Processus et infrastructure - autoplausibilisation• La protection des données – Pseudonymisation AHVN13

MEB (non haute-écoles)

• Le contenu• Les statistiques concernées

Révision SIUS (haute-écoles)Système d‘information universitaire Suisse

• Les raisons et objectifs• Mise-en-œuvre en deux étapes

et Planification grossière

(cliquez sur un lien pour en savoir plus!)



Qu‘est-ce que MEBplus?MEBplus est divisé en trois parties :

• MEB (sans le domaine des hautes-écoles)• Harmonisation des objets de relevé, des jours de relevé, des nomenclatures• Collecte de données se basant sur les systèmes administratifs des écoles• relevé électronique de données individuelles

• Révision du SIUS (domaine des hautes écoles)• adaptations majeures du contenu (p. ex. système de Bologne)

• Activités communes• gestion de projet et communication• modernisation du processus de relevé et infrastructure• introduction d‘un identificateur de la personne (NAVS13)

MEBplus: Revision der Erhebungen und

Integration SIS@BFS

MEB= Nicht-Hochschulbereich

SHIS-Revision= Hochschulbereich

Sommaire !



Raisons et objectifs de MEBplus

Changements dans le système de la formationPar exemple : Harmos, système de Bologne Adaptation pour assurer l‘importance future des statistiques

Nouveaux besoins en information et valeur ajoutée pour l‘analyse Par exemple : • Etude longitudinale des parcours de formation grâce à l‘identificateur

commun de la personne (NAVS13)

Allégement de la charge de travail pour les différents partenaires Par exemple : • Collecte / utilisation des données du système administratif des écoles• La mise en place d‘une application de relevé qui permet au livreur de

données de contrôler et corriger lui-même ses données

Sommaire !



Modernisation du processus et de l‘infrastructure de relevé

• Le livreur de données peut contrôler lui-même la complétude et la qualité de ses données en vue de leur livraison à l‘OFS (autoplausibilisation).

• Quand les données répondent aux exigences de qualité de l‘OFS, les livreurs de données peuvent les envoyer à la prochaine instance.

• L‘autoplausibilisation évite des rappels et réduit ainsi la charge de travail à tous les niveaux.

✔

Suite…



Qu‘est-ce que l‘autoplausibilisation ?Explications avec un exemple dans le cadre de MEB

Etablissement du fichier

de livraison

Unpload du fichier

Plausibilisation des données

Validation LD

Vérification des données

Validation CT

Vérificationdes données

FinalisationOFS

LD

CT

OFS

1. Confrontation des données aux règles de plausibilité de l‘OFS

2. Constitution d’un rapport de plausibilisation par l’application de relevé

3. Correction ses données (les plus grands problèmes) par le livreur

4. Après correction, validation des données

Suite… Sommaire !



Règles de plausibilisation

1. Formats, nomenclatures et complétude de la livraisonp.ex. : les valeurs livrées sont comprises dans les nomenclatures concernées

2. Intervalle des valeursp.ex. .: l‘âge des élèves en fonction de la formation suivie et de l‘année de programme se trouve dans les limites usuelles

3. Correspondance intra- et inter-enregistrementsp.ex. : contrôle des doublons (un même élève ne peut figurer qu‘une fois dans la même classe)

4. A venir: comparaison avec l‘année précédente (plausibilisations historiques)p.ex.: les effectifs des élèves par formation et par école doivent se trouver dans une suite historique plausible

Suite…



Problèmes lors de la plausibilisation des données

• Pas de problème avec la complétude des personnes et des variables. Ces informations sont généralement gérées dans le système administratif du livreur de données.

• Mais pour la livraison statistique, les données doivent être recodées, ce qui pose

encore des problèmes.

• L‘objectif est d‘arriver à corriger ces problèmes de recodification lors de l‘export des données depuis le système administratif de l‘école afin d‘éviter ces problèmes à l‘avenir.

Suite…rapport de Plaus Sommaire !



Exemple d‘un rapport de plausibilisation

• Rapport de plausibilisation en Excel • Permet au livreur de données de voir les erreurs• Corrections des erreurs dans son propre système ou dans l’application de relevé

Suite…



Exemple d‘un rapport de plausibilisation

• Une vue détaillée de chaque erreur facilite le travail de correction

Sommaire !



Introduction du NAVS13

• NAVS13 = nouveau numéro d’assuré AVS• Utilisation comme identificateur de personnes pour les élève / étudiants et pour

le personnel• Pièce essentielle de la modernisation

• Pseudonymisation pour assurer la protection des données

• Permet de relier les données des personnes année après année pour le suivi de la formation (p.ex. analyses longitudinales, typologiser des parcours de formation typiques et atypiques)

Ps u onPm s t one d i a i u NPVPPPd

Pro é ur s ’ ntro u t on u NPVPPPc d e d i d c i d

Sommaire !



Pseudonymisation du NAVS13

• Assure la protection des données

• Transformation avec une clé de cryptage spécifique au domaine de la formation

• Même cryptage pour tous les relevés du domaine de la formation, stable dans le temps

Pro é ur s ’ ntro u t on u NPVPPPc d e d i d c i d

NAVS13756.1234567890

Pseudonym-BILDB4665323

Cryptage

L‘analyse de données pseudonymisées rend impossible l‘identification de la personne

Sommaire !



Introduction du NAVS13 - Procédures

• Les caractères de la personne doivent être comparées avec les données de la Caisse de Compensation (CdC)

• Le grand défi est la collecte des données auprès de toutes les écoles

• Un Webtool développé par l’OFS :

• Facilite la collecte des données auprès des écoles

• Permet la livraison par Excel – le Webtool convertit les données dans le format approprié pour la CdC;

• Assure le transfert sécurisé des données;

• Permet le pilotage de l’avancement des travaux.

L’introduction du NAVS13 est réalisé dans le courant de l’année 2011

Sommaire !



Sont touchés par MEBplus…MEB - Non Hautes-écoles 2007/08

GL6’396 élèves564 ens.60 écoles

ZH219’535 élèves.14’086 ens.1’938 écoles

AI2’614 élèves215 ens.25 écoles

AR8’638 élèves648 ens.95 écoles

SG89’388 élèves7’068 ens.777 écoles

SO39’817 élèves 3’202 ens.364 écoles

JU12’723 élèves1'221 ens.105 écoles

BE160’411 élèves12’534 ens.1'362 écoles

NE31’136 élèves3'263 ens.191 écoles

GR32’134 élèves2’040 ens.364 écoles

VD128’418 élèves8'823 ens.881 écoles

BS31’171 élèves2’766 ens.264 écoles

BL42’865 élèves4’238 ens.444 écoles

TG41’243 élèves3’443 ens.506 écoles

SH11’963 élèves893 ens.121 écoles

LU70’589 élèves5'716 ens.473 écoles

AG100’579 élèves9’196 ens.953 écoles

ZG18’272 élèves1’164 ens.153 écoles

GE87’757 élèves6'712 ens.259 écoles

FR47’469 élèves4’138 ens.333 écoles

VS53’273 élèves4'242 ens.307 écoles

NW6’036 élèves639 ens.49 écoles

OW5’706 élèves503 ens.27 écoles

TI53’559 élèves4'668 ens.196 écoles

UR5’265 élèves522 ens.47 écoles

SZ22’146 élèves1’93393 écoles

Suite…



Sont touchés par MEBplus…SHIS-Révision - Hautes-écoles 2007/08

Nombre

d‘étudiants

Nombre

d‘enseignants

Nombre

d‘établissements

Haute écoles

universitaires

126’344 50’002 12

y inclus les EPF

Haute écoles

spécialisées (HES) et

pédagogiques (HEP)

63’687 37’236 14 HES

7 HEP

Sommaire !



Protection des données

La protection des données est assurée à quatre niveaux:

• Légal: Interdiction de la mauvaise utilisation des données

• Organisationel: Gestion des utilisateurs: définition des rôles, accès aux ayant droits uniquement

• Technique: Stockage des données de manière cryptée, transfert de données sécurisé, pseudonymisation des données

• Analyse et publication : Les analyses portant sur des individus n’intéressent pas la statistique et en aucun cas des données individuelles ou des données qui permettent des déductions concernant des individus ne sont publiées.

Sommaire !



Qu‘est-ce que MEB ?

• Changement de la livraison des données par des questionnaires papier vers des

données individuelles électroniques directement issues du système administratif

de l‘école

• Introduction du numéro d‘assuré AVS comme identificateur de la personne

• Mise en place d‘une application de relevé qui permet l‘autoplausibilisation des

données par le livreur de données

Suite… Sommaire !



MEB – Statistiques concernéesStatistiques concernées Première livraison modernisée

SDL: Statistique des élèves Année scolaire 2010/11 sans NAVS13Année scolaire 2011/12 avec NAVS13

SPE: Statistique du personnel des écoles Année scolaire 2010/11 avec NAVS13

SBA: Statistique des examens Année de référence 2011 avec NAVS13

SBG: Statistique de la formation professionnelle initiale

Introduction du NAVS13 et du numéro REE pour l‘année de référence 2011

SBI: Statistique des institutions de formation

Nouvelle statistique établie sur la base des données du REE (Registre des entreprises et des établissements) ainsi que des informations issues du domaine de la formation

Bourses et prêts d‘études NAVS13 pour l‘année de référence 2011Sommaire !



Raisons pour la révision du SIUS

• La réforme de Bologne a changé le paysage des hautes écoles – une nouvelle réforme s‘annonce avec la LAHE

• La mobilité académique et spatiale des étudiants devient plus importante

• Les cursus en coopération augmentent

• Dans la structure actuelle du catalogue des branches, il y a des filières qui ne peuvent plus être représentées correctement

• Un identificateur de la personne universel manque

• Il existe des modèles différents de la comptabilité analytique

• Adaptations de la statistique du personnel

• Modernisation de l‘infrastructure de production de l‘OFS

LAHE = Loi fédérale sur l'aide aux hautes écoles et la coordination dans le domaine suisse des hautes écoles

Suite…



Objectifs de la révision du SIUS

• Adapter la statistique au système de Bologne et assurer la future pertinence de la statistique (coopérations, intensité des études, mobilité)

• Préparation des adaptations nécessaires en vue de la LAHE

• Améliorer l‘intégration des données du domaine non hautes écoles avec les données du domaine des hautes écoles (p. ex. pour les carrières de formation)

• Modernisation et harmonisation du processus de relevé

• Amélioration de la qualité de la statistique du personnel des hautes écoles (catégorie du personnel, intégration des taux d’activités)

• Harmonisation de la statistique des finances des hautes écoles


Sommaire !



Mise en oeuvre du projet en deux étapes

• Etape 1 (Bologne), 2009-2013• Adaptation de la statistique des étudiants

• Introduction du relevé des équivalents plein-temps• Introduction du NAVS13

• Adaptation de la statistique du personnel, inclus l‘introduction du NAVS13• Modernisation de la saisie et le traitement des données

• Etape 2 (en prévision de la LAHE), dès 2012• Harmonisation de la statistique du personnel • Harmonisation de la satistique des finances


Suite…



personnel avec NAVS13

Planification jusqu’à 2013A

SB

OS

nAV

S13

2010

Q2 Q3 Q4

Sta

t. d

u pe

rson

nel

2009 2011 2012 2013

Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4

Conception générale

Conception détaillée étape 1 Réalisation étape 1 Production statistique/

Analyse étape 1

Conception dét. & lignes directrices

Pilote 1 Création du système / livraison des données pilote 2

Analyse pilote 1

Adaptation tHB pilote 2

Conception généraleétape 2

Conception dét. étape 2

SH

IS-R

Q1

Analyse pilote 2

Conception détaillée tHB Réalisation pour piloteAnalyse /

Update tHB Prod. stat. / Analyse

Réalisation et introduction du nAVS13 pour les étudiants dans les hautes écoles

Production statistique/ Analyse

Livraison pilote Personnel avec nAVS13

Réalisation

Sommaire !



Folien auf deutsch

Sommaire !



Projekt MEBplus Modernisierung der Erhebungen im Bildungsbereich

Changer en français…

MEBplus• Inhalt• Gründe und Ziele• Die Betroffenen…• Einführung eines Personenidentifikators (AHVN13)• Prozesse und Infrastruktur - Selbstplausibilisierung• Datenschutz – Pseudonymisierung der AHVN13

MEB (Nicht-Hochschulbereich)

• Inhalt• Die betroffenen Statistiken

Révision SIUS (haute-écoles)Système d‘information universitaire Suisse

• Gründe und Ziele• Umsetzung in zwei Etappen und Grobplanung

(Klicken Sie auf einen Link, um mehr zu erfahren!)



Was ist MEBplus?MEBplus ist in drei Teile gegliedert:

• MEB (Nicht-Hochschulbereich)• Harmonisierung der Erhebungsgegenstände, Stichtage, Nomenklaturen• Erschliessung von Schul-Verwaltungsregistern• Vollständige elektronische Erhebung von Individualdaten

• SHIS-Revision (Hochschulbereich)• Tiefgreifende inhaltliche Anpassungen (bsp. Bolognasystem)

• Übergreifende Aktivitäten• Projektmanagement und Kommunikation• Modernisierung der Erhebungsprozesse und -Infrastruktur• Einführung eines Personenidentifikators (AHVN13)

MEBplus: Revision der Erhebungen und

Integration SIS@BFS

MEB= Nicht-Hochschulbereich

SHIS-Revision= Hochschulbereich

Zurück zum MenuWeiter zu Gründe / Ziele



Gründe und Ziele von MEBplus

Änderungen im BildungssystemZum Beispiel: Harmos, Bolognasystem Inhaltliche Anpassungen zur Sicherstellung der Relevanz der

Bildungsstatistik

Neue Informationsbedürfnisse und analytischer MehrwertZum Beispiel: • Durchgehende Bildungslaufbahnen dank übergreifendem

Personenidentifikator (AHNV13)

Entlastung der beteiligten PartnerZum Beispiel:• Durch die Nutzung von in Schulverwaltungssystemen geführten Daten• Durch die Erstellung einer Erhebungsapplikation, welche die

Selbstplausibilisierung der Daten durch den Datenlieferanten ermöglicht

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Modernisierung der Erhebungsprozesse und -infrastruktur

Der Datenlieferant kann seine Daten selbständig auf ihre Vollständigkeit und Korrektheit zu prüfen (Selbstplausibilisierung).

Wenn die Daten den Qualitätsanforderungen des BFS entsprechen, können sie durch den Datenlieferanten zur Weiterverarbeitung freigegeben werden.

Die Selbstplausibilisierung verhindert unnötige Rückfragen und führt so zu einer Entlastung aller beteiligten Stellen.

✔

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Selbstplausbilisierung: was ist das?Erläuterung am Beispiel von MEB

1. Die Daten werden mit Regeln des BFS geprüft (plausibilisiert)

2. Die Erhebungsapplikation erstellt einen Plausibilisierungsbericht

3. Der Datenlieferant korrigiert die Daten (die grössten Probleme)

4. Sind die Daten plausibel, gibt der Datenlieferant die Daten frei

Erstellung der Lieferdatei

Hochladen der Lieferdatei

Daten-plausibilisierung

Freigabe DL

Überprüfungder Daten

Freigabe KT

Überprüfungder Daten

FinalisierungBFS

DL

KT

BFS

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Plausibilisierungregeln1. Formate, Nomenklaturen und Vollständigkeit der Lieferung:

z.B.: alle gelieferten Datenwerte sind in der betreffenden Nomenklatur vorhanden

2. Wertebereichez.B.: Das Alter der/des Lernenden liegt innerhalb der erwarteten Spanne für die betreffende Schulstufe und das Programmjahr

3. Übereinstimmung innerhalb und zwischen den Datensätzenz.B.: Kontrolle von Doppeleinträgen (Ein und dieselbe Schülerin kommt pro Klasse nur einmal vor)

4. In Zukunft: Vergleich mit dem Vorjahr (Historische Plausibilisierungen)z.B.: Die Anzahl Schüler/innen pro Schule und Schulart befindet sich innerhalb einer mit dem Vorjahr vergleichbaren Spanne.

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Probleme bei der Datenplausibilisierung

• Keine Probleme mit der Vollständigkeit der Personen und der Merkmale. Die für die Statistik erforderlichen Merkmale werden grundsätzlich in den Schulverwaltungssystemen geführt.

• Allerdings müssen diese Merkmale für die Statistiklieferung oftmals umkodiert werden.

• Ziel ist es, diese Umkodierungsprobleme bei der Datenexportschnittstelle des Schulverwaltungssystems zu korrigieren, um diese Probleme in Zukunft zu verhindern.

Zurück zum MenuWeiter zum Plausibericht



Beispiel eines Plausibilisierungsberichtes

• Verfügbar als Excel-Dokument

• Zeigt dem Datenlieferanten die aufgetretenen Probleme auf

• Nutzung des Berichts zur Korrektur der Daten im System des Datenlieferanten

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Beispiel eines Plausibilisierungsberichtes

• Eine detaillierte Sicht der Fehler erleichtert die Datenkorrektur

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Einführung der AHVN13

• AHVN13 = neue AHV-Versichertennummer• Nutzung als Personenidentifikationsnummer für Lernende / Studierende und

Lehrpersonal• Zentrales Element der Modernisierung

• Pseudonymisierung zur Sicherstellung des Datenschutzes

• Ermöglicht die Verknüpfung der Daten über die Zeit für Langzeitanalysen, beispielsweise das Nachzeichnen von typischen und atypischen Bildungslaufbahnen

Ps u onPm s run r P VNPPe d i ie g de H

P n ü run spro ssi f h g ze e r P VNPPde H




Pseudonymisierung der AHVN13

• Stellt den Datenschutz sicher

• Umschlüsselung in einen bildungsspezifischen Schlüssel

• Für alle Erhebungen im Bildungsbereich gleich und stabil über die Zeit

AHVN13756.1234567890

Pseudonym-BILDB4665323

UmschlüsselungDatenanalyse mitPseudonym verunmöglicht die Identifikation der Person




Einführung der AHVN13 - Vorgehen

• Die Personenmerkmale müssen mit Daten der Zentralen Ausgleichsstelle der AHV/IV abgeglichen und mit der AHVN13 ergänzt werden.

• Die grosse Herausforderung dabei ist die Datensammlung bei den Schulen

• Das BFS hat ein Webtool entwickeln lassen:

• Es unterstützt die Sammlung der Daten der Schulen;

• Die Daten können in Form einer einfachen Excel-Datei geliefert werden – das Webtool wandelt die Daten in das von der ZAS vorgeschriebene Format um;

• Es stellt den sicheren Datentransfer sicher;

• Es ermöglicht ein Monitoring zum Fortschritt der Arbeiten.

Die Einführung findet im Laufe des Jahres 2011 statt.

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von MEBplus betroffen sind…MEB – Nicht-Hochschulbereich 2007/08

GL6’396 Schüler564 Lehrer60 Schulen

ZH219’535 Schüler.14’086 Lehrer1’938 Schulen

AI2’614 Schüler215 Lehrer25 Schulen

AR8’638 Schüler648 Lehrer95 Schulen

SG89’388 Schüler7’068 Lehrer777 Schulen

SO39’817 Schüler 3’202 Lehrer364 Schulen

JU12’723 Schüler1'221 Lehrer105 Schulen

BE160’411 Schüler12’534 Lehrer1'362 Schulen

NE31’136 Schüler3'263 Lehrer191 Schulen

GR32’134 Schüler2’040 Lehrer364 Schulen

VD128’418 Schüler8'823 Lehrer881 Schulen

BS31’171 Schüler2’766 Lehrer264 Schulen

BL42’865 Schüler4’238 Lehrer444 Schulen

TG41’243 Schüler3’443 Lehrer506 Schulen

SH11’963 Schüler893 Lehrer121 Schulen

LU70’589 Schüler5'716 Lehrer473 Schulen

AG100’579 Schüler9’196 Lehrer953 Schulen

ZG18’272 Schüler1’164 Lehrer153 Schulen

GE87’757 Schüler6'712 Lehrer259 Schulen

FR47’469 Schüler4’138 Lehrer333 Schulen

VS53’273 Schüler4'242 Lehrer307 Schulen

NW6’036 Schüler639 Lehrer49 Schulen

OW5’706 Schüler503 Lehrer27 Schulen

TI53’559 Schüler4'668 Lehrer196 Schulen

UR5’265 Schüler522 Lehrer47 Schulen

SZ22’146 Schüler1’933 Lehrer93 Schulen

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von MEBplus betroffen sind …SHIS-Revision - Hochschulen 2007/08

Anzahl

Studierende

Anzahl Lehrkräfte Anzahl

Hochschulen

Universitäre

Hochschulen

126’344 50’002 12

inkl. ETHs

Fachhochschulen (FH)

und pädagogische

Hochschulen (PH)

63’687 37‘236 14 FH

7 PH

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Datenschutz

Der Datenschutz wird auf vier Ebenen sichergestellt:

• Rechtliche Ebene: Verbot der unrechtmässigen Nutzung der Daten.

• Organisatorische Ebene: Strikte Handhabung und Verwaltung der Benutzerrechte.

• Technische Ebene: Umkodierung der AHVN13; verschlüsselte Ablage der Daten; sicherer Datentransfer.

• Analyse und Publikation: Die Statistik hat kein Interesse an Einzelanalysen. In keinem Fall werden Individualdaten oder Daten, welche Rückschlüsse auf Individuen ermöglichen würden, publiziert.

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Was ist MEB?

• Umstellung von (teilweise noch) Papierfragebogen auf elektronische

Individualdaten aus den Schulverwaltungssystemen

• Einführung der AHV-Versichertennummer als Personenidentifikationsnummer

• Aufbau einer Erhebungsapplikation, welche die Selbstplausibilisierung der Daten

durch den Datenlieferanten ermöglicht




MEB – betroffene Statistiken

Betroffene Statistik Modernisierte Erstlieferung

SDL: Statistik der Lernenden Schuljahr 2010/11 ohne AHVN13Schuljahr 2011/12 mit AHVN13

SSP: Statistik des Schulpersonals(ehemals Lehrkräftestatistik)

Schuljahr 2010/11 mit AHVN13

SBA: Statistik der Bildungsabschlüsse Referenzjahr 2011 mit AHVN13

SBG: Statistik der beruflichen Grundbildung

Bereits teilweise modernisiertEinführung AHVN13 und BUR-Nummer für Referenzjahr 2011

SBI: Statistik der Bildungsinstitutionen Wird neu aufgebaut mit Daten des BUR (Betriebs- und Unternehmensregister) sowie mit Daten aus den Erhebungen im Bildungsbereich

Stipendien und Darlehen Einführung der AHVN13 für Referenzjahr 2011

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Gründe für Revision des SHIS

• Bolognareform hat tiefgreifende Änderungen in der Hochschullandschaft hervorgerufen - mit dem HFKG steht eine weitere Reform bevor

• Akademische und räumliche Mobilität der Studierenden wird wichtiger für die Systemsteuerung und Finanzierung

• Studiengänge in Kooperation nehmen zu

• In der aktuellen Fächerstruktur können Studienangebote zum Teil nicht mehr korrekt abgebildet werden

• Registerübergreifende Personenidentifikationsnummer fehlt

• Unterschiedliche Modelle für die Kostenrechnung

• Anpassungen in der Personalstatistik

• Modernisierung der Produktionsinfrastruktur des BFS

HFKG = Hochschul-Finanzierungs- und Kooperationsgesetz

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Ziele der SHIS-Revision

• Anpassung an Bologna-Reform und damit Sicherstellung auch der künftigen Relevanz der Hochschulstatistik (Kooperationen, Vollzeitäquivalente, Studienintensität, Mobilität)

• Vorbereitung und Anpassungen im Hinblick auf das HFKG

• Verbesserte Integration des Nicht-Hochschulbereichs und des Hochschulbereichs (bsp. Abbildung von durchgehenden Bildungslaufbahnen)

• Modernisierung und Harmonisierung des Erhebungsprozesses

• Qualitätsverbesserung der Hochschulpersonalstatistik (Personalkategorien, Integration von Tätigkeitsanteilen)

• Harmonisierung der Hochschulfinanzstatistik


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Projektumsetzung in zwei Etappen

• Etappe 1 (Bologna), 2009-2013• Anpassung der Studierendenstatistik

• Einführung der Erhebung der Vollzeitäquivalente• Einführung der AHVN13

• Anpassungen der Personalstatistik inkl. Einführung AHVN13• Modernisierung der Datenerhebung und Datenverarbeitung

• Etappe 2 (im Hinblick auf das HFKG), ab 2012• Harmonisierung Personalstatistik• Harmonisierung Finanzstatistik


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Personal mit AHVN13

Grobplanung SHIS-Revision bis 2013A

SB

OS

AH

VN

13

2010

Q2 Q3 Q4

Per

sona

l-st

atis

tik

2009 2011 2012 2013

Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4

Grobkonzept

Detailkonzept Etappe 1 Umsetzung / Realisierung Etappe 1 Statistikproduktion/

Auswertung Etappe 1

Detailkonzept & Guidelines

Pilot 1 Systemaufbau / Datenlieferung Pilot 2

Auswertung Pilot 1

Anpassung tHB Pilot 2

Grobkonzept Etappe 2Detailkonzept

Etappe 2

SH

IS-R

Q1

Auswertung Pilot 2

Detailkonzept tHB Umsetzung für PilotAuswertung /Update tHB Statistikprod. /

Auswertung

Umsetzung und Einführung in den Hochschulenfür Studierende

Statistikproduktion/ Auswertung

Pilotlieferung Personal mit AHVN13

Umsetzung

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