Общая оценка источников данных является совокупным показателем того, имеются ли в распоряжении стран данные из следующих источников: переписи и обследования, административные данные, геопространственные данные и данные, полученные частным сектором/гражданами. Компонент "Источники данных" (входные данные) подразделяется на четыре типа источников, создаваемых (i) статистическим управлением (переписи и обследования), и источников, к которым можно получить доступ из других источников, таких как (ii) административные данные, (iii) геопространственные данные и (iv) данные частного сектора и данные, полученные гражданами. Надлежащий баланс между этими типами источников будет варьироваться в зависимости от институциональной структуры страны и степени зрелости ее статистической системы. Высокие баллы должны отражать степень, в которой используемые источники позволяют получать необходимые статистические показатели. Например, низкий балл по статистике окружающей среды (в разделе "Подготовка данных") может отражать недостаточное использование геопространственных данных (и низкий балл по геопространственным данным) (в разделе "Источники данных"). Такой тип взаимосвязи присущ подходу, основанному на цикле обработки данных, и может помочь выявить области, в которые необходимо инвестировать для удовлетворения потребностей страны.
The data sources overall score is a composity measure of whether countries have data available from the following sources: Censuses and surveys, administrative data, geospatial data, and private sector/citizen generated data. The data sources (input) pillar is segmented by four types of sources generated by (i) the statistical office (censuses and surveys), and sources accessed from elsewhere such as (ii) administrative data, (iii) geospatial data, and (iv) private sector data and citizen generated data. The appropriate balance between these source types will vary depending on a country’s institutional setting and the maturity of its statistical system. High scores should reflect the extent to which the sources being utilized enable the necessary statistical indicators to be generated. For example, a low score on environment statistics (in the data production pillar) may reflect a lack of use of (and low score for) geospatial data (in the data sources pillar). This type of linkage is inherent in the data cycle approach and can help highlight areas for investment required if country needs are to be met.