O platformi
Civic Intelligence Platform — definicija, kontekst i arhitektura
Zašto PGŽ?
Primorsko-goranska županija bilježi izniman rast proračuna: od 224,2 mil. € (2023) do 406,9 mil. € (2026) — rast od 81,5% u 4 godine. Ovaj rast nosi proporcionalne rizike: veće izvršenje, složenije praćenje, veća izloženost nepravilnostima i gubicima. Civic Intelligence Platform nastaje upravo kao odgovor na ovu potrebu.
| Godina | Proračun | Rast YoY | Izvor |
|---|---|---|---|
| 2023 | 224,2 mil. € | — | SKUPSTIN |
| 2024 (usvojen) | 256 mil. € | +14,2% | PRORACUN |
| 2024 (rebalans) | 295 mil. € | +31,6% vs 2023 | PRORACUN |
| 2025 (konsolidirani) | 353,1 mil. € | +19,7% | SKUPSTIN |
| 2026aktualni | 406,9 mil. € | +15,2% | SKUPSTIN |
| Ukupni rast 2023–2026: +81,5% · Izvorni proračun PGŽ 2025: 112 mil. € (samo županija, bez korisnika)SKUPSTIN | |||
Konsolidirani vs. Izvorni proračun
Konsolidirani proračun obuhvaća proračun same županije plus sve proračunske korisnike (škole, bolnice, socijalne ustanove, komunalna društva).
Izvorni (vlastiti) proračun odnosi se samo na proračun Primorsko-goranske županije kao institucije, bez korisnika.
Što je Civic Intelligence Platform?
Civic Intelligence Platform je integrirana platforma za transparentno upravljanje javnim financijama i komunalnim resursima Primorsko-goranske županije. Platforma kombinira automatiziranu ingestiju otvorenih i institucionalnih podataka sa statističkim i ML modelima za detekciju anomalija, prognoziranje izvršenja i optimizaciju javnih usluga — sve u jednom kohezivnom, revizibilnom sustavu.
Za razliku od generičkih BI alata, Civic Intelligence Platform je specijalizirana za javno-financijski i komunalni kontekst: podržava GFI kontni plan, komunalne normative PGŽ i EU fondove kao native koncepte, a ne kao naknadne prilagodbe. Svaki podatak vezan je za verificirani javni izvor koji je dostupan za reviziju i institucionalnu provjeru u realnom vremenu.
Arhitektura platforme izgrađena je prema enterprise standardima: RBAC autentikacija putem Keycloak, audit trail putem OpenLineage, data quality validacija putem Great Expectations i skalabilna infrastruktura putem Kubernetes i Terraform IaC. Platforma je dizajnirana za institucijsku upotrebu — transparentnu prema građanima i pouzdanu za donositelje odluka.
Operativni loop
Četiri uzastopna koraka transformiraju sirove javne podatke u konkretne, mjerljive preporuke za upravljanje proračunom.
01
Mjerenje
Automatski ingest proračunskih i operativnih podataka iz javnih izvora: CKAN, OpenCity, MFin, komunalni IS. Standardizacija po GFI kontnom planu i vremenskim serijama.
02
Detekcija
Z-score statistički model identificira odstupanja od očekivanog izvršenja u realnom vremenu. Prag upozorenja: |z| ≥ 2,0 (visoko), kritični alert: |z| ≥ 3,0.
03
Prognoza
Linearni ekstrapolacijski model s 95%-nim intervalom pouzdanosti za godišnje izvršenje (EOY). Phase 2: Prophet / LSTM modeli za sezonalne uzorke i dulje horizonte.
04
Akcija
Prioritizirana lista anomalija i preporuka za menadžment županije. Alerting putem e-pošte i Slack integracije. Citizen transparency dashboard za javni uvid.
Model ušteda
PROJEKCIJATransparentan prikaz pretpostavki i izlaznih veličina modela za 2026. proračunsku godinu. Baza: 406,9 mil. € (konsolidirani proračun PGŽ 2026). SKUPSTIN
Formula modela
Ušteda (€/god) =
Proračun (€) × Optimizabilni udio (%) × Stopa optimizacije (%)
Primjer (bazni):
406,9M × 17,5% × 2,5% = ~1,78M €/godKonzervativni
1%- Baza
- 406,9 mil. €
- Optim. udio
- 5–15%
- Srednja vr.
- ~10% srednji
- Stopa optim.
- 1,0%
Bazni
2,5%- Baza
- 406,9 mil. €
- Optim. udio
- 10–25%
- Srednja vr.
- ~17,5% srednji
- Stopa optim.
- 2,5%
Napredni
5%- Baza
- 406,9 mil. €
- Optim. udio
- 20–30%
- Srednja vr.
- ~25% srednji
- Stopa optim.
- 5,0%
Napomena
Projekcija temeljena na pretpostavkama modela. Stvarni rezultati ovise o kvaliteti podataka i operativnoj implementaciji. Metodologija dostupna na /methodology.
Tehnološka arhitektura
Enterprise komponente odabrane zbog funkcionalnog fit-a s javno-financijskim kontekstom, sigurnosnim zahtjevima i institucionalne revizibilnosti.
| Sloj | Tehnologija | Zašto |
|---|---|---|
| Portal | Next.js 14 (App Router) | Server components, ISR i edge rendering za optimalne performanse; TypeScript i Tailwind za type-safe UI bez runtime overhead-a. |
| API | FastAPI (Python) | Async-first Python framework s automatskim OpenAPI spec-om; integracija s ML modelima (scikit-learn, PyTorch) bez impedance mismatch-a. |
| Baza podataka | PostgreSQL + TimescaleDB | TimescaleDB proširenje PostgreSQL-a nativno podržava vremenske serije proračunskog izvršenja s automatskim chunking-om i kompresijom. |
| Data Lake | MinIO + Parquet | S3-kompatibilni objekt storage na vlastitoj infrastrukturi. Parquet kolonarni format omogućuje analitičke upite nad cijelim arhivom bez skeniranja svih redaka. |
| Orkestracija | Prefect + dbt | Prefect upravlja rasporedima i retry logikom pipeline-a; dbt transformira raw podatke u analitičke modele s dokumentacijom i testovima ugrađenima. |
| Streaming | Kafka / Redpanda | Real-time ingest događaja iz komunalnih IS-ova i IoT senzora. Redpanda pruža Kafka-kompatibilni API s manjim operativnim opterećenjem za fazu pilota. |
| BI / Dashboardi | Superset + Metabase | Apache Superset za napredne SQL-driven dashboarde institucionalnih korisnika; Metabase za self-service pristup operativnim timovima bez SQL znanja. |
| Observability | Prometheus + Grafana | Prometheus scrapa metrike svakih 15 s; Grafana pruža unified view infrastrukturnih i aplikacijskih metrika s alerting pravilima za SLA nadzor. |
| Sigurnost / IAM | Keycloak + Vault | Keycloak implementira OpenID Connect i RBAC za institucionalnu autentikaciju; HashiCorp Vault centralizira upravljanje tajnama i API ključevima. |
| ML platforma | scikit-learn + PyTorch + MLflow | scikit-learn za klasične statističke modele; PyTorch za neuronske mreže u kasnijim fazama; MLflow za experiment tracking, verzioniranje modela i reproduktibilnost. |
| Kvaliteta podataka | Great Expectations | Automatska validacija svakog ingesta: provjera null vrijednosti, tipa, range-a i konzistentnosti. Izvještaji dostupni u data portalu za institucijsku reviziju. |
| Data Lineage | OpenLineage | Standardizirani OpenLineage protokol bilježi svaki korak transformacije od izvora do dashboarda — ključno za auditabilnost i regulatornu usklađenost. |
| Infrastruktura | Docker + Kubernetes + Terraform | Docker kontejneri garantiraju reproducibilnost; Kubernetes orkestrira skaliranje; Terraform IaC osigurava verzioniranu, revizibilnu infrastrukturu. |
Sve komponente su open-source ili self-hostable. Nema vendor lock-ina. Implementacija je modularna — komponente se mogu zamijeniti bez arhitekturalnih promjena.
Roadmap implementacije
Tri jasno definirane faze s konkretnim ishodima i niskorizičnim onboardingom. Faza 1 je besplatna za javnog naručitelja.
Faza 1
Pilot
- Ingestija javnih proračunskih podataka PGŽ (CKAN, MFin)
- Postavljanje PostgreSQL + TimescaleDB data warehouse-a
- Implementacija Z-score anomaly detection modela
- BI dashboard s KPI karticama i budget trend chartom
- Citizen transparency view — javni pristup bez autentikacije
- Izvještaj s nalazima i preporukama za naručitelja
Faza 2
Skaliranje
- Proširenje na svih 36 JLS Primorsko-goranske županije
- Komunalni AI modul (otpad, voda, javna rasvjeta, prijevoz)
- EU fondova praćenje i alerting za apsorpciju
- Streaming pipeline za real-time komunalne podatke (Kafka)
- RBAC autentikacija za institucionalne korisnike (Keycloak)
- Mobile-friendly citizen portal s javnim dashboardima
- Great Expectations data quality validacija svakog ingesta
Faza 3
Institucionalizacija
- IoT senzori — energetski menadžment javnih zgrada
- Napredni ML modeli: Prophet, LSTM za dugoročne prognoze
- Reinforcement Learning za optimizaciju javnih usluga
- EU reporting automatizacija (OLAF, EK standardni formati)
- Data lineage kompletna audit trail (OpenLineage)
- MLflow experiment tracking i model registry
- Inter-institucionalna razmjena podataka (OpenCity standard)