presentazione csi piemonte - fossano 11 dicembre 2014 - parte 1
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Aspetti territoriali dell'uso di dati informativi nelle PA: esperienze e opportunità
CSI-Piemonte
Fossano, 11 Dicembre 2014
Agenda
G. Bonello 1. La strada dai Dati Pubblici ai
Big Data 2. Lo storytelling: un modo per
valorizzare i Dati e le Conoscenze Pubbliche
3. Piemonte Visual Contest
M. Cavagnoli 4. Conoscere per decidere,
conoscere per partecipare, a che punto siamo?
La strada dai Dati Pubblici ai Big Data
Parte 1 - G. Bonello
L’evoluzione della generazione di informazioni
basi dati
basi dati storiche
dati dai cittadini
dati dagli oggetti
dati dalla rete
archivi cartacei
Un patrimonio in continua crescita
Volumi
La crescita del Digital Universe
Le 4 dimensioni dei dati condivisi (Gartner – EIM nel 21° secolo)
Big data More data
Linked data More
Context
Social data More
relationshiips
Open data More
sources
Shared data More stakeholders
La sfida più generale è la consumabilità di dati condivisi (shared data), articolata su 4 dimensioni:
Più dati: in quantità elevatissime Più fonti: crescente varietà di fonti che richiede trasparenza
Più contesto: in relazione al quale solo i dati non strutturati sono interpretabili Più relazioni: ad esempio le affinità colte attraverso i social data
Dalle Basi Dati Pubbliche ai Big Data
Quali tipi di dati?
Varietà
Tante, diverse, nuove fonti informative
Evoluzione nel tempo delle tipologie di dati
I dati pubblici: una risorsa importante
Obblighi Opportunità
Dati Pubblici: due forze opposte
Riferimenti legislativi per i dati pubblici
Obblighi
Leggi sui Dati Pubblici
http://www.slideshare.net/ernestobelisario/open-data-i-nuovi-obblighi-normativi
Leggi sui Dati Pubblici
VALORIZZARE I DATI PUBBLICI
Opportunità
Intorno ad ogni azienda converge un immenso volume di dati provenienti da:
CANALI INTERNI attraverso l’insieme dei processi operazionali digitalizzati CANALI ESTERNI attraverso l’interazione dell’azienda con il mondo esterno
L’evoluzione tecnologica ci permette, attraverso adeguate infrastrutture (hardware e software), di disporre di volumi enormi di dati rispetto al passato, siano essi memorizzati all’interno dei sistemi aziendali, siano essi accedibili all’esterno nel mondo web. E’ pertanto importante definire un processo metodologico ed operativo di estrazione di informazione e conoscenza dall’insieme dei dati raccolti che rappresentano il PATRIMONIO INFORMATIVO STRATEGICO dell’azienda.
Una società «data – driven»
PA e Sanità ai primi posti
Quanti dati si possono stivare nel Data Center del CSI?
Data Storage di informazioni “tradizionali”
Dati tradizionali
Dati Transazionali e
testuali
Metadati e Dati decisionali
Dati GIS vettoriali
Dati GIS raster
Dati infrastrutturali
(log, mail,..)
Storage attuale 50Tb Velocità media
Storage attuale 100Tb Velocità medio-bassa
Storage attuale 0,1Tb Velocità bassa
Storage attuale 4-5Tb Velocità medio alta
Nuovi segmenti Di dati
Storage complessivo in CSI 850 Tb
Storage attuale 300Tb Velocità alta
Alcuni esempi di Nuovi segmenti
Di dati
BDP: Biblioteca Digitale
Piemontese
IMR: Immagini in rete
Piattaforma di streaming Reti di sensori
Storage attuale 20Tb Crescita annuale 20Tb Velocità: media
Storage attuale 100Tb Crescita annuale 25Tb Velocità: bassa
Storage attuale 1Tb Crescita annuale 0,2Tb Velocità: media
Storage attuale 0,3Tb Crescita annuale0,2Tb Velocità: alta
Un esempio: piattaforma di streaming
0,00
50,00
100,00
150,00
200,00
250,00
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Gby
te
Anno
Contributo di ogni Punto di Pubblicazione per anno
\streamto2006
\streamresidenzereali
\streamregpie
\streamprovto
\streamgiuntareg
\streameventi
\streamcsi
\streamconsreg
\streamcomuneto
Velocità Tipo dati vs velocità di aggiornamento
Biblioteca Digitale (Immagini, ecc.) Leggi e atti amministrativi Dati dai social network Streaming sedute consiglio Sensori Dati geografici vettoriali Dati geografici raster (da satellite, radar, ecc.) Telecamere strade Basi dati alfanumeriche della PA
Ma crescono di più i dati della capacità di usarli in modo intelligente…..
Tante “miniere”, pochi “minatori”
Da Data Governance ad Big Data Data Governance
GOVERNO CONTENUTI DIGITALI
Basi Dati Decisionali
Condivisione Dati PA
Basi Dati Operazionali
Riuso Dati Pubblici
Interscambio
Metadati
Possibilità di usare in modo “intelligente” il
bacino informativo Incrocio di informazioni primarie per ottenere informazioni a valore aggiunto
Condivisione delle informazioni tra le pubbliche amministrazioni e verso i privati
Informazioni primarie (numeri, testi, immagini, video, carte geografiche,…)
Semantica di descrizione delle informazioni
Social Data
Linked Open Data
IoT Data
Con l’avvento di nuove fonti informative esterne alla pubblica amministrazione, lo schema di riferimento (framework) per la Data Governance è stato modificato Lo schema deve ora tenere conto di diverse fonti dati oltre a quelle interne alla PA: Social data, Open data, Linked Open Data, Big Data. Diventa quindi un «SOLB» framework finalizzato alla Big data governance Il framework evidenzia:
Lo strato di acquisizione dalle fonti dati molteplici Lo strato di trattamento (raccolta ed bonifica dei dati) ed elaborazione (motori semantici, strumenti di location intelligence, analisi visuale, strumenti statistici previsionali) Lo strato di accesso ai dati, che prevede sia formati «machine readable» (a servizi, RDF ecc.) , sia in modalità più «human readable» (visualizzazione dei dati)
Dalla Data Governance alla Big data Governance
Access and sharing
SOLB Framework Data sources Integration and
elaboration
Patrimonio informativo strutturato
(operazionali e geografici)
Dati social
Sensori, Internet of
things
Patrimonio informativo digitale non strutturato
Data collection layer
Data quality layer
Visual analytics & Forecasting
Location intelligence
Motori semantici
Data
inte
grat
ion
laye
r
Fron
t offi
ce e
por
tali
Knowledge sharing
Open Data
Trasparenza
Access and sharing
SOLB Framework: piattaforme Data sources Integration and
elaboration
Patrimonio informativo strutturato
(operazionali e geografici)
Dati social
Sensori, Internet of
things
Patrimonio informativo digitale non strutturato
Data collection layer
Data quality layer
Visual analytics & Forecasting
Location intelligence
Motori semantici
Data
inte
grat
ion
laye
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Fron
t offi
ce e
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tali Knowledge
sharing
Open Data
Trasparenza
Nuove fonti dati, nuovi beneficiari
Data Science: studio EMC (2011) Tratto da “Career of the Future: Data Scientist INFOGRAPHIC]”
Roadmap competenze
Analisi dei dati e intuizione….
Big Data and the Role of Intuition (by Tom Davenport | 8:00 AM December 24, 2013)
“…..developing the right mix of intuition and data-driven analysis is the ultimate key to success with this movement. Neither an all-intuition nor an all-analytics approach will get you to the promised land.” http://blogs.hbr.org/2013/12/big-data-and-the-role-of-intuition/
