Presenatzione ICT days 2014. Dati.trentino.it un anno dopo: open data & big data

1. Dati.Trentino.it - un anno dopo
Trento . 2 aprile 2014 . ICTDays 2014
Vaccari Lorenzino, Juan Pane, Stefano Leucci, Alessandro Ercolani, Ivan Bedini,

2. Open Data in Trentino
Trento . 2 aprile 2014 . ICTDays 2014
Lorenzino Vaccari - Provincia Autonoma di Trento

4. è un dato che può essere liberamente
utilizzato, riutilizzato, e redistribuito da
chiunque – con al più il vincolo di
attribuzione e di share-alike

5. Il Progetto Open Data in Trentino

7. Open Data in Trentino

8. I dati del catalogo

9. Cartografia catastale numerica!
Caposaldi di livellazione!
Monografie dei punti fiduciali!
Dati stazioni di posizionamento (TPOS)!
Statistiche annuali del catasto fondiario!
Dati sul patrimonio immobiliare!

10. Miglioramento della piattaforma cKan

14. https://github.com/opendatatrentino/ckan-api-client

15. Community building

20. Gestire la complessità
Trento . 2 aprile 2014 . ICTDays 2014
Stefano Leucci - Università di Trento

22. Il valore sta nel RI-USO.

24. Hotel Venezia!
Trento, Piazza Duomo

25. Abbiamo incontrato!
tre grandi problemi.

26. 1!
Lʼhotel Venezia!
è descritto in molti dati.

28. 2!
I dati che descrivono lʼhotel Venezia!
sono strutturati in modo diverso.

30. 3!
Molti dei dati che descrivono lʼhotel Venezia!
sono condivisi con una licenza!
che non ne permette il riuso.

35. Il nostro sogno è!
trasformare i dati in entità e!
permetterne il ri-uso libero.

36. Unʼentità è!
qualcosa che ci interessa!
e a cui diamo un nome proprio.

38. Tempo!
+!
Prospettiva

41. Perchè?

42. Migliorare la qualità !
e la completezza dei dati.1

43. Aumentare la cultura del dato !
allʼinterno alla pubblica amministrazione.2

44. Abilitare unʼeconomia di servizi !
basati sul ri-uso delle entità.3

45. Permettere la scalabilità, cioè la
replicabilità dei servizi in altri territori.4

46. Ridurre i costi di ri-uso dei dati!
per applicazioni e infografiche.5

47. Restituire il dato trasformato in entità!
alla pubblica amministrazione.6

48. …e quindi?

49. 1!
Lʼhotel Venezia!
è descritto in molti dati.!
Lʼhotel Venezia è una sola entità che
raccoglie dati puliti e pronti al ri-utilizzo.

50. 2!
I dati che descrivono lʼhotel Venezia!
sono strutturati in modo diverso.!
Non esiste più il problema:!
i dati hanno tutti la stessa struttura.

51. 3!
Non tutti i dati che descrivono lʼhotel Venezia
sono condivisi con una licenza!
che ne permetta il riuso.!
Lʼentità che descrive lʼhotel Venezia!
è rilasciata con una licenza!
che ne permette il pieno ri-utilizzo.

52. Il vero valore risiede nelle!
connessioni tra le entità.

53. Come?

56. Interfaccia grafica
Open Data Rise
Modellazione dei dati

57. Modellazione dei dati

58. Modellazione dei dati
definizione dello scenario / creazione del modello

59. Modellazione dei dati
definizione dello scenario / creazione del modello

60. https://github.com/opendatatrentino/OpenDataRise
Juan Pane - Università di Trento

62. Unire i dati
da diverse sorgenti
per creare
entità complete.

63. Perchè un’enciclopedia di entità?

64. Il processo di creazione di entità

65. Le cinque stelle

74. Il processo

75. Interfaccia grafica

77. Passato

79. Dimostrazione pratica (video)

80. Future implementazioni:

81. - disponibilità di più lingue

82. - crowdsourcing

83. - personalizzazione dellʼutente

84. - ricerca testuale avanzata

85. Tutti sapevano che era impossibile, !
poi è arrivato qualcuno che non lo sapeva !
e l'ha fatto. Mark Twain

87. Da open data a big data
Trento . 2 aprile 2014 . ICTDays 2014
Alessandro Ercolani - TrentoRise

89. Noi utilizziamo tecnologie BigData
per analizzare e sfruttare al meglio
gli open data in applicazioni civiche

90. Come trasformare!
questo streaming di dati?!

92. “Trasporti pubblici”, “Meteo data”
fornito dal progetto open data.
Informatica Trentina (MITT)
fornisce dati in tempo reale ma aggregati.
Problemi dei dati:
incompleti, incoerenti, parziali e voluminosi.
(circa 2GB al giorno)

93. Misurazione1

94. Calcola la distanze tra le fermate2

95. Calcola il tempo di arrivo !
in base alla velocità3

96. Storico del traffico / Meteo / Crowdsourcing

97. http://livemap-bigdata.trentorise.eu

98. • Prevedere rallentamenti del traffico!
• Ottimizzare i trasporti pubblici!
• Includere Crowd Sourcing nello streaming!
• E aprire e rendere pubblici i dati che creiamo!

99. Grazie a tutto il team
Open Big Data in Trentino!!!

100. Crediti:
• Juan Pane
• Lorenzino Vaccari
• Maurizio Napolitano
• Chris Taggart
• Bayaki.net
• ItgAmerica
• Lego.com
• Briks.net