Talk presentato alla Whymca conference - 25 Maggio 2012 a Bologna

1. Open Data: dai file di dati
agli Open Services
Vincenzo Patruno - @vincpatruno
ISTAT

2. E’ importante avere molti dati!
Se si hanno molti dati, accade che
qualcuno prende quei dati e ne fa
qualcosa.
Hans Rosling

3. Cosa sono gli Open Data
Dati liberamente accessibili
a tutti in formato aperto
senza restrizioni di
copyright, brevetti o altre
forme di controllo che ne
limitino l’utilizzo.

4. Cosa sono gli Open Data
L'Open Data si basa sulla
constatazione che il dato
pubblico è stato prodotto
con denaro pubblico,
quindi della collettività.
Ed è a questa che il dato
deve essere restituito.

5. Liberare i dati e lasciare che sia la
Rete, la società, il mercato,
l’intelligenza collettiva a utilizzarli nel
modo in cui ritengano più opportuno
Roma, 24-26 maggio 2012

6. Il dato come materia prima
per l’informazione, la
conoscenza e l’economia

7. Economia digitale

8. Le iniziative Open Data

9. Il diluvio di dati
Roma, 24-26 maggio 2012

10. Trovare i dati

11. Come vengono pubblicati i dati

12. Un modello comune di
diffusione dati

13. I cataloghi di dati
territorio
categoria
titolo
fonte
metadati licenza
data descrizione
url

14. I cataloghi di dati
http://thedatahub.org/
http://it.ckan.net/

15. Il formato dei dati
Human Readable
vs.
Machine Readable

16. Tavola “human readable”

17. Connettersi ai dati

18. Cosa Come

19. Cosa Come

20. Dataset

21. Tavola “human readable”
modellare i dati

22. La modellazione dei dati
Ore CIG
anno semestre
ore_autorizzate
area_geografica

23. Dataset strutturati

25. La rappresentazione dei dati
<ore_cig>
<anno>2007</anno>
<semestre>I</semestre>
<area_geografica>Piemonte</area_geografica >
<ore_autorizzate>15331873</ore_autorizzate >
</ore_cig>

26. La rappresentazione dei dati
<ore_cig>
<anno>2007</anno>
<semestre>1</semestre>
<area_geografica>02</area_geografica >
<ore_autorizzate>15331873</ore_autorizzate >
</ore_cig>

27. Cosa Come

28. Dataset strutturati

29. Il modello architetturale
WS
Endpoint
SPARQL

30. For this slide many tanks to my colleague: Xavier Badosa – IDESCAT - Spain

31. For this slide many tanks to my colleague: Xavier Badosa – IDESCAT - Spain

32. <binding name='stranieri_maschi'>
<literal datatype='http://www.w3.org/2001/XMLSchema#double'>210364.0</literal>
</binding>
</result>
<result>
<binding name='terr'>
<literal xml:lang='it'>Emilia-Romagna</literal>
</binding>
<binding name='nati_da_coppie_padre_str'>
RDF <literal datatype='http://www.w3.org/2001/XMLSchema#double'>431.0</literal>
</binding>
<binding name='stranieri_maschi'>
<literal datatype='http://www.w3.org/2001/XMLSchema#double'>185009.0</literal>
</binding>
Data Cube </result>
<result>
<binding name='terr'>
<literal xml:lang='it'>Lazio</literal>
</binding>
fragment <binding name='nati_da_coppie_padre_str'>
<literal datatype='http://www.w3.org/2001/XMLSchema#double'>536.0</literal>
</binding>
<binding name='stranieri_maschi'>
<literal datatype='http://www.w3.org/2001/XMLSchema#double'>180570.0</literal>
</binding>
</result>
<result>
<binding name='terr'>
<literal xml:lang='it'>Piemonte</literal>
</binding>
<binding name='nati_da_coppie_padre_str'>
<literal datatype='http://www.w3.org/2001/XMLSchema#double'>449.0</literal>
</binding>
<binding name='stranieri_maschi'>
<literal datatype='http://www.w3.org/2001/XMLSchema#double'>152350.0</literal>
</binding>

33. Utilizzare i dati all’interno di
applicazioni

34. Identificare dataset attraverso url
API RESTful
Output Json

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38. L’iniziativa
JSON-Stat

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40. Grazie dell’attenzione!
vincenzo.patruno@istat.it
@vincpatruno