4. Di cosa stiamo
parlando?
I dati pubblici (ma non solo)
vengono resi liberamente accessibili
a tutti, senza restrizioni di copyright,
brevetti o altre forme di controllo
che ne limitino la riproduzione.
5. Di cosa stiamo
parlando?
Il formato con cui i dati vengono resi
disponibili deve essere grezzo (RAW),
ossia leggibile dalle persone e dalle
macchine.
6. Di cosa stiamo
parlando?
E’ una filosofia, un
paradigma e al tempo
stesso una pratica che si
sta diffondendo in ogni
parte del mondo.
7. Di cosa stiamo parlando?
Caratteristiche dei dati aperti:
http://opengovdata.org/
✔Completi
✔ Leggibili
dai computer
✔ Primari
✔ Non
discriminator
i
✔
Tempestivi
✔ Non
proprietari
✔ Accessibili
✔ Liberi (e
gratuiti)
8. In un suo articolo del 2006, Tim
Berners-Lee propone l'utilizzo di
dati in formato aperto sul web:
http://www.w3.org/DesignIssues/
LinkedData.html
Successivamente modifica il
suddetto articolo aggiungendo un
sistema di valutazione, basato su
5 stelline, utile per attribuire un
punteggio alle varie modalità di
esposizione di dati sul web.
14. Le principali fonti giuridiche EU
Direttiva sull'apertura dei dati e sul riutilizzo delle informazioni del settore pubblico:
Questa direttiva stabilisce norme comuni per un mercato europeo dei dati detenuti dalle
amministrazioni pubbliche. È entrata in vigore il 16 luglio 2019, sostituendo la precedente
direttiva sull'informazione del settore pubblico.
Trattato sul Funzionamento dell'Unione Europea (TFUE) e Trattato sull'Unione Europea
(TUE): Questi trattati sono considerati fonti primarie del diritto comunitario e stabiliscono
le basi giuridiche per la raccolta, l'uso e la diffusione dei dati aperti.
Carta dei diritti fondamentali dell'Unione Europea: Dal Trattato di Lisbona del dicembre
2009, la Carta dei diritti fondamentali ha acquisito lo stesso valore giuridico dei trattati e
contribuisce a guidare l'interpretazione delle normative relative agli Open Data.
15. Le principali fonti giuridiche italiane
Codice dell’Amministrazione Digitale (CAD): Il Capo V del CAD è dedicato ai dati delle Pubbliche
Amministrazioni, con definizioni specifiche di “formato aperto” e “dati di tipo aperto”.
Decreto Legislativo 24 gennaio 2006, n. 36: Come modificato dal D. Lgs. 102/2015 e dal D.lgs. 200/2021,
attua la Direttiva 2019/2014/UE relativa all’apertura dei dati e al riutilizzo dell’informazione del settore
pubblico.
Decreto Legislativo 25 maggio 2016, n. 97: Revisione e semplificazione delle disposizioni in materia di
prevenzione della corruzione, pubblicità e trasparenza, modifica il Decreto legislativo 14 marzo 2013, n.
33 in materia di trasparenza della pubblica amministrazione.
Decreto legislativo 14 marzo 2013, n. 33: Riordino della disciplina riguardante gli obblighi di pubblicità,
trasparenza e diffusione di informazioni da parte delle pubbliche amministrazioni. L’articolo 7 “dati aperti
e riutilizzo” dispone che i documenti, le informazioni e i dati oggetto di pubblicazione obbligatoria per il
decreto legislativo n. 33/2013, resi disponibili anche a seguito dell’accesso civico, siano pubblicati in
formato di tipo aperto.
Piano Triennale per l’informatica nella Pubblica Amministrazione: Documento di indirizzo che delinea una
strategia condivisa per la trasformazione digitale del Paese, con particolare riferimento al PNRR.
18. Definizione modello per lo sviluppo dell’informatica nella
PA, definizione strategia operativa di trasformazione
digitale del Paese, promozione degli Open Data e
popolamento del catalogo dati.gov.it.
Recente aggiornamento: Piano Triennale per
l'Informatica nella PA 2024-2026, con particolare enfasi
al rapporto fra dati aperti e AI.
23. LA PRIMA
INTUIZIONE
On September 11, 2008, Vivek
Kundra asked iStrategyLabs how
we could make DC.gov’s
revolutionary Data Catalog useful
for the citizens, visitors,
businesses and government
agencies of Washington, DC.:
http://www.appsfordemocracy.org/
24. “You can do one of two things. You can
spend years and millions of dollars
contracting this out to big consultancies
– and you’ll end up spending twice what
you thought you would and get half the
quality you hoped for…which is what
governments do now. Or, the other way
is to have an innovation contest where
we put the data in the hands of the
people, and give them cash prizes and
recognition for their efforts.”
"Puoi scegliere una di queste due azioni.
Puoi spendere anni e milioni di dollari
per appaltarlo a grandi società di
consulenza e finirai per spendere il
doppio di quanto pensavi di ottenere e
otterrai metà di qualità che speravi ...
che è ciò che fanno le PA attualmente.
Oppure, l'altro modo è quello di indire
un concorso innovativo mettendo i dati
nelle mani delle persone, e dare loro
premi in denaro e riconoscimento per i
loro sforzi ".
30. Ricerca e Innovazione: Gli accademici possono utilizzare gli Open Data per condurre ricerche
innovative, creare nuove conoscenze e sviluppare tecnologie emergenti;
Educazione e Formazione: Le istituzioni accademiche possono educare gli studenti sull’importanza
degli Open Data e su come utilizzarli efficacemente, preparando così la prossima generazione di
ricercatori e professionisti informati;
Collaborazione Interdisciplinare: Gli accademici possono collaborare con altre discipline per
esplorare l’uso degli Open Data in vari campi, dalla scienza dei dati all’urbanistica, dalla medicina alle
scienze sociali;
Divulgazione e Sensibilizzazione: Gli accademici possono promuovere la consapevolezza e la
comprensione degli Open Data attraverso pubblicazioni, conferenze e workshop, incoraggiando così
un più ampio utilizzo e condivisione dei dati;
Sviluppo di Standard e Best Practice: Gli accademici possono contribuire allo sviluppo di standard
per la qualità, l’accessibilità e l’interoperabilità degli Open Data, nonché alla definizione di best
practice per il loro utilizzo etico e responsabile.
Il sistema accademico è sicuramente in grado di svolgere un ruolo cruciale
nella valorizzazione degli Open Data
31. Rendere aperti i dati della ricerca è un passo fondamentale verso
la Open Science. Con l’Open Data si fa riferimento alla pratica della
condivisione dei dati generati nell’ambito della ricerca, così come i
risultati pubblicabili vengono condivisi in Open Access.
Per il mondo accademico può risultare utile depositarli in archivi appositi come ad
esempio:
Zenodo,
Dryad,
Figshare
Re3data.
40. Perché conviene?
Gli open data piacciono principalmente
perché consentono una maggiore
trasparenza (38%) nell'agire amministrativo
mentre una parte importante li apprezza in
quanto favoriscono il processo di
digitalizzazione (18,1% dei post)
e innovazione (11,8%). L'11% dei
commenti sostiene poi che la disponibilità
degli open data migliori la vita
quotidiana del cittadino, facilitandone
l'accesso alle informazioni; il 9,7% è convinto
che gli open data facciano risparmiare tempo
grazie alla facilità di consultazione e
reperibilità. Infine, il 5,5% sottolinea che i
servizi legati agli open data
facciano risparmiare denaro pubblico.
42. Studio Socrata sulla percezione di
utilità degli Open Data
Studio condotto su un campionamento di 506
professionisti in ambito Open Data negli Stati Uniti
Obiettivo: raccogliere le opinioni dei professionisti
Risultato: gli Open Data sono percepiti come portatori di
benefici nell'efficienza della PA e come elementi
contributivi dello sviluppo economico
Beneficio degli Open Data maggiormente
percepito
Danno a cittadini e imprese un'informazione più precisa
Riducono significativamente i costi di ricerca delle informazioni
Mostrano le azioni concrete della Pubblica Amministrazione
Migliorano la trasparenza della Pubblica Amministrazione
Altro
28%
21%
28%
12%
11%
0%
80%
Nuove
imprese
Nuovi posti di
lavoro
Aumento di
efficienza
42
Benefici economico-sociali percepiti degli Open Data
43. I benefici degli Open Data
Maggiore trasparenza: L’accesso aperto ai dati pubblici aumenta la trasparenza delle attività
governative, consentendo ai cittadini di essere meglio informati e coinvolti nelle decisioni
pubbliche.
Stimolo all’innovazione: La disponibilità di dati aperti può stimolare lo sviluppo di nuove
applicazioni, servizi e modelli di business, contribuendo così alla crescita economica.
Miglioramento dei servizi pubblici: L’analisi e l’incrocio dei dati aperti possono portare a un
miglioramento dell’efficienza e dell’efficacia dei servizi pubblici.
Partecipazione dei cittadini: I dati aperti offrono ai cittadini la possibilità di contribuire
all’aggiornamento e al miglioramento della qualità dei dati.
Interoperabilità e collaborazione: La standardizzazione dei formati dei dati aperti favorisce
l’interoperabilità tra diversi enti e livelli di governo, facilitando la collaborazione e la condivisione
delle risorse.
46. Come si fa?
Rendere disponibili i dati sul web in
qualsiasi formato, ma con una licenza
aperta, utile per il riuso degli stessi.
47. Come si fa?
Rendere disponibili i dati in forma
“strutturata” e leggibile dai computer
(per esempio Excel invece
dell’immagine scannerizzata di
una tabella).
48. Come si fa?
Rendere disponibili i dati in un formato
non proprietario (ad esempio CSV –
Comma Separated Value) al posto di
un formato proprietario come Excel.
49. Come si fa?
Utilizzare URI (Uniform Resource
Identifier) in modo che gli altri
possano puntare (linkare o trovare) ciò
che pubblichiamo.
50. Come si fa?
Collegare i nostri dati ai dati che
espongono gli altri, per produrre
contenuti più ampi, interessanti e
utili.
Utilizzare specifiche W3c (RDF
e SPARQL) per identificare i
contenuti (le cose di cui si parla).
Allargare il contesto e rendere
le aggregazioni di dati più sexy.
56. Se i dati non vengono pubblicati?
DATA SCRAPING
57. DATA SCRAPING
Normalmente, il trasferimento dei dati tra
programmi viene effettuato utilizzando
strutture di dati adatte all'elaborazione
automatizzata da parte di computer, non
di persone.
Tali formati e protocolli di interscambio
sono generalmente strutturati in modo
rigido, ben documentati, facilmente
analizzabili e mantengono l'ambiguità al
minimo.
Molto spesso queste trasmissioni non sono
affatto leggibili dall'uomo (fonte wikipedia)
64. Esempi
applicativi
trasporti
Grazie all'intesa raggiunta con Moovit, l’applicazione leader nel
mondo per i servizi di infomobilità, i clienti potranno avere
informazioni, anche personalizzate, sempre più in tempo reale, in
maniera semplice e veloce. Moovit utilizzerà gli Open Data messi
a disposizione da Atac, che raccolgono le informazioni in tempo
reale sulle proprie linee e le renderà disponibili ai clienti
all'interno della propria app, permettendo anche agli utilizzatori di
dialogare direttamente con i servizi di infomobilità già esistenti
gestiti da Atac per avere informazioni personalizzate su tempi di
attesa, deviazioni e i vari eventi che possono occorrere durante
la giornata.
https://www.romatoday.it/politica/accordo-atac-moovit-attese-bus.html
65. L’apertura e diffusione degli OPEN DATA sui
servizi di trasporto pubblico ha permesso di
raggiungere operatori internazionali e locali che,
a costo zero per l’Amministrazione, rilevando le
opportunità derivanti dalla completezza e qualità
dei dati riferiti all’intero territorio regionale,
hanno implementato e sviluppato ex novo
applicazioni web e mobile, ora a disposizione
degli utenti, quali MyCicero, Moovit e Google
Maps.
I dataset presenti in questa pagina contengono i
dati relativi alle linee, corse, orari e posizione
geografica delle fermate del trasporto pubblico
urbano del territorio di Olbia.
I dati sono conformi alle General Transit Feed
Specification Reference, struttura pensata per
l’elaborazione dei dati mediante l’uso di sistemi
automatici.
I dataset vengono aggiornati frequentemente. Al
fine di rendere l’informazione sempre corretta
agli utenti, si consiglia vivamente di aggiornare
gli strumenti e applicazioni che utilizzano i dati
con frequenza settimanale.
https://www.aspo.it/open-data/
Esempi applicativi - trasporti
77. Hackathon
Un hackathon (anche conosciuto come hack day
o hackfest) è un evento al quale partecipano, a
vario titolo, esperti di diversi settori
dell'informatica: sviluppatori di software,
programmatori e grafici web. Un hackathon
generalmente ha una durata variabile tra un
giorno e una settimana.
Tra le finalità che gli hackathon si propongono,
oltre al tradizionale lavoro per la realizzazione di
un software, c'è un numero crescente di esempi
per i quali gli eventi assumono invece obiettivi
didattici e sociali.
(fonte wikipedia)
79. Hack a
bot
E’ un hackathon sulle
tecnologie per chatbot che
vuole diffondere cultura del
dato con il riuso di dati aperti
della Pubblica
Amministrazione.
Grazie alla versatilità e
l'immediatezza dei chatbot, è
possibile sperimentare in un
contesto di "learning by
doing",molte dimensioni
sottese al cambiamento
digitale della PA
81. Raccolta dei dati: I dati vengono raccolti da varie fonti, come istituzioni
pubbliche, ricerche scientifiche, e altre organizzazioni.
Pulizia e organizzazione: I dati raccolti vengono poi puliti da eventuali errori e
organizzati in un formato standardizzato per facilitarne l’uso.
Condivisione e pubblicazione: I dati vengono resi disponibili al pubblico
attraverso portali di Open Data o altre piattaforme di condivisione.
Riuso e applicazione: Gli sviluppatori, le aziende, i ricercatori e i cittadini possono
riusare i dati per creare nuove applicazioni, servizi o per condurre analisi e ricerche.
Creazione di valore: L’uso innovativo dei dati aperti porta alla creazione di valore
economico, sociale e culturale, come nuovi prodotti, miglioramenti nei servizi
pubblici, o maggiore trasparenza e partecipazione civica.
La catena del valore è il processo attraverso il quale i dati aperti
vengono trasformati in risorse utili e significative per gli utenti finali.
85. Interoperabilità
L’interoperabilità è uno dei
vantaggi più importanti del
modello Open Data.
I dati, se isolati, hanno poco
valore; viceversa, il loro valore
aumenta sensibilmente quando
data set differenti, prodotti e
pubblicati in modo indipendente
da diversi soggetti, possono
essere incrociati liberamente da
terze parti (LOD).
Questo è alla base del processo
di creazione di valore aggiunto
sui dati: le applicazioni, i servizi,
i prodotti.
Le applicazioni, di valore sociale
e/o economico, sfruttano quello
che può essere visto come un
grande database aperto e
distribuito per offrire viste e
servizi.
L’interoperabilità è dunque un
elemento chiave di uno degli
aspetti più innovativi offerti dagli
open data: l’uso dei dati in modi
e per scopi “inattesi”, nuovi in
quanto non previsti dai singoli
enti e soggetti che pubblicano i
“dati grezzi”.
87. L’assunto olistico o
Aristotelico è
quanto mai
attuale.
‘L’insieme ha un
valore più ampio
della somma delle
parti che lo
compongono’
Ne deriva che i
Linked Open Data
aumentano il
valore dei dati
aperti.
88. Ontologia
Ontologia deriva da due parole
greche che significano "essere"
(nel senso di qualcosa che "è") e
"studio".
Prima che il digitale pervadesse le
nostre vite, era solo un ramo
della filosofia che esplorava i
concetti inerenti all'esistenza e
alla realtà, ovvero l’essere in
quanto tale!
L'ontologia tentava di classificare,
descrivere e trovare relazioni tra
oggetti che esistono, cioè tra le
cosiddette "entità".
89. Ontologia
Una parola in base al suo significato può
essere:
• univoca,
• equivoca (tanti significati differenti),
• polivoca (tanti significati con una parte in
comune).
Per Aristotele l’essere ha quattro significati:
• L’essere delle categorie
• L’essere accidentale
• L’essere come vero e falso
• L’essere come atto e come potenza
90. Ontologia
Con il digitale il concetto non è
cambiato molto, anzi, rispetto a quanto
rappresentava all'interno della filosofia
analitica, l'ontologia si è arricchita di
una modalità ‘formale’ per descrivere la
realtà o una sua parte.
L'ontologia è una modellazione
concettuale di una parte della realtà,
osservata ed analizzata da un
particolare punto di vista e formalizzata
mediante un ‘linguaggio formale’ che
ha le sue regole e la sua sintassi.
91. Ontologia
Recentemente il termine
"ontologia" (formale) è entrato
in uso nel campo
dell'intelligenza artificiale e
della rappresentazione della
conoscenza, per descrivere il
modo in cui
diversi schemi vengono
combinati in una struttura dati
contenente tutte le entità
rilevanti e le loro relazioni in
un dominio.
(Wikipedia)