OPEN DATA
“STATO DELL’ARTE”
“The best way to get value from
data is to give it away..[..]..Lets join
together
and share our data”
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Le direttive dalla Digital Agenda di Dicembre 2011
Aggiornamento direttive 2003 sul riuso del PSI
Rendere accessibili e ri...
IL RIUSO COME CRITERIO
OBIETTIVO:

“VALUTARE LA
QUALITÀ DEI DATASET
PUBBLICATI”

Open
(Government Data)
Tutti le tipologie...
COME VALUTA L’UNIONE EUROPEA ?

Il riuso negli indicatori di punteggio:
Implementazione delle direttive EU

Dati delle amm...
QUALE
VALUTAZIONE
PER ITALIA?
L’ITALIA NON VA MALE !
8° POSIZIONE
Qualche dettaglio sulla valutazione degli
OpenData in Italia
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Qualche idea?
La correlazione tra pratiche di riuso e rilascio dei dataset degli enti
locali suggerisce di implementare un piano di rila...
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Liberare i dati
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2 - Analisi tipologica dei dati
3 - Preparazione dei dati
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Obiettivo?
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Metadati Semantici
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Obiettivo?
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Mettere in relazione i dati
Lavoriamo sui metadati semantici!
Cosa possiamo farci?
Una volta definiti i metadati semantici, questi sono utilizzati per ...
Motore a faccette

Selezionando una faccetta, si riducono i dataset trovati;
selezionandone più di una si opererà una inte...
Query expansion
La modalità di ricerca Query expansion consente
di interrogare il sistema utilizzando il linguaggio
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Arricchire semanticamente i dati
significa stabilire uno standard di qualità
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La qualità dei dataset pubblicati costituisce una
buona pratica OpenData!

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Buona pratica
Un esempio applicativo
Dati sugli attraversamenti stradali
(integrazione)
Dati sugli incidenti stradali

Dal...
Gli Open Data Linked possono essere facilmente accessibili
da persone e applicazioni (via mashup) per i più diversi scopi
...
Il modello

OPEN DATA
Un modello di qualità per lo sviluppo OpenData in Italia
Un modello per le PA locali

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Formez Opendata Inps - webinar 29 marzo 2012

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Formez Opendata Inps - webinar 29 marzo 2012

  1. 1. OPEN DATA
  2. 2. “STATO DELL’ARTE” “The best way to get value from data is to give it away..[..]..Lets join together and share our data” Dicembre 2011 - Nuova OpenData Strategy Neelie Kroes, Vice-Presidente Commissione europea per l’Agenda digitale. ...L’Europa corre veloce Marzo 2012- ePSI platform Conference Taking re-use to the next level “Practical example of OpenData reuse and grass roots support and experience play an important role here.. [..].. Go out and make the case for OpenData more strongly!”
  3. 3. Le direttive dalla Digital Agenda di Dicembre 2011 Aggiornamento direttive 2003 sul riuso del PSI Rendere accessibili e riutilizzabili i contenuti documentali della PA. Rendere i dati in formato machine readable (RDF, JSON, XML). Creazione di un data portal della commissione europea. Aggiornamento delle direttive dalla ePSI conference 2012 Tutti i dati resi disponibili dal PSI devono poter essere riutilizzabili per uso commerciale e non commerciale. Gli stati membri devono introdurre un sistema di supervisione e regolamentazione al fine di rispettare le direttive UE sul riuso nei tempi stabiliti. Lo scopo delle direttive sarà esteso alle informazioni contenute nelle digital libraries, musei e archivi.
  4. 4. IL RIUSO COME CRITERIO OBIETTIVO: “VALUTARE LA QUALITÀ DEI DATASET PUBBLICATI” Open (Government Data) Tutti le tipologie di dati di interesse pubblico “VALUTARE LA QUALITÀ DEI PROCESSI DI GOVERNANCE” (Open Government) Data Tutti le tipologie di dati che contribuiscono alla trasparenza delle amministrazioni
  5. 5. COME VALUTA L’UNIONE EUROPEA ? Il riuso negli indicatori di punteggio: Implementazione delle direttive EU Dati delle amministrazioni Locali Sviluppo dei formati Pratiche di riuso Eventi ed attività correlate
  6. 6. QUALE VALUTAZIONE PER ITALIA?
  7. 7. L’ITALIA NON VA MALE ! 8° POSIZIONE
  8. 8. Qualche dettaglio sulla valutazione degli OpenData in Italia Dal punto di vista del punteggio non siamo lontani dai paesi già avviati in materia di open government (UK). Implementazione delle direttive EU Sviluppo dei formati Eventi ed attività correlate Cosa migliorare? Rilascio dei dati delle amministrazioni Locali Per migliorare il riuso implementare i formati non basta ! Pratiche di riuso
  9. 9. Qualche idea?
  10. 10. La correlazione tra pratiche di riuso e rilascio dei dataset degli enti locali suggerisce di implementare un piano di rilascio OpenData a partire dal modello degli Enti pubblici più importanti.
  11. 11. “Interestingly the INPS data website explicitly refers to the EU PSI Directive as the reason for publishing data for re-use.” “..continuous dialogue between data holders and re-users is needed, as we are learning how to do this by doing. The INPS data release is a good step forward, and creates appetite for more.”
  12. 12. Liberare i dati
  13. 13. Perchè le linee guida sono importanti ? Il lavoro sugli OpenData è collaborativo. E’ necessario individuare le tappe del processo. E’ necessario che la metodologia sia condivisa.
  14. 14. MA... Da dove partire? E i metadati? Quali dati vanno aperti? Come produrre un dataset di qualità? Come mettere insieme i pezzi?
  15. 15. STOP !!
  16. 16. Il modello INPS
  17. 17. 1- Analisi di dominio e individuazione dei dati 2 - Analisi tipologica dei dati 3 - Preparazione dei dati 4 - Definizione dei formati 5 - Definizione dei metadati 6 - Attribuzione della licenza
  18. 18. ANALISI DI DOMINIO INDIVIDUAZIONE DEI DATI Obiettivo? identificare i contenuti già esposti dall’istituto all’interno delle aree di pubblicazione al fine di identificare i dati. INPS.IT
  19. 19. Individuare subito i dati che possono essere aperti ... Sottosezioni 1.Relazioni annuali 2.Bilanci sociali 3.Osservatorio statistico 4.Statistiche della previdenza 5.Rapporto sulla coesione sociale
  20. 20. Ma XLS non è un pò poco Si, ma.. Abbiamo sempre bisogno di dati grezzi da cui partire La definizione del formato è un processo graduale e in itinere. Possiamo sempre implementare il formato una volta pubblicati i dati.
  21. 21. ANALISI TIPOLOGICA DEI DATI Di che tipo sono i dati (XLS) che abbiamo trovato? Obiettivo? Distinguere in maniera efficace dati grezzi dai dati già manipolati:
  22. 22. Dati Grezzi Dati Statistici (già manipolati)
  23. 23. PREPARAZIONE DEI DATI Obiettivo? Poichè molte delle fonti dei dati presentano le informazioni in maniera non strutturata è opportuno effettuare un’operazione di pulizia riguardante la struttura delle tabelle e il contenuto delle stesse.
  24. 24. DEFINIZIONE DEI FORMATI Obiettivo? Se in prima battuta cerchiamo dati raw dobbiamo anche pensare di implementare successivamente formati non proprietari come: ★ : testo ( PDF, TXT ) ★ ★ : struttura proprietaria ( XLS ) ★ ★ ★: struttura aperta ( CSV,XML ) ★ ★ ★ ★: struttura con URL e URI Livello di apertura ★ ★ ★ ★ ★: Linked Data ( RDF + Link )
  25. 25. DEFINIZIONE DEI METADATI Obiettivo? Lo step successivo nella creazione degli Open Data è la definizione e la creazione di metadati, cioè informazioni che descrivono uno o un insieme di dati. Tali informazioni rappresentano delle proprietà più significative fissate e consentono la ricerca e il recupero dei dati stessi con lo scopo di migliorarne la visibilità e facilitarne l’accesso. Alcuni importanti standard per i metadati • ISO/IEC 11179 • ISO 15836 Dublin Core •W3C SKOS, W3C RDF/OWL
  26. 26. La creazione e l’implementazione dei metadati richiede attenzione alle risorse informative che tali metadati devono riflettere. Molta attenzione deve essere data alla qualità, perchè un pessimo metadato è peggio dell’assenza di metadati. Per tale ragioni sono stati creati opportuni metadati per descrivere al meglio i dati INPS. Metadati Sintattici Descr ivono il dato attr aver so le sue caratteristiche strutturali, in cui sono comprese le informazioni sul processo di creazione, organizzazione e pubblicazione. Tali metadati non aggiungono informazioni sul contenuto del dataset. • Titolo: titolo dei dati • Data di pubblicazione: Questa informazione riguarda la data di pubblicazione del dato all’interno del portale/minisito OpenData Inps. • • • • • Formato: l’estensione del file (.pdf; .xls; .rdf; .doc) • Fonte: opzionale, chi ha prodotto il dato (Direzione, altro soggetto) Licenza : il tipo di licenza a cui è legato il dato Dimensione in byte: la dimensione fisica del dato Identificativo : numero progressivo univoco del dato Link: (URL-permanent link-, link annidati, short URL)
  27. 27. Metadati Semantici Descrivono il dato attraverso le sue caratteristiche semantiche, ovvero le informazioni sul contenuto. Tali aspetti consentono di individuare univocamente la risorse. • Copertura spaziale: rappresenta il riferimento geografico del dato (coverage=area geografica: Internazionale, Europeo, Nazionale, Regionale, Provinciale, Comunale) • Copertura temporale: rappresenta l’estensione temporale del dato (es. ante 2000, 2001-2005, 2006-2011, 2012-) • Livello di lavorazione del dato: grezzo, statistica, bilancio. • Tags: parole chiave dell’argomento principale • Area di pubblicazione: a sezione in cui viene pubblicato all’interno del portale Inps.it. • Descrizione: un breve abstract del dato • Data di aggiornamento: mostra ogni quanto il dato viene tenuto aggiornato. • Argomento trattato: il soggetto semantico del dato
  28. 28. Dal dato al metadato... Definiamo così nel complesso la modalità di fruizione dei dati attraverso le informazioni che li descrivono.
  29. 29. ATTRIBUZIONE DELLA LICENZA Obiettivo? Scegliere una licenza che consenta all’utente un riuso più facile e libero possibile La IODL 2.0 prevede che l’utente possa liberamente: 1-Consultare, estrarre,copiare e pubblicare i dati 2-Creare un lavoro derivato integrando diversi dataset. ..rispetto alla IODL 1.0? Non prevede l’obbligo dell’utente di pubblicare o condividere i lavori con la stessa licenza. E’ chiesto solo di indicare la fonte!
  30. 30. ....Perchè la semantica? Aiutare gli utenti Mettere in relazione i dati
  31. 31. Lavoriamo sui metadati semantici! Cosa possiamo farci? Una volta definiti i metadati semantici, questi sono utilizzati per la creazione delle faccette per il motore di ricerca. Le faccette rappresentano i diversi aspetti o dimensioni attraverso i quali si può descrivere una stessa risorsa.
  32. 32. Motore a faccette Selezionando una faccetta, si riducono i dataset trovati; selezionandone più di una si opererà una intersezione tra i dati, riducendo ancora di più fino a trovare esattamente quanto cercato.
  33. 33. Query expansion La modalità di ricerca Query expansion consente di interrogare il sistema utilizzando il linguaggio naturale, piuttosto che inserire parole chiave che l’utente potrebbe non conoscere. In questo modo il raggiungimento delle risorse sarà notevolmente facilitato per tutte le categorie di utenti (dai più esperti ai meno esperti) Ad esempio: supponiamo che l’utente digiti la query “centri per le cure termali”. Utilizzando la query expansion, nonostante la stringa inserita non sia presente nelle descrizioni dei dati, l’utente sarà indirizzato al dato “Cure forme vie respiratorie elenco alberghi convenzionati per la stagione termale”.
  34. 34. Arricchire semanticamente i dati significa stabilire uno standard di qualità dei dataset in vista dei Linked Open Data. Fare linked open data consente di abbattere le barriere fisiche tra i dati. connettere e condividere dataset attraverso standard già implementati
  35. 35. La qualità dei dataset pubblicati costituisce una buona pratica OpenData! Più i dati sono ricchi di informazioni ed esposti in modo preciso maggiore sarà il riuso che se ne potrà fare.
  36. 36. Buona pratica Un esempio applicativo Dati sugli attraversamenti stradali (integrazione) Dati sugli incidenti stradali Dal dato all’informazione
  37. 37. Gli Open Data Linked possono essere facilmente accessibili da persone e applicazioni (via mashup) per i più diversi scopi ma soprattutto... - consentono di passare dal dato all’informazione IL RIUSO COME CRITERIO DI VALUTAZIONE Riuso nella PA: maggior controllo del territorio con più semplicità Riuso privato: informazioni Riuso commerciale: sviluppo ai cittadini, maggiore trasparenza di applicazioni più intelligenti e integrate
  38. 38. Il modello OPEN DATA Un modello di qualità per lo sviluppo OpenData in Italia Un modello per le PA locali Grazie a tutti ! Filippo D’Angelo filippo.dangelo@inps.it
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