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Laboratorio Linked Open Data:
turismo i flussi e gli eventi
Giorgia Lodi
Scenario Europeo: Nuova Direttiva Europea
2
#DigitalSingleMarket
In conformità con la GDPR – General Data Protection Regulation
Nuovo nome «Open Data e riutilizzo dell’informazione pubblica» giugno
2019
1. Real time data e API per dati dinamici
2. Tutti i contenuti del settore pubblico acceduti secondo le regole per
l’accesso ai documenti della PA sono liberamente e gratuitamente
disponibili per il riutilizzo
3. Assenza di esclusiva (no data lock in) - obblighi di trasparenza tra
enti pubblici e privati
4. Dati sui trasporti e di pubblica utilità
5. Dati su ricerca finanziata con soldi pubblici
6. High Value Dataset
Focus sui dati di pubblica utilità
Articolo 1 Oggetto e ambito di applicazione
1.Al fine di promuovere l'utilizzo di dati aperti e di incentivare l'innovazione nei prodotti e nei servizi,
la presente direttiva detta un complesso di norme minime in materia di riutilizzo e di modalità
pratiche per agevolare il riutilizzo:
a) dei documenti esistenti in possesso degli enti pubblici degli Stati membri;
b) dei documenti esistenti in possesso delle imprese pubbliche:
i) attive nei settori definiti nella direttiva 2014/25/UE (settori: acqua, trasporti, energia, servizi
postali);
ii) che agiscono in qualità di operatori di servizio pubblico a norma dell'articolo 2 del
regolamento (CE) n. 1370/2007;
iii) che agiscono in qualità di vettori aerei che assolvono oneri di servizio pubblico a norma
dell'articolo 16 del regolamento (CE) n. 1008/2008; o
iv) che agiscono in qualità di armatori comunitari che assolvono obblighi di servizio pubblico
a norma dell'articolo 4 del regolamento (CEE) n. 3577/92;
c) dei dati della ricerca, conformemente alle condizioni di cui all'articolo 10
https://eur-lex.europa.eu/legal-content/IT/TXT/PDF/?uri=CELEX:32019L1024&from=EN
Dataset di alto valore
4
Dati geospaziali
Dati relativi all'osservazione
della terra e all'ambiente
Dati meteorologici
Dati statistici
Dati relativi alle imprese e alla
proprietà delle imprese
Dati relativi alla mobilità
European Data Strategy
«The European data strategy aims to make the EU a leader in a data-
driven society. Creating a single market for data will allow it to flow freely
within the EU and across sectors for the benefit of businesses, researchers
and public administrations.»
In 2021 un cosiddetto «Data Act» sarà disponibile dove incentivare la
collaborazione e la condivisione di dati tra pubblico-privato, tra privato e
privato e tra pubblico e pubblico.
Investimenti su progetti che riguardano i cosiddetti European Data
Spaces - Settori o domini dove l’uso dei dati avrà un impatto sistemico
sull’intero ecosistema e sui cittadini.
https://ec.europa.eu/info/strategy/priorities-2019-2024/europe-fit-digital-age/european-data-strategy_en
Scenario normativo italiano
REGIONE CAMPANIA era ULTIMA
Scenario italiano – strategia italia 2025
La prima sfida: società digitale
3 obiettivi principali. Il terzo è così
descritto:
Il patrimonio informativo pubblico e
l’utilizzo e condivisione dei dati da
parte delle amministrazioni e dei
privati è valorizzato e incentivato.
20 + 1 azioni
A08 – Intelligenza artificiale al servizio
dello Stato
A09 – Dati per le città del futuro
A10 – Borghi del Futuro
Scenario normativo italiano
REGIONE CAMPANIA era ULTIMA
Codice per l’Amministrazione Digitale – CAD
• Articolo 1 comma 1 lettera l-ter) – definizione di dati aperti
• Articolo 50 comma 1 – messa a disposizione di dati aperti
• Articolo 52 –
• principio open data by default,
• responsabilità dirigenziale,
• capitolati di gara
https://docs.italia.it/italia/piano-triennale-ict/codice-amministrazione-digitale-docs/it/v2018-09-28/
D.Lgs 102/2015 – recepimento direttiva (2013) riutilizzo
informazione del settore pubblico
In corso i lavori per il recepimento della direttiva 2019
https://www.gazzettaufficiale.it/eli/id/2015/07/10/15G00116/sg
Piano Triennale – Capitolo 5 - I dati della
Pubblica Amministrazione (e le ontologie)
https://pianotriennale-ict.italia.it/
Scenario normativo italiano
Open Data - articolo 1 del CAD
8
• Disponibile (requisito giuridico): disaggregato,
secondo i termini di una licenza aperta che ne
consenta il riutilizzo, anche per finalità commerciali
• Accessibile (requisito tecnologico): da macchine, in
formato aperto e corredato di metadati
• Gratuito (requisito economico): gratuito o a costi
marginali sostenuti per la riproduzione, messa a
disposizione e divulgazione
Open Data – articolo 50 comma 1 del CAD
9
I dati delle pubbliche amministrazioni sono formati, raccolti,
conservati, resi disponibili e accessibili con l’uso delle tecnologie
ICT che ne consentano la fruizionee riutilizzazione[…]
da parte delle altre pubbliche amministrazioni e
dai privati; restano salvi i limiti alla conoscibilità dei dati previsti
dalle leggi e dai regolamenti, le norme in materia di protezione
dei dati personali ed il rispetto della normativa comunitaria in
materia di riutilizzo delle informazioni del settore pubblico
Open Data – articolo 52 del CAD
10
I dati e i documenti che le PA pubblicano [..] senza l’espressa adozione di
una licenza [..] si intendono rilasciati come dati di tipo aperto [..] ad
eccezione dei casi in cui la pubblicazione riguardi dati personali del
presente Codice
Nella definizione dei capitolati o degli schemi dei contratti
di appalto relativi a prodotti e servizi che comportino la
formazione, la raccolta e la gestione di dati, le PA prevedono
clausole idonee a consentirne l’utilizzazione in
conformità a quanto previsto dall’articolo 50
Le attività volte a garantire l’accesso telematico e il riutilizzo dei dati [..]
rientrano tra i parametri di valutazione della performance dirigenziale
Nelle linee guida AgID del 2014…
https://www.agid.gov.it/sites/default/files/repository_files/linee_guida/patrimoniopubblicolg2014_v0.7finale.pdf
• Fornisce un’indicazione di massima su una clausola
generale da inserire nei capitolati
• Fornisce raccomandazioni su cosa includere come
requisiti distinguendo tra
o servizi che possono generare indirettamente dati
pubblici
o servizi che riguardano specificatamente la
generazione di dati pubblici (e.g., gestione di uno
specifico sistema informativo)
Open Data non deve essere confuso con…
Condivisione di dati tra
Pubbliche Amministrazioni
per scopi istituzionali
Può coinvolgere anche dati
personali
(articolo 50 comma 2)
Pubblicazione online di un documento o di un
dato (es. pubblicare un file PDF o un sito web con
ricerca sui dati NON è open data !!)
REGIONE CAMPANIA era ULTIMA
Piattaforma
Digitale
Nazionale dei
Dati (PDND)
Piano triennale 2019-2021
REGIONE CAMPANIA era ULTIMA
Piattaforma
Digitale
Nazionale dei
Dati (PDND)
Piano triennale 2020-2022 - anticipazioni
In via di finalizzazione
Cambio significativo in certe parti:
• monitoraggio di obiettivi e risultati attesi;
• indicazioni delle azioni da svolgere da parte di
o AgID e altri enti competenti (e.g., Dipartimento per la
Trasformazione Digitale)
o Pubbliche Amministrazioni
Capitolo 2 - Dati delle PA con focus su:
• Interoperabilità e dati aperti dinamici
• Qualità di dati e metadati
• Consapevolezza del ruolo del dato e del suo riutilizzo da parte di
chiunque per qualunque scopo
Cosa si può fare se c’è open data
15
http://www.monithon.it/
http://www.ascuoladiopencoesione.it/
con dati aperti di open coesione (focus su turismo
https://opencoesione.gov.it/it/temi/cultura-e-turismo/)
Cosa si può fare se c’è open data
16
Sulla base di
eventi pubblici
di tipo sagre
disponibili presso
il catalogo open
data della
regione
Lombardia
Cosa si può fare se c’è open data
Sulla base del
dataset degli
agriturismi
presente nel
catalogo dei
dati aperti della
regione
Lombardia
Cosa si può fare se c’è open data
Sulla base del
dataset sugli
ostelli presente
nel catalogo dei
dati aperti della
regione
Lombardia
Cosa si può fare se c’è open data
Cosa si può fare se c’è open data
Cosa si può fare se c’è open data
Cosa si può fare se c’è open data
22
https://web.daaab.it/home
Cosa si può fare se c’è open data
https://green-paths.web.app/
https://hri.fi/data/en_GB/showcase/green-paths
Cosa si può fare se c’è open data
Cosa si potrebbe fare se ci fossero open data
Quali strumenti ci guidano per
l’apertura?
Linee guida valorizzazione patrimonio pubblico
Contesto Legale
I dati delle Pubbliche Amministrazioni
I modelli per i dati e per i metadati (DCAT-AP_IT)
Modello operativo e qualità dei dati
Architettura di riferimento per l’informazione del
settore pubblico
Licenze e modelli di costo
Come pubblicare dati aperti e il catalogo
nazionale dei dati
https://docs.italia.it/italia/daf/lg-patrimonio-pubblico/it/stabile/
Dati della Pubblica Amministrazione
Da dove iniziare? - Modello per i dati
29
Da dove iniziare? – Modello organizzativo
Diversi percorsi che
si intersecano tra
loro.
Si può iniziare dal
percorso Dati Naviti
per poi intersecare
altri percorsi (Linked
Open Data)
Modello organizzativo – selezionare i dati
Guidati dalla domanda
Effettiva disponibilità dei
dati possibilmente
agganciati a sistemi
esistenti
Dare più alta priorità ai
dataset chiave definiti a
livello nazionale / europeo
Analisi giuridica - checklist
Diversi aspetti da
verificare per
una corretta
pubblicazione
Privacy/Segretezza
Temporalizzazione
Trasparenza
Accessibilità legale
(licenze)
Esempio:
Il dataset contiene dati personali?
I dati personali permettono l’identificazione
diretta dell’interessato (es. nome, cognomen)?
Esempio:
I dati sono soggetti per legge a restrizioni
temporali di pubblicazione?
Esempio
I dati rientrano nella lista dell’allegato A del
d.lgs. 33/2013?
Esempio
Stai rilasciando i dati di cui possiedi la proprietà
accompagnati da
una licenza?
Modello organizzativo – altre fasi del processo
Bonifica Produzione sostenibile di dataset
almeno di livello 3
Metadatazione del dataset
scegliendo la licenza per il riutilizzo Pubblicazione
I dati del turismo dei flussi e degli
eventi
Quali dataset chiave definiti a livello
nazionale?
Individuiamo i dataset
Paniere
dinamico
di dataset
Basi di
dati
chiave
*
Basi di dati chiave: quali
36
TRASPORTI (TRAFFICO E MOBILITÀ)
DATI DEL TRAFFICO REAL TIME,
PARCHEGGI, DATI DEL TRASPORTO
PUBBLICO REAL TIME E STATICI, PATENTI
ATTIVE, INCIDENTI, PERIMETRO VARCHI E
ZTL
ISTRUZIONE, CULTURA E SPORT
LUOGHI ED EVENTI CULTURALI, BENI
CULTURALI, GUIDE TURISTICHE,
STRUTTURE RICETTIVE, CAMMINI
REGIONI E CITTÀ
ARCHIVIO STORICO DEI COMUNI,
ANAGRAFE NAZIONALE NUMERI
CIVICI E STRADE URBANE
GIUSTIZIA, SISTEMA
LEGALE, SICUREZZA
PUBBLICA
NORMATTIVA
ECONOMIA E FINANZE
STATISTICHE SU STARTUP E IMPRESE,
CATASTO – OSSERVATORIO MERCATO
IMMOBILIARE
Parzialmente
aperti in alcune
regioni/comuni
Buona
parte aperti
Solo
l’archivio
storico dei
comuni Non aperto
In parte
aperti
Paniere dinamico di dataset
37
Doppia componente
nazionale (basi dati centrali)
regionale (basi di dati locali)
Paniere dinamico di dataset
38
Esempi di dataset presenti nella componente regionale
• Orari trasporto pubblico regionale
• Aziende esercenti servizi di trasporto pubblico di linea
• Aree protette e rete natura 2000
• Strutture ricettive, Agriturismi
• Sale cinematografiche attive
• Beni demaniali artistici e archeologici
• Presenze turistiche (flussi)
• Elenco strutture commerciali (piccola e grande distribuzione)
• Elenco fattorie didattiche
• Dati sensori meteo
• Impianti sportivi
Per l’Umbria dati sui trasporti e meteo non sono aperti e non lo sono le presenze turistiche, i
beni demaniali artistici, le sale cinematografiche, le fattorie didattiche, le aree protette
Dataset relativi al turismo aperti –
situazione regionale
Dataset Numero di regioni che aprono il dataset
Strutture ricettive 13 su 21
Agriturismi 14 su 21
Presenze turistiche (flussi) 8 su 21
Sale cinematografiche 5 su 21
Beni demaniali artistici e archeologici 6 su 21
Fattorie didattiche 5 su 21
Elenco strutture commerciali (piccola e grande
distribuzione)
10 su 21
Impianti sportivi 10 su 21
Dati meteo 9 su 21
Orari trasporto pubblico locale 6 su 21
Aree protette e rete natura 2000 15 su 21
Paniere dinamico di dataset
40
Esempi di dataset della componente nazionale
• Infrastrutture e mobilità à Banca dati del Ministero delle
Infrastrutture e dei Trasporti relativa ai dati su infrastrutture,
trasporto e mobilità. Progetto morto
• Eventi e luoghi della cultural à MIBACT attraverso la
piattaforma Linked Open Data (https://dati.beniculturali.it
• Accesso ai luoghi della cultura à non aperto
• Schede di catalogo à MIBACT attraverso progetto Linked Open
Data ArCo
• Classificazioni dei settori di attività delle imprese: Ateco 2007
presente in OntoPiA in Linked Open Data
• Marchi di qualità DOP e IGP à Disciplinari del Ministero
dell’Agricoltura – non aperto
Individuiamo i dataset
Esistono già dati aperti sul tema turismo? (Progetto COMSODE –
tutti disponibili anche come Linked Open Data
Individuiamo i dataset
Individuiamo i dataset
Esistono altri dati in vostro possesso sul tema anche
non aperti? Derivano da sistemi informativi esistenti?
Individuiamo i dataset
Esistono altri dati in vostro possesso sul tema anche
non aperti? Derivano da sistemi informativi esistenti?
Individuiamo i dataset
Esistono altri dati in vostro possesso sul tema anche
non aperti? Derivano da sistemi informativi esistenti?
Licenza aperta CC-BY
I dati per il download sono nel catalogo
open data ma non sembra esplicitato
nel portale
Individuiamo i dataset
Turismo valle umbria
Non sembrano esserci
informazioni sulla possibilità
di riutilizzare i dati presenti
nel sito
Individuiamo i dataset
Qual è la domanda?
Quali dati delle regioni sul tema?
48
Quali dati delle regioni sul tema?
49
• Codici strutture ricettive
• Capacità strutture ricettive
• Movimenti turistici (flussi - storico)
• Co-visite turistiche sulla base di dati telefonici
Vodafone
• Glossario del turismo
• Istituti e luoghi della cultura
• Schede di catalogazione di opere artistiche
• Quadri orari Trasporto Urbano/Extraurbano
• Fermate e percorsi
Quali dati delle regioni sul tema?
• Orario ferroviario regionale
• Aziende esercenti trasporto pubblico di linea
• Terminali modali
• Mappa aree di sosta
• Parcheggi
• Eventi (sagre, ecc.)
• Strutture turistiche (agriturismi, ostelli, ecc.)
• Flussi turistici
• Beni paesaggistici
• Accompagnatori turistici / Guide turistiche
• Agenzie di viaggio
• Dati sensori meteo
Quali dati delle regioni sul tema?
Quali dati delle regioni sul tema?
Quali dati delle regioni sul tema?
• Arrivi e presenze
• Shopping – offerta outlet ed esercizi storici fiorentini
• Cosa fare a Firenze
• Luoghi della cultura (musei, biblioteche, teatri)
• Strutture ricettive
• Uffici informazioni turistiche
• Consolati
• Bagni pubblici
• Fontanelli
• Eventi sistema cultura
• Ristoranti e botteghe
• Taxi
• Esercizi commerciali
• Dati meteo
• Orari trasporto pubblico locale
• Punti di interesse nelle aree naturale protette
• Carsharing
Open Agenda – calendario eventi collaborativo
Open Agenda – calendario eventi collaborativo
Disponibile nel catalogo di riuso
nazionale
Quali dati delle regioni sul tema?
Quali dati delle regioni sul tema?
• Punti di interesse
• Esercizi alberghieri e extra alberghieri
• Botteghe storiche
• Ricette tipiche trentine
• Riserve naturali
• Impianti funiviari
• Dimensione media delle unità locali di imprese attive nel settore turismo
• Posti letto in campeggi
• Presenze e arrivi in strutture alberghiere
• Campeggi, rifugi
• Tempo di ricettività turistica
• Eventi
• Prodotti DOP e IGP
• Dati meteo
• Stazioni treno
Riassumendo
• Diversi dataset per il settore turismo sono aperti
o Sono aperti in maniera non uniforme su scala nazionale (per gli eventi,
per le strutture ricettive, ecc.)
• I dataset sui flussi turistici alcune regioni li aprono altri no (esempio
Umbria non li ha)
• Diversi dataset del settore turismo sono disponibili secondo le 5 stelle
del modello per i dati (Umbria, Toscana)
o Abilita possibilità di collegare e rendere interoperabili i dati
• Altri dataset di particolare rilevanza (mobilità e meteo) sono più rari
da trovare aperti su scala nazionale
• Esistono soluzioni in riuso che possono facilitare la standardizzazione di
alcuni dati per il turismo producendo i relativi open data (e.g.,
software Open Agenda)
Linked Open Data e alcuni modelli
dati comuni per il turismo
Il dato è una rete
“A single road only takes us to places between
two locations; roads real value comes from
being part of a network. Data works in the same
way: it is not just having more data that unlocks
its value, but linking it together. Data is not
individual datasets, it is a network”
60
“I dati hanno valore solo se si combinano
con altri dati. I dataset presi individualmente
hanno uno scarso valore. Solo attraverso la
loro aggregazione possono aprire le
straordinarie possibilità offerte dalle tecniche
di data analysis” - Presidente del Consiglio Conte
– Data Driven Innovation 2019, Roma
Passiamo dalle 3 alle 4 e 5 stelle
Se il dato è una rete dobbiamo abilitare i
collegamenti tra i dati rendendoli interoperabili
Dobbiamo quindi passare a dati «linked»
Da dove iniziare? - Modello per i dati
62
Standard del Web Semantico
63
Href link non tipato)
Risorse: Documenti Web
HTML con link non tipati (href)
Interrogazioni più complesse sui dati sono impossibili
Interrogazioni complesse
Quali sono le strutture ricettive alberghiere vicino al Duomo di Santa Maria Assunta
in Cielo di Orvieto che hanno un servizio animali e un servizio wifi gratuito?
Web dei Dati
65
Href link non tipato)
Web dei Dati
66
Href link non tipato)
E se facessimo la stessa cosa con i dati
specificando una semantica?
Linked Open Data Cloud
2007
67
68
2008
Linked Open Data Cloud
69
2017
Linked Open Data Cloud
70
2019
Linked Open Data Cloud
Linked Open Data Cloud
Maggio 2020
https://lod-cloud.net/
Standard Web Semantico: RDF
72
• Un modello per i dati nel web dove i dati sono espressi
sottoforma di Triple
o Soggetto Predicato Oggetto
• Ogni entità è identificata univocamente da un URI (Uniform
Resource Identifier)
o Il Soggetto e il Predicato hanno sempre un URI
o L’Oggetto può anche essere un valore predefinito (Literale)
• Le triple sono interconnesse quando condividono la stessa
entità
o Il risultato è un grafo interconnesso di triple (Linked Data)
Vantaggi del modello RDF
73
• È un modello di rappresentazione dei dati pensato per il Web
• È basato su standard del Web
• Consente nativamente di abilitare l’integrazione tra I dati
• Fornisce un meccanismo per risolvere l’identitià delle cose
o Nativamente fornisce meccanismi per garantire interoperabilità
semantica
• E’ usato insieme al linguaggio per interrogare i dati (i.e.,
SPARQL)
o I dati sono così associati a delle API che facilitano l’interrogazione da
parte delle macchine
Facciamo un esempio partendo dalle tabelle
74
ID Nome Cognome Sesso PA di
riferimeto
1 Giorgia Lodi F agid
Codice
IPA
Denominazione
agid Agenzia per l’Italia
Digitale
Facciamo un esempio partendo dalle tabelle
Dobbiamo attribuirgli un URI – passo fondamentale nel Web dei dati
ID Nome Cognome Sesso PA di
riferimeto
1 Giorgia Lodi F agid
Facciamo un esempio partendo dalle tabelle
Dobbiamo attribuirgli un URI – passo fondamentale nel Web dei dati
https://dati.italia.it/risorsa/persona/1
https://{dominio}/{tipo}/{di cosa parliamo}/{codice univoco}
ID Nome Cognome Sesso PA di
riferimeto
1 Giorgia Lodi F agid
Facciamo un esempio partendo dalle tabelle
Nel Web dei dati si definiscono i tipi.
https://dati.italia.it/risorsa/persona/1 cos’è?
ID Nome Cognome Sesso PA di
riferimeto
1 Giorgia Lodi F agid
Facciamo un esempio partendo dalle tabelle
E’ una persona
Nel Web dei dati si definiscono i tipi.
https://dati.italia.it/risorsa/persona/1 cos’è?
ID Nome Cognome Sesso PA di
riferimeto
1 Giorgia Lodi F agid
Facciamo un esempio partendo dalle tabelle
E’ una persona
Nel Web dei dati si definiscono i tipi.
https://dati.italia.it/risorsa/persona/1 cos’è?
Concetto definito in un’ontologia (in questo caso delle persone)
ID Nome Cognome Sesso PA di
riferimeto
1 Giorgia Lodi F agid
Facciamo un esempio partendo dalle tabelle
https://dati.italia.it/risorsa/persona/1 è definito come
<https://dati.italia.it/risorsa/persona/1>
<http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type>
<https://w3id.org/italia/onto/CPV/Person>
ID Nome Cognome Sesso PA di
riferimeto
1 Giorgia Lodi F agid
Facciamo un esempio partendo dalle tabelle
https://dati.italia.it/risorsa/persona/1 è definito come
<https://dati.italia.it/risorsa/persona/1>
<http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type>
<https://w3id.org/italia/onto/CPV/Person>
ID Nome Cognome Sesso PA di
riferimeto
1 Giorgia Lodi F agid
Tripla
In RDF
https://dati.italia.it/risorsa/persona/1 https://w3id.org/italia/onto/CPV/familyName "Lodi"
<https://w3id.org/italia/onto/CPV/familyName>
<https://w3id.org/italia/onto/CPV/givenName>
Soggetto Predicato Oggetto (literale)
ID Nome Cognome Sesso PA di
riferimeto
1 Giorgia Lodi F agid
<https://w3id.org/italia/onto/CPV/hasSex>
Tripla
In RDF
ID Nome Cognome Sesso PA di
riferimeto
1 Giorgia Lodi F agid
@prefix cpv: <https://w3id.org/italia/onto/CPV/> .
<https://dati.italia.it/risorsa/persona/1>
a cpv:Person ;
cpv:familyName "Lodi";
cpv:givenName "Giorgia" ;
… .
Codice
IPA
Denominazione
agid Agenzia per l’Italia
Digitale
@prefix cov: <https://w3id.org/italia/onto/COV/> .
<https://dati.italia.it/risorsa/pubblica-amministrazione/agid>
a cov:PublicOrganization ;
cov:legalName "Agenzia per l’Italia Digitale";
…. .
E’ una organizzazione (pubblica)
Ontologia delle organizzazioni (pubbliche e
private)
Facciamo un esempio partendo dalle tabelle
@prefix cpv: <https://w3id.org/italia/onto/COV/> .
@prefix cpv: <https://w3id.org/italia/onto/CPV/> .
@prefix org: <http://www.w3.org/ns/org#> .
<https://dati.italia.it/risorsa/persona/1>
a cpv:Person ;
cpv:familyName "Lodi";
cpv:givenName "Giorgia" ;
org:memberOf <https://dati.italia.it/risorsa/pubblica-amministrazione/agid> .
<https://dati.italia.it/risorsa/pubblica-amministrazione/agid >
a cov:PublicOrganization ;
cov:legalName "Agenzia per l’Italia Digitale» .
Colleghiamo i due oggetti
Definizione oggetto
persona
Definizione oggetto
organizzazione
RDF – grafo della conoscenza (linked data)
<https://dati.italia.it/risorsa/persona/1>
<https://dati.italia.it/risorsa/pubblica-amministrazione/agid>
org:MemberOf
<https://dbpedia.org/resource/Roma>
clv:hasSpatialCoverage
<https://www.agid.gov.it>
foaf:homepage
cov:residentIn
Si forma così un enorme grafo distribuito nel web che può essere acceduto
da chiunque per qualunque scopo
RDF - serializzazioni
• Diversi formati o serializzazioni
o N-triples – formato molto prolisso con URI tutti esplicitati
per soggetto predicato e oggetto (quando non
literale)
o RDF/Turtle – formato compatto a oggetti (slide
precedenti)
o RDF/XML – sintassi simile a XML
o JSON-LD – JSON per rappresentare dati a grafo
Come li interroghiamo?
• Attraverso uno standard chiamato SPARQL
• SPARQL è supportato da cosiddetti SPARQL endpoint
ovvero sistemi di gestione di dati complessi che
consentono di interrogare grafi
• Negli endpoint i dataset RDF sono memorizzati in Triple
store
o Più diffusi: Virtuoso, BlazeGraph , Fuseki
SPARQL
#Dichiarazione dei prefissi
PREFIX cov: https://w3id.org/italia/onto/COV/
#Definizione delle variabili che contengono il risultato che si vuole ottenere
SELECT ?x ?y ?z
#Grafo da interrogare
FROM …
FROM NAMED …
#Triple PATTERN MATCHING
WHERE { …}
#Modificatori (GROUP BY, HAVING, ORDER BY, …)
SPARQL - esempio
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX cpv: <https://w3id.org/italia/onto/CPV/>
PREFIX org: <http://www.w3.org/ns/org#>
PREFIX cov: <https://w3id.org/italia/onto/COV/>
SELECT ?nomepersona ?nomepa
WHERE {
?s rdf:type cpv:Person.
?s cpv:familyName ?nomepersona.
?s org:memberOf ?pa.
?pa cov:legalName ?nomepa .
}
SPARQL - esempio
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX cpv: <https://w3id.org/italia/onto/CPV/>
PREFIX org: <http://www.w3.org/ns/org#>
PREFIX cov: <https://w3id.org/italia/onto/COV/>
SELECT ?nomepersona ?nomepa
WHERE {
?s rdf:type cpv:Person.
?s cpv:familyName ?nomepersona.
?s org:memberOf ?pa.
?pa cov:legalName ?nomepa .
}
nomepersona nomepa
Lodi Agenzia per l’Italia Digitale
Ma non li usa nessuno!!
92
Ma non li usa nessuno!!
93
Ma non li usa nessuno!!
94
Ma non li usa nessuno!!
95
Google knowledge
graph integrato
nelle funzionalità di
ricerca che TUTTI
noi usiamo ogni
giorno!
Ma non li usa nessuno!!
96
OntoPiA – la rete di ontologie e
vocabolari controllati della Pubblica
Amministrazione
Attuale situazione dataset strutture ricettive
Attuale situazione dataset strutture ricettive
Attuale situazione dataset strutture ricettive
Attuale situazione dataset strutture ricettive
10
2
Cos’è OntoPiA e a cosa serve
• Definisce un linguaggio comune per l’interscambio di dati
(interoperabilità semantica)
• Definisce un modello formale, elaborabile da dispositivi digitali
e leggibile da umani (i.e., superamento della logica delle
specifiche scritte in soli file PDF!)
• Apre la strada alla creazione di dati nativamente collegati,
i.e., fornisce gli schemi dati per creare, interrogare il “grafo
della conoscenza” (knowledge graph) della PA italiana
• ONTOLOGIA: una specifica formale ed
esplicita di rappresentazione
(concettualizzazione) condivisa di un
dominio di conoscenza, definita sulla
base di requisiti specifici
• VOCABOLARIO CONTROLLATO: una serie di
termini e codici standard predefiniti e
autorizzati, preselezionati al fine di
indicizzare e recuperare informazioni
.
10
3
10
3
OntoPiA- rete di ontologie e vocabolari controllati
OntoPiA – perché?
FACILITARE LO SVILUPPO DI NUOVI
SISTEMI INFORMATIVI
AGEVOLARE LO
SCAMBIO DI DATI
ABILITARE L’INTEGRAZIONE TRA
DATI PROVENIENTI DA SORGENTI
DIVERSE
STANDARDIZZARE I DATI
(APERTI)
FACILITARE L’IMPLEMENTAZIONE DELLA DATA
PORTABILITY (GDPR)
10
5
10
5
OntoPiA – dal punto di vista tecnico
Basata su standard del Web
Semantico (standard dei livelli 4, 5
stelle)
Sono disponibili in diverse serializzazioni
dello standard RDF, modello per la
rappresentazione dei dati nel Web
OntoPiA e gli ecosistemi del piano triennale
FINANZA PUBBLICA SVILUPPO E
SOSTENIBILITÀ
INFRASTRUTTURA E
LOGISTICA - MOBILITÀ
BENI CULTURALI TURISMO SMART LANDSCAPE
10
7
10
7
OntoPiA – Stack ontologico
10
8
OntoPiA vista come rete
• COLLABORAZIONE CON CENTRI DI RICERCA
STLab – Semantic Technologies Laboratory
del CNR, Sapienza Università di Roma
• COLLABORAZIONE CON PUBBLICHE AMMINISTRAZIONI
e.g.,ISTAT, MIBACT, Regione Piemonte,
ANAC, Comuni di Palermo, Udine e Cagliari,
Provincia Autonoma di Trento, Consorzio dei
Comuni Trentini, diversi Comuni del FVG
• COINVOLGIMENTO DEGLI UTENTI FINALI
Disponibile su Github: chiunque può SEMPRE
commentare e/o proporre cambiamenti e
correzioni
https://github.com/italia/daf-ontologie-vocabolari-controllati
.
10
9
10
9
OntoPiA- coinvolgimento PA e utenti
OntoPiA – metodologia di sviluppo
3 ELEMENTI CARDINE
• Rispetto costante dei principi FAIR
• Politica per la gestione degli URI ben definita
o 3 macro tipi: «onto», «controlled-vocabulary», «data»
o URI in inglese persistente e neutri, gestiti con servizio esterno:
w3id.org – URI redirect per gestire anche content-negotiation
• Modellazione basata su «ontology design pattern» con
o riutilizzo indiretto di ontologie del Web Semantico
o utilizzo diretto delle ontologie della rete OntoPiA
11
1
OntoPiA e i principi del modello FAIR
• Findable: si usano URI permanenti per identificare concetti e relazioni nella
rete di ontologie e termini nei vocabolari controllati. Ontologie e vocabolari
metadatati con relativi profili di metadatazione
• Accessible: si utilizzano protocolli standard aperti per l’accesso sul Web (i.e.
HTTP(S)) e per l’interrogazione dei dati (i.e. SPARQL). Multilinguismo e
navigazione via web delle ontologie e dei vocabolari
• Interoperable: si utilizzano protocolli standard aperti per modellare i dati i.e.
RDF e OWL (più serializzazioni per aumentare la pletora di riutilizzatori)
• Reusable: tutte le ontologie e i vocabolari controllati sono pubblici, rilasciati
secondo una licenza aperta (CC-BY 4.0) e sono collegati ad altre ontologie
standard (de facto) disponibili nel Web dei Dati
Ontologie esterne
• SKOS à per tesauri e sistemi di classificazione della conoscenza
• schema.org à ontologia degli OTT standard de facto usata in ambito SEO. Il
knolwedge graph di google è basato su schema.org
• Good Relations à ontologia standard de facto per il mondo e-commerce
• RDF Data Cube à ontologia standard del W3C per rappresentare cubi
multidimensionali; ideale per le statistiche
• Core Vocabulary Europei (Core Public Service, Core Business, Core Person, Core
Public Event, Core Location, Core Public Organization)
• Dublin Core à ontologia di metadatazione di documenti e dati
• Accommodation ontology à ontologia sulle strutture ricettive dello stesso
autore di Good Relations
• The Simple Event Model ontology à ontologia per modellare eventi in diversi
domini
• POI Data model à modello proposto dal W3C
• Tourpedia ontology à ontologia del progetto Tourpedia, il Dbpedia del turismo
Vocabolari controllati
Vocabolari controllati - modellazione
• I vocabolari sono modellati con un’ontologia standard e
particolarmente stabile del W3C, i.e., SKOS
o SKOS definisce un «Concetto» e uno «Schema di Concetti» e le
possibili relazioni di gerarchia tra loro
• I vocabolari si collegano semanticamente anche alle ontologie di
OntoPiA
o Un elemento del vocabolario è di tipo «Concetto»
dell’ontologia SKOS ma anche del tipo definita in una qualche
ontologia di OntoPiA
ü e.g., vocabolario controllato strutture ricettive: ogni
elemento è un «Concetto» ma anche di tipo «tipologia
struttura ricettiva» definito nella relativa ontologia
Vocabolari controllati - modellazione
Proviamo a mappare dei dati per il
turismo sui modelli esistenti
Individuiamo le ontologie nazionali…
• Strutture ricettive
• Punti di interesse
• Eventi Pubblici
• Percorsi
• Cammini
• Luoghi ed eventi della
cultura
• Schede di catalogo beni
culturali
• Uffici informazioni turistiche
• Agenzie viaggio
• …
• Strutture ricettive https://w3id.org/italia/onto/ACCO
• Punti di Interesse https://w3id.org/italia/onto/POI
• Eventi Pubblici https://w3id.org/italia/onto/CPEV
• Offerte / Prezzi / Biglietti
https://w3id.org/italia/onto/POT
• Route https://w3id.org/italia/onto/Route
• Atlas of paths
https://w3id.org/italia/onto/AtlasOfPaths
• Luoghi ed eventi della cultura (Cultural-ON)
http://dati.beniculturali.it/cis
• Beni Culturali ontologie progetto ArCo importate da
https://w3id.org/italia/onto/CulturalHeritage
• Organizzazioni https://w3id.org/italia/onto/COV
Alcuni dei modelli OntoPiA – Punto di interesse
Strutture ricettive
Strutture ricettive
Vocabolario controllato tipologie strutture ricettive
• 4 livelli. Il primo livello è così composto:
o Struttura alberghiera e paraalberghiera
ü e.g., Albergo/Hotel, Motel, Albergo diffuso, Dimora storica, ecc.
o Struttura extraalberghiera
ü e.g., Struttura complementare (e.g., Casa per ferie, Colonia, ecc.),
Alloggio privato in affitto (e.g., Bed & Breakfast a conduzione familiare,
ecc.)
o Struttura ricettiva all’aperto
ü e.g., Parco Vacanze, Stabilimento balneare, ecc.
o Struttura di mero supporto (i.e., Area di sosta)
• Creato sulla base di
• Codice del Turismo
• Classificazione ISTAT derivante da questionari
• Leggi regionali
Vocabolario controllato tipologie strutture ricettive
Eventi
Vocabolario controllato tipologie di eventi
3 livelli con il primo
livello che consiiste
delle seguenti voci:
• Evento Culturale
• Evento Sociale
• Evento Politico
• Evento d’affari
/commerciale
• Evento sportivo
Nuovo kit per design dei siti comunali
Cammini d’Italia
Progetto: Atlante dei cammini in open data
Partecipanti
• MIBACT (parte turismo);
• Regioni: Regione Puglia; Regione Umbria (dott.ssa Antonella Tiranti); Regione Liguria;
Coordinamento Regioni da parte della Regione Abruzzo
• Analisi, sviluppo modelli dati e prototipazione a cura del Laboratorio di Tecnologie
Semantiche dell’Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione (ISTC) del CNR
Obiettivo principale
• Realizzazione di un modello concettuale aperto che valorizzi l’intento dell’Atlante dei
Cammini di fornire una visione d’insieme uniforme della rete di percorsi, comprendendo le
loro connessioni e attraversamenti regionali da rendere disponibile come (linked) open data
Principali risultati ottenuti
• Sviluppo del modello Atlante dei cammini nell’ecosistema OntoPiA così da abilitare
connessioni di modello e dati con altri settori (strutture ricettive, beni culturali, ecc.)
• Prototipo di modulo web per l’immissione dei dati standardizzata su scala nazionale
Alcuni dei modelli OntoPiA – Route
Atlante dei cammini
Modulo per standardizzare dati sui cammini
Conclusioni
• Individuate delle ontologie nazionali di OntoPiA che
potrebbero essere usate per la creazione di Linked Open
Data per il turismo
• Individuati vocabolari controllati che possono essere usati
per standardizzare categorizzazioni usate nel settore
turismo
• Discusso di progetti che possono non solo supportare nella
produzione di dati aperti di qualità ma anche nella
creazione di contenuti web standardizzati
Grazie per l’attenzione!

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  • 1. Laboratorio Linked Open Data: turismo i flussi e gli eventi Giorgia Lodi
  • 2. Scenario Europeo: Nuova Direttiva Europea 2 #DigitalSingleMarket In conformità con la GDPR – General Data Protection Regulation Nuovo nome «Open Data e riutilizzo dell’informazione pubblica» giugno 2019 1. Real time data e API per dati dinamici 2. Tutti i contenuti del settore pubblico acceduti secondo le regole per l’accesso ai documenti della PA sono liberamente e gratuitamente disponibili per il riutilizzo 3. Assenza di esclusiva (no data lock in) - obblighi di trasparenza tra enti pubblici e privati 4. Dati sui trasporti e di pubblica utilità 5. Dati su ricerca finanziata con soldi pubblici 6. High Value Dataset
  • 3. Focus sui dati di pubblica utilità Articolo 1 Oggetto e ambito di applicazione 1.Al fine di promuovere l'utilizzo di dati aperti e di incentivare l'innovazione nei prodotti e nei servizi, la presente direttiva detta un complesso di norme minime in materia di riutilizzo e di modalità pratiche per agevolare il riutilizzo: a) dei documenti esistenti in possesso degli enti pubblici degli Stati membri; b) dei documenti esistenti in possesso delle imprese pubbliche: i) attive nei settori definiti nella direttiva 2014/25/UE (settori: acqua, trasporti, energia, servizi postali); ii) che agiscono in qualità di operatori di servizio pubblico a norma dell'articolo 2 del regolamento (CE) n. 1370/2007; iii) che agiscono in qualità di vettori aerei che assolvono oneri di servizio pubblico a norma dell'articolo 16 del regolamento (CE) n. 1008/2008; o iv) che agiscono in qualità di armatori comunitari che assolvono obblighi di servizio pubblico a norma dell'articolo 4 del regolamento (CEE) n. 3577/92; c) dei dati della ricerca, conformemente alle condizioni di cui all'articolo 10 https://eur-lex.europa.eu/legal-content/IT/TXT/PDF/?uri=CELEX:32019L1024&from=EN
  • 4. Dataset di alto valore 4 Dati geospaziali Dati relativi all'osservazione della terra e all'ambiente Dati meteorologici Dati statistici Dati relativi alle imprese e alla proprietà delle imprese Dati relativi alla mobilità
  • 5. European Data Strategy «The European data strategy aims to make the EU a leader in a data- driven society. Creating a single market for data will allow it to flow freely within the EU and across sectors for the benefit of businesses, researchers and public administrations.» In 2021 un cosiddetto «Data Act» sarà disponibile dove incentivare la collaborazione e la condivisione di dati tra pubblico-privato, tra privato e privato e tra pubblico e pubblico. Investimenti su progetti che riguardano i cosiddetti European Data Spaces - Settori o domini dove l’uso dei dati avrà un impatto sistemico sull’intero ecosistema e sui cittadini. https://ec.europa.eu/info/strategy/priorities-2019-2024/europe-fit-digital-age/european-data-strategy_en
  • 6. Scenario normativo italiano REGIONE CAMPANIA era ULTIMA Scenario italiano – strategia italia 2025 La prima sfida: società digitale 3 obiettivi principali. Il terzo è così descritto: Il patrimonio informativo pubblico e l’utilizzo e condivisione dei dati da parte delle amministrazioni e dei privati è valorizzato e incentivato. 20 + 1 azioni A08 – Intelligenza artificiale al servizio dello Stato A09 – Dati per le città del futuro A10 – Borghi del Futuro
  • 7. Scenario normativo italiano REGIONE CAMPANIA era ULTIMA Codice per l’Amministrazione Digitale – CAD • Articolo 1 comma 1 lettera l-ter) – definizione di dati aperti • Articolo 50 comma 1 – messa a disposizione di dati aperti • Articolo 52 – • principio open data by default, • responsabilità dirigenziale, • capitolati di gara https://docs.italia.it/italia/piano-triennale-ict/codice-amministrazione-digitale-docs/it/v2018-09-28/ D.Lgs 102/2015 – recepimento direttiva (2013) riutilizzo informazione del settore pubblico In corso i lavori per il recepimento della direttiva 2019 https://www.gazzettaufficiale.it/eli/id/2015/07/10/15G00116/sg Piano Triennale – Capitolo 5 - I dati della Pubblica Amministrazione (e le ontologie) https://pianotriennale-ict.italia.it/ Scenario normativo italiano
  • 8. Open Data - articolo 1 del CAD 8 • Disponibile (requisito giuridico): disaggregato, secondo i termini di una licenza aperta che ne consenta il riutilizzo, anche per finalità commerciali • Accessibile (requisito tecnologico): da macchine, in formato aperto e corredato di metadati • Gratuito (requisito economico): gratuito o a costi marginali sostenuti per la riproduzione, messa a disposizione e divulgazione
  • 9. Open Data – articolo 50 comma 1 del CAD 9 I dati delle pubbliche amministrazioni sono formati, raccolti, conservati, resi disponibili e accessibili con l’uso delle tecnologie ICT che ne consentano la fruizionee riutilizzazione[…] da parte delle altre pubbliche amministrazioni e dai privati; restano salvi i limiti alla conoscibilità dei dati previsti dalle leggi e dai regolamenti, le norme in materia di protezione dei dati personali ed il rispetto della normativa comunitaria in materia di riutilizzo delle informazioni del settore pubblico
  • 10. Open Data – articolo 52 del CAD 10 I dati e i documenti che le PA pubblicano [..] senza l’espressa adozione di una licenza [..] si intendono rilasciati come dati di tipo aperto [..] ad eccezione dei casi in cui la pubblicazione riguardi dati personali del presente Codice Nella definizione dei capitolati o degli schemi dei contratti di appalto relativi a prodotti e servizi che comportino la formazione, la raccolta e la gestione di dati, le PA prevedono clausole idonee a consentirne l’utilizzazione in conformità a quanto previsto dall’articolo 50 Le attività volte a garantire l’accesso telematico e il riutilizzo dei dati [..] rientrano tra i parametri di valutazione della performance dirigenziale
  • 11. Nelle linee guida AgID del 2014… https://www.agid.gov.it/sites/default/files/repository_files/linee_guida/patrimoniopubblicolg2014_v0.7finale.pdf • Fornisce un’indicazione di massima su una clausola generale da inserire nei capitolati • Fornisce raccomandazioni su cosa includere come requisiti distinguendo tra o servizi che possono generare indirettamente dati pubblici o servizi che riguardano specificatamente la generazione di dati pubblici (e.g., gestione di uno specifico sistema informativo)
  • 12. Open Data non deve essere confuso con… Condivisione di dati tra Pubbliche Amministrazioni per scopi istituzionali Può coinvolgere anche dati personali (articolo 50 comma 2) Pubblicazione online di un documento o di un dato (es. pubblicare un file PDF o un sito web con ricerca sui dati NON è open data !!)
  • 13. REGIONE CAMPANIA era ULTIMA Piattaforma Digitale Nazionale dei Dati (PDND) Piano triennale 2019-2021
  • 14. REGIONE CAMPANIA era ULTIMA Piattaforma Digitale Nazionale dei Dati (PDND) Piano triennale 2020-2022 - anticipazioni In via di finalizzazione Cambio significativo in certe parti: • monitoraggio di obiettivi e risultati attesi; • indicazioni delle azioni da svolgere da parte di o AgID e altri enti competenti (e.g., Dipartimento per la Trasformazione Digitale) o Pubbliche Amministrazioni Capitolo 2 - Dati delle PA con focus su: • Interoperabilità e dati aperti dinamici • Qualità di dati e metadati • Consapevolezza del ruolo del dato e del suo riutilizzo da parte di chiunque per qualunque scopo
  • 15. Cosa si può fare se c’è open data 15 http://www.monithon.it/ http://www.ascuoladiopencoesione.it/ con dati aperti di open coesione (focus su turismo https://opencoesione.gov.it/it/temi/cultura-e-turismo/)
  • 16. Cosa si può fare se c’è open data 16 Sulla base di eventi pubblici di tipo sagre disponibili presso il catalogo open data della regione Lombardia
  • 17. Cosa si può fare se c’è open data Sulla base del dataset degli agriturismi presente nel catalogo dei dati aperti della regione Lombardia
  • 18. Cosa si può fare se c’è open data Sulla base del dataset sugli ostelli presente nel catalogo dei dati aperti della regione Lombardia
  • 19. Cosa si può fare se c’è open data
  • 20. Cosa si può fare se c’è open data
  • 21. Cosa si può fare se c’è open data
  • 22. Cosa si può fare se c’è open data 22 https://web.daaab.it/home
  • 23. Cosa si può fare se c’è open data https://green-paths.web.app/ https://hri.fi/data/en_GB/showcase/green-paths
  • 24. Cosa si può fare se c’è open data
  • 25. Cosa si potrebbe fare se ci fossero open data
  • 26. Quali strumenti ci guidano per l’apertura?
  • 27. Linee guida valorizzazione patrimonio pubblico Contesto Legale I dati delle Pubbliche Amministrazioni I modelli per i dati e per i metadati (DCAT-AP_IT) Modello operativo e qualità dei dati Architettura di riferimento per l’informazione del settore pubblico Licenze e modelli di costo Come pubblicare dati aperti e il catalogo nazionale dei dati https://docs.italia.it/italia/daf/lg-patrimonio-pubblico/it/stabile/
  • 28. Dati della Pubblica Amministrazione
  • 29. Da dove iniziare? - Modello per i dati 29
  • 30. Da dove iniziare? – Modello organizzativo Diversi percorsi che si intersecano tra loro. Si può iniziare dal percorso Dati Naviti per poi intersecare altri percorsi (Linked Open Data)
  • 31. Modello organizzativo – selezionare i dati Guidati dalla domanda Effettiva disponibilità dei dati possibilmente agganciati a sistemi esistenti Dare più alta priorità ai dataset chiave definiti a livello nazionale / europeo
  • 32. Analisi giuridica - checklist Diversi aspetti da verificare per una corretta pubblicazione Privacy/Segretezza Temporalizzazione Trasparenza Accessibilità legale (licenze) Esempio: Il dataset contiene dati personali? I dati personali permettono l’identificazione diretta dell’interessato (es. nome, cognomen)? Esempio: I dati sono soggetti per legge a restrizioni temporali di pubblicazione? Esempio I dati rientrano nella lista dell’allegato A del d.lgs. 33/2013? Esempio Stai rilasciando i dati di cui possiedi la proprietà accompagnati da una licenza?
  • 33. Modello organizzativo – altre fasi del processo Bonifica Produzione sostenibile di dataset almeno di livello 3 Metadatazione del dataset scegliendo la licenza per il riutilizzo Pubblicazione
  • 34. I dati del turismo dei flussi e degli eventi
  • 35. Quali dataset chiave definiti a livello nazionale? Individuiamo i dataset Paniere dinamico di dataset Basi di dati chiave *
  • 36. Basi di dati chiave: quali 36 TRASPORTI (TRAFFICO E MOBILITÀ) DATI DEL TRAFFICO REAL TIME, PARCHEGGI, DATI DEL TRASPORTO PUBBLICO REAL TIME E STATICI, PATENTI ATTIVE, INCIDENTI, PERIMETRO VARCHI E ZTL ISTRUZIONE, CULTURA E SPORT LUOGHI ED EVENTI CULTURALI, BENI CULTURALI, GUIDE TURISTICHE, STRUTTURE RICETTIVE, CAMMINI REGIONI E CITTÀ ARCHIVIO STORICO DEI COMUNI, ANAGRAFE NAZIONALE NUMERI CIVICI E STRADE URBANE GIUSTIZIA, SISTEMA LEGALE, SICUREZZA PUBBLICA NORMATTIVA ECONOMIA E FINANZE STATISTICHE SU STARTUP E IMPRESE, CATASTO – OSSERVATORIO MERCATO IMMOBILIARE Parzialmente aperti in alcune regioni/comuni Buona parte aperti Solo l’archivio storico dei comuni Non aperto In parte aperti
  • 37. Paniere dinamico di dataset 37 Doppia componente nazionale (basi dati centrali) regionale (basi di dati locali)
  • 38. Paniere dinamico di dataset 38 Esempi di dataset presenti nella componente regionale • Orari trasporto pubblico regionale • Aziende esercenti servizi di trasporto pubblico di linea • Aree protette e rete natura 2000 • Strutture ricettive, Agriturismi • Sale cinematografiche attive • Beni demaniali artistici e archeologici • Presenze turistiche (flussi) • Elenco strutture commerciali (piccola e grande distribuzione) • Elenco fattorie didattiche • Dati sensori meteo • Impianti sportivi Per l’Umbria dati sui trasporti e meteo non sono aperti e non lo sono le presenze turistiche, i beni demaniali artistici, le sale cinematografiche, le fattorie didattiche, le aree protette
  • 39. Dataset relativi al turismo aperti – situazione regionale Dataset Numero di regioni che aprono il dataset Strutture ricettive 13 su 21 Agriturismi 14 su 21 Presenze turistiche (flussi) 8 su 21 Sale cinematografiche 5 su 21 Beni demaniali artistici e archeologici 6 su 21 Fattorie didattiche 5 su 21 Elenco strutture commerciali (piccola e grande distribuzione) 10 su 21 Impianti sportivi 10 su 21 Dati meteo 9 su 21 Orari trasporto pubblico locale 6 su 21 Aree protette e rete natura 2000 15 su 21
  • 40. Paniere dinamico di dataset 40 Esempi di dataset della componente nazionale • Infrastrutture e mobilità à Banca dati del Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti relativa ai dati su infrastrutture, trasporto e mobilità. Progetto morto • Eventi e luoghi della cultural à MIBACT attraverso la piattaforma Linked Open Data (https://dati.beniculturali.it • Accesso ai luoghi della cultura à non aperto • Schede di catalogo à MIBACT attraverso progetto Linked Open Data ArCo • Classificazioni dei settori di attività delle imprese: Ateco 2007 presente in OntoPiA in Linked Open Data • Marchi di qualità DOP e IGP à Disciplinari del Ministero dell’Agricoltura – non aperto
  • 41. Individuiamo i dataset Esistono già dati aperti sul tema turismo? (Progetto COMSODE – tutti disponibili anche come Linked Open Data
  • 43. Individuiamo i dataset Esistono altri dati in vostro possesso sul tema anche non aperti? Derivano da sistemi informativi esistenti?
  • 44. Individuiamo i dataset Esistono altri dati in vostro possesso sul tema anche non aperti? Derivano da sistemi informativi esistenti?
  • 45. Individuiamo i dataset Esistono altri dati in vostro possesso sul tema anche non aperti? Derivano da sistemi informativi esistenti? Licenza aperta CC-BY I dati per il download sono nel catalogo open data ma non sembra esplicitato nel portale
  • 46. Individuiamo i dataset Turismo valle umbria Non sembrano esserci informazioni sulla possibilità di riutilizzare i dati presenti nel sito
  • 47. Individuiamo i dataset Qual è la domanda?
  • 48. Quali dati delle regioni sul tema? 48
  • 49. Quali dati delle regioni sul tema? 49 • Codici strutture ricettive • Capacità strutture ricettive • Movimenti turistici (flussi - storico) • Co-visite turistiche sulla base di dati telefonici Vodafone • Glossario del turismo • Istituti e luoghi della cultura • Schede di catalogazione di opere artistiche • Quadri orari Trasporto Urbano/Extraurbano • Fermate e percorsi
  • 50. Quali dati delle regioni sul tema?
  • 51. • Orario ferroviario regionale • Aziende esercenti trasporto pubblico di linea • Terminali modali • Mappa aree di sosta • Parcheggi • Eventi (sagre, ecc.) • Strutture turistiche (agriturismi, ostelli, ecc.) • Flussi turistici • Beni paesaggistici • Accompagnatori turistici / Guide turistiche • Agenzie di viaggio • Dati sensori meteo Quali dati delle regioni sul tema?
  • 52. Quali dati delle regioni sul tema?
  • 53. Quali dati delle regioni sul tema? • Arrivi e presenze • Shopping – offerta outlet ed esercizi storici fiorentini • Cosa fare a Firenze • Luoghi della cultura (musei, biblioteche, teatri) • Strutture ricettive • Uffici informazioni turistiche • Consolati • Bagni pubblici • Fontanelli • Eventi sistema cultura • Ristoranti e botteghe • Taxi • Esercizi commerciali • Dati meteo • Orari trasporto pubblico locale • Punti di interesse nelle aree naturale protette • Carsharing
  • 54. Open Agenda – calendario eventi collaborativo
  • 55. Open Agenda – calendario eventi collaborativo Disponibile nel catalogo di riuso nazionale
  • 56. Quali dati delle regioni sul tema?
  • 57. Quali dati delle regioni sul tema? • Punti di interesse • Esercizi alberghieri e extra alberghieri • Botteghe storiche • Ricette tipiche trentine • Riserve naturali • Impianti funiviari • Dimensione media delle unità locali di imprese attive nel settore turismo • Posti letto in campeggi • Presenze e arrivi in strutture alberghiere • Campeggi, rifugi • Tempo di ricettività turistica • Eventi • Prodotti DOP e IGP • Dati meteo • Stazioni treno
  • 58. Riassumendo • Diversi dataset per il settore turismo sono aperti o Sono aperti in maniera non uniforme su scala nazionale (per gli eventi, per le strutture ricettive, ecc.) • I dataset sui flussi turistici alcune regioni li aprono altri no (esempio Umbria non li ha) • Diversi dataset del settore turismo sono disponibili secondo le 5 stelle del modello per i dati (Umbria, Toscana) o Abilita possibilità di collegare e rendere interoperabili i dati • Altri dataset di particolare rilevanza (mobilità e meteo) sono più rari da trovare aperti su scala nazionale • Esistono soluzioni in riuso che possono facilitare la standardizzazione di alcuni dati per il turismo producendo i relativi open data (e.g., software Open Agenda)
  • 59. Linked Open Data e alcuni modelli dati comuni per il turismo
  • 60. Il dato è una rete “A single road only takes us to places between two locations; roads real value comes from being part of a network. Data works in the same way: it is not just having more data that unlocks its value, but linking it together. Data is not individual datasets, it is a network” 60 “I dati hanno valore solo se si combinano con altri dati. I dataset presi individualmente hanno uno scarso valore. Solo attraverso la loro aggregazione possono aprire le straordinarie possibilità offerte dalle tecniche di data analysis” - Presidente del Consiglio Conte – Data Driven Innovation 2019, Roma
  • 61. Passiamo dalle 3 alle 4 e 5 stelle Se il dato è una rete dobbiamo abilitare i collegamenti tra i dati rendendoli interoperabili Dobbiamo quindi passare a dati «linked»
  • 62. Da dove iniziare? - Modello per i dati 62
  • 63. Standard del Web Semantico 63 Href link non tipato) Risorse: Documenti Web HTML con link non tipati (href) Interrogazioni più complesse sui dati sono impossibili
  • 64. Interrogazioni complesse Quali sono le strutture ricettive alberghiere vicino al Duomo di Santa Maria Assunta in Cielo di Orvieto che hanno un servizio animali e un servizio wifi gratuito?
  • 65. Web dei Dati 65 Href link non tipato)
  • 66. Web dei Dati 66 Href link non tipato) E se facessimo la stessa cosa con i dati specificando una semantica?
  • 67. Linked Open Data Cloud 2007 67
  • 71. Linked Open Data Cloud Maggio 2020 https://lod-cloud.net/
  • 72. Standard Web Semantico: RDF 72 • Un modello per i dati nel web dove i dati sono espressi sottoforma di Triple o Soggetto Predicato Oggetto • Ogni entità è identificata univocamente da un URI (Uniform Resource Identifier) o Il Soggetto e il Predicato hanno sempre un URI o L’Oggetto può anche essere un valore predefinito (Literale) • Le triple sono interconnesse quando condividono la stessa entità o Il risultato è un grafo interconnesso di triple (Linked Data)
  • 73. Vantaggi del modello RDF 73 • È un modello di rappresentazione dei dati pensato per il Web • È basato su standard del Web • Consente nativamente di abilitare l’integrazione tra I dati • Fornisce un meccanismo per risolvere l’identitià delle cose o Nativamente fornisce meccanismi per garantire interoperabilità semantica • E’ usato insieme al linguaggio per interrogare i dati (i.e., SPARQL) o I dati sono così associati a delle API che facilitano l’interrogazione da parte delle macchine
  • 74. Facciamo un esempio partendo dalle tabelle 74 ID Nome Cognome Sesso PA di riferimeto 1 Giorgia Lodi F agid Codice IPA Denominazione agid Agenzia per l’Italia Digitale
  • 75. Facciamo un esempio partendo dalle tabelle Dobbiamo attribuirgli un URI – passo fondamentale nel Web dei dati ID Nome Cognome Sesso PA di riferimeto 1 Giorgia Lodi F agid
  • 76. Facciamo un esempio partendo dalle tabelle Dobbiamo attribuirgli un URI – passo fondamentale nel Web dei dati https://dati.italia.it/risorsa/persona/1 https://{dominio}/{tipo}/{di cosa parliamo}/{codice univoco} ID Nome Cognome Sesso PA di riferimeto 1 Giorgia Lodi F agid
  • 77. Facciamo un esempio partendo dalle tabelle Nel Web dei dati si definiscono i tipi. https://dati.italia.it/risorsa/persona/1 cos’è? ID Nome Cognome Sesso PA di riferimeto 1 Giorgia Lodi F agid
  • 78. Facciamo un esempio partendo dalle tabelle E’ una persona Nel Web dei dati si definiscono i tipi. https://dati.italia.it/risorsa/persona/1 cos’è? ID Nome Cognome Sesso PA di riferimeto 1 Giorgia Lodi F agid
  • 79. Facciamo un esempio partendo dalle tabelle E’ una persona Nel Web dei dati si definiscono i tipi. https://dati.italia.it/risorsa/persona/1 cos’è? Concetto definito in un’ontologia (in questo caso delle persone) ID Nome Cognome Sesso PA di riferimeto 1 Giorgia Lodi F agid
  • 80. Facciamo un esempio partendo dalle tabelle https://dati.italia.it/risorsa/persona/1 è definito come <https://dati.italia.it/risorsa/persona/1> <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <https://w3id.org/italia/onto/CPV/Person> ID Nome Cognome Sesso PA di riferimeto 1 Giorgia Lodi F agid
  • 81. Facciamo un esempio partendo dalle tabelle https://dati.italia.it/risorsa/persona/1 è definito come <https://dati.italia.it/risorsa/persona/1> <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <https://w3id.org/italia/onto/CPV/Person> ID Nome Cognome Sesso PA di riferimeto 1 Giorgia Lodi F agid Tripla
  • 82. In RDF https://dati.italia.it/risorsa/persona/1 https://w3id.org/italia/onto/CPV/familyName "Lodi" <https://w3id.org/italia/onto/CPV/familyName> <https://w3id.org/italia/onto/CPV/givenName> Soggetto Predicato Oggetto (literale) ID Nome Cognome Sesso PA di riferimeto 1 Giorgia Lodi F agid <https://w3id.org/italia/onto/CPV/hasSex> Tripla
  • 83. In RDF ID Nome Cognome Sesso PA di riferimeto 1 Giorgia Lodi F agid @prefix cpv: <https://w3id.org/italia/onto/CPV/> . <https://dati.italia.it/risorsa/persona/1> a cpv:Person ; cpv:familyName "Lodi"; cpv:givenName "Giorgia" ; … .
  • 84. Codice IPA Denominazione agid Agenzia per l’Italia Digitale @prefix cov: <https://w3id.org/italia/onto/COV/> . <https://dati.italia.it/risorsa/pubblica-amministrazione/agid> a cov:PublicOrganization ; cov:legalName "Agenzia per l’Italia Digitale"; …. . E’ una organizzazione (pubblica) Ontologia delle organizzazioni (pubbliche e private) Facciamo un esempio partendo dalle tabelle
  • 85. @prefix cpv: <https://w3id.org/italia/onto/COV/> . @prefix cpv: <https://w3id.org/italia/onto/CPV/> . @prefix org: <http://www.w3.org/ns/org#> . <https://dati.italia.it/risorsa/persona/1> a cpv:Person ; cpv:familyName "Lodi"; cpv:givenName "Giorgia" ; org:memberOf <https://dati.italia.it/risorsa/pubblica-amministrazione/agid> . <https://dati.italia.it/risorsa/pubblica-amministrazione/agid > a cov:PublicOrganization ; cov:legalName "Agenzia per l’Italia Digitale» . Colleghiamo i due oggetti Definizione oggetto persona Definizione oggetto organizzazione
  • 86. RDF – grafo della conoscenza (linked data) <https://dati.italia.it/risorsa/persona/1> <https://dati.italia.it/risorsa/pubblica-amministrazione/agid> org:MemberOf <https://dbpedia.org/resource/Roma> clv:hasSpatialCoverage <https://www.agid.gov.it> foaf:homepage cov:residentIn Si forma così un enorme grafo distribuito nel web che può essere acceduto da chiunque per qualunque scopo
  • 87. RDF - serializzazioni • Diversi formati o serializzazioni o N-triples – formato molto prolisso con URI tutti esplicitati per soggetto predicato e oggetto (quando non literale) o RDF/Turtle – formato compatto a oggetti (slide precedenti) o RDF/XML – sintassi simile a XML o JSON-LD – JSON per rappresentare dati a grafo
  • 88. Come li interroghiamo? • Attraverso uno standard chiamato SPARQL • SPARQL è supportato da cosiddetti SPARQL endpoint ovvero sistemi di gestione di dati complessi che consentono di interrogare grafi • Negli endpoint i dataset RDF sono memorizzati in Triple store o Più diffusi: Virtuoso, BlazeGraph , Fuseki
  • 89. SPARQL #Dichiarazione dei prefissi PREFIX cov: https://w3id.org/italia/onto/COV/ #Definizione delle variabili che contengono il risultato che si vuole ottenere SELECT ?x ?y ?z #Grafo da interrogare FROM … FROM NAMED … #Triple PATTERN MATCHING WHERE { …} #Modificatori (GROUP BY, HAVING, ORDER BY, …)
  • 90. SPARQL - esempio PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> PREFIX cpv: <https://w3id.org/italia/onto/CPV/> PREFIX org: <http://www.w3.org/ns/org#> PREFIX cov: <https://w3id.org/italia/onto/COV/> SELECT ?nomepersona ?nomepa WHERE { ?s rdf:type cpv:Person. ?s cpv:familyName ?nomepersona. ?s org:memberOf ?pa. ?pa cov:legalName ?nomepa . }
  • 91. SPARQL - esempio PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> PREFIX cpv: <https://w3id.org/italia/onto/CPV/> PREFIX org: <http://www.w3.org/ns/org#> PREFIX cov: <https://w3id.org/italia/onto/COV/> SELECT ?nomepersona ?nomepa WHERE { ?s rdf:type cpv:Person. ?s cpv:familyName ?nomepersona. ?s org:memberOf ?pa. ?pa cov:legalName ?nomepa . } nomepersona nomepa Lodi Agenzia per l’Italia Digitale
  • 92. Ma non li usa nessuno!! 92
  • 93. Ma non li usa nessuno!! 93
  • 94. Ma non li usa nessuno!! 94
  • 95. Ma non li usa nessuno!! 95 Google knowledge graph integrato nelle funzionalità di ricerca che TUTTI noi usiamo ogni giorno!
  • 96. Ma non li usa nessuno!! 96
  • 97. OntoPiA – la rete di ontologie e vocabolari controllati della Pubblica Amministrazione
  • 98. Attuale situazione dataset strutture ricettive
  • 99. Attuale situazione dataset strutture ricettive
  • 100. Attuale situazione dataset strutture ricettive
  • 101. Attuale situazione dataset strutture ricettive
  • 102. 10 2 Cos’è OntoPiA e a cosa serve • Definisce un linguaggio comune per l’interscambio di dati (interoperabilità semantica) • Definisce un modello formale, elaborabile da dispositivi digitali e leggibile da umani (i.e., superamento della logica delle specifiche scritte in soli file PDF!) • Apre la strada alla creazione di dati nativamente collegati, i.e., fornisce gli schemi dati per creare, interrogare il “grafo della conoscenza” (knowledge graph) della PA italiana
  • 103. • ONTOLOGIA: una specifica formale ed esplicita di rappresentazione (concettualizzazione) condivisa di un dominio di conoscenza, definita sulla base di requisiti specifici • VOCABOLARIO CONTROLLATO: una serie di termini e codici standard predefiniti e autorizzati, preselezionati al fine di indicizzare e recuperare informazioni . 10 3 10 3 OntoPiA- rete di ontologie e vocabolari controllati
  • 104. OntoPiA – perché? FACILITARE LO SVILUPPO DI NUOVI SISTEMI INFORMATIVI AGEVOLARE LO SCAMBIO DI DATI ABILITARE L’INTEGRAZIONE TRA DATI PROVENIENTI DA SORGENTI DIVERSE STANDARDIZZARE I DATI (APERTI) FACILITARE L’IMPLEMENTAZIONE DELLA DATA PORTABILITY (GDPR)
  • 105. 10 5 10 5 OntoPiA – dal punto di vista tecnico Basata su standard del Web Semantico (standard dei livelli 4, 5 stelle) Sono disponibili in diverse serializzazioni dello standard RDF, modello per la rappresentazione dei dati nel Web
  • 106. OntoPiA e gli ecosistemi del piano triennale FINANZA PUBBLICA SVILUPPO E SOSTENIBILITÀ INFRASTRUTTURA E LOGISTICA - MOBILITÀ BENI CULTURALI TURISMO SMART LANDSCAPE
  • 109. • COLLABORAZIONE CON CENTRI DI RICERCA STLab – Semantic Technologies Laboratory del CNR, Sapienza Università di Roma • COLLABORAZIONE CON PUBBLICHE AMMINISTRAZIONI e.g.,ISTAT, MIBACT, Regione Piemonte, ANAC, Comuni di Palermo, Udine e Cagliari, Provincia Autonoma di Trento, Consorzio dei Comuni Trentini, diversi Comuni del FVG • COINVOLGIMENTO DEGLI UTENTI FINALI Disponibile su Github: chiunque può SEMPRE commentare e/o proporre cambiamenti e correzioni https://github.com/italia/daf-ontologie-vocabolari-controllati . 10 9 10 9 OntoPiA- coinvolgimento PA e utenti
  • 110. OntoPiA – metodologia di sviluppo 3 ELEMENTI CARDINE • Rispetto costante dei principi FAIR • Politica per la gestione degli URI ben definita o 3 macro tipi: «onto», «controlled-vocabulary», «data» o URI in inglese persistente e neutri, gestiti con servizio esterno: w3id.org – URI redirect per gestire anche content-negotiation • Modellazione basata su «ontology design pattern» con o riutilizzo indiretto di ontologie del Web Semantico o utilizzo diretto delle ontologie della rete OntoPiA
  • 111. 11 1 OntoPiA e i principi del modello FAIR • Findable: si usano URI permanenti per identificare concetti e relazioni nella rete di ontologie e termini nei vocabolari controllati. Ontologie e vocabolari metadatati con relativi profili di metadatazione • Accessible: si utilizzano protocolli standard aperti per l’accesso sul Web (i.e. HTTP(S)) e per l’interrogazione dei dati (i.e. SPARQL). Multilinguismo e navigazione via web delle ontologie e dei vocabolari • Interoperable: si utilizzano protocolli standard aperti per modellare i dati i.e. RDF e OWL (più serializzazioni per aumentare la pletora di riutilizzatori) • Reusable: tutte le ontologie e i vocabolari controllati sono pubblici, rilasciati secondo una licenza aperta (CC-BY 4.0) e sono collegati ad altre ontologie standard (de facto) disponibili nel Web dei Dati
  • 112. Ontologie esterne • SKOS à per tesauri e sistemi di classificazione della conoscenza • schema.org à ontologia degli OTT standard de facto usata in ambito SEO. Il knolwedge graph di google è basato su schema.org • Good Relations à ontologia standard de facto per il mondo e-commerce • RDF Data Cube à ontologia standard del W3C per rappresentare cubi multidimensionali; ideale per le statistiche • Core Vocabulary Europei (Core Public Service, Core Business, Core Person, Core Public Event, Core Location, Core Public Organization) • Dublin Core à ontologia di metadatazione di documenti e dati • Accommodation ontology à ontologia sulle strutture ricettive dello stesso autore di Good Relations • The Simple Event Model ontology à ontologia per modellare eventi in diversi domini • POI Data model à modello proposto dal W3C • Tourpedia ontology à ontologia del progetto Tourpedia, il Dbpedia del turismo
  • 114. Vocabolari controllati - modellazione • I vocabolari sono modellati con un’ontologia standard e particolarmente stabile del W3C, i.e., SKOS o SKOS definisce un «Concetto» e uno «Schema di Concetti» e le possibili relazioni di gerarchia tra loro • I vocabolari si collegano semanticamente anche alle ontologie di OntoPiA o Un elemento del vocabolario è di tipo «Concetto» dell’ontologia SKOS ma anche del tipo definita in una qualche ontologia di OntoPiA ü e.g., vocabolario controllato strutture ricettive: ogni elemento è un «Concetto» ma anche di tipo «tipologia struttura ricettiva» definito nella relativa ontologia
  • 115. Vocabolari controllati - modellazione
  • 116. Proviamo a mappare dei dati per il turismo sui modelli esistenti
  • 117. Individuiamo le ontologie nazionali… • Strutture ricettive • Punti di interesse • Eventi Pubblici • Percorsi • Cammini • Luoghi ed eventi della cultura • Schede di catalogo beni culturali • Uffici informazioni turistiche • Agenzie viaggio • … • Strutture ricettive https://w3id.org/italia/onto/ACCO • Punti di Interesse https://w3id.org/italia/onto/POI • Eventi Pubblici https://w3id.org/italia/onto/CPEV • Offerte / Prezzi / Biglietti https://w3id.org/italia/onto/POT • Route https://w3id.org/italia/onto/Route • Atlas of paths https://w3id.org/italia/onto/AtlasOfPaths • Luoghi ed eventi della cultura (Cultural-ON) http://dati.beniculturali.it/cis • Beni Culturali ontologie progetto ArCo importate da https://w3id.org/italia/onto/CulturalHeritage • Organizzazioni https://w3id.org/italia/onto/COV
  • 118. Alcuni dei modelli OntoPiA – Punto di interesse
  • 121. Vocabolario controllato tipologie strutture ricettive • 4 livelli. Il primo livello è così composto: o Struttura alberghiera e paraalberghiera ü e.g., Albergo/Hotel, Motel, Albergo diffuso, Dimora storica, ecc. o Struttura extraalberghiera ü e.g., Struttura complementare (e.g., Casa per ferie, Colonia, ecc.), Alloggio privato in affitto (e.g., Bed & Breakfast a conduzione familiare, ecc.) o Struttura ricettiva all’aperto ü e.g., Parco Vacanze, Stabilimento balneare, ecc. o Struttura di mero supporto (i.e., Area di sosta) • Creato sulla base di • Codice del Turismo • Classificazione ISTAT derivante da questionari • Leggi regionali
  • 122. Vocabolario controllato tipologie strutture ricettive
  • 123. Eventi
  • 124. Vocabolario controllato tipologie di eventi 3 livelli con il primo livello che consiiste delle seguenti voci: • Evento Culturale • Evento Sociale • Evento Politico • Evento d’affari /commerciale • Evento sportivo
  • 125. Nuovo kit per design dei siti comunali
  • 127. Progetto: Atlante dei cammini in open data Partecipanti • MIBACT (parte turismo); • Regioni: Regione Puglia; Regione Umbria (dott.ssa Antonella Tiranti); Regione Liguria; Coordinamento Regioni da parte della Regione Abruzzo • Analisi, sviluppo modelli dati e prototipazione a cura del Laboratorio di Tecnologie Semantiche dell’Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione (ISTC) del CNR Obiettivo principale • Realizzazione di un modello concettuale aperto che valorizzi l’intento dell’Atlante dei Cammini di fornire una visione d’insieme uniforme della rete di percorsi, comprendendo le loro connessioni e attraversamenti regionali da rendere disponibile come (linked) open data Principali risultati ottenuti • Sviluppo del modello Atlante dei cammini nell’ecosistema OntoPiA così da abilitare connessioni di modello e dati con altri settori (strutture ricettive, beni culturali, ecc.) • Prototipo di modulo web per l’immissione dei dati standardizzata su scala nazionale
  • 128. Alcuni dei modelli OntoPiA – Route
  • 130. Modulo per standardizzare dati sui cammini
  • 131. Conclusioni • Individuate delle ontologie nazionali di OntoPiA che potrebbero essere usate per la creazione di Linked Open Data per il turismo • Individuati vocabolari controllati che possono essere usati per standardizzare categorizzazioni usate nel settore turismo • Discusso di progetti che possono non solo supportare nella produzione di dati aperti di qualità ma anche nella creazione di contenuti web standardizzati