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Open Data: come trattarli e visualizzarli quando diventano Big

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Caso d'uso presentato alla accademy di ForumPA 2018 su come acquisire in modo automatico i dati sui prezzi dei carburanti pubblicati dal MISE e incanalarli in una data pipeline per la loro visualizzazione su dashboardi dinamiche attraverso un semplice framework Big Data basato su Elasticsearch

Published in: Data & Analytics
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Open Data: come trattarli e visualizzarli quando diventano Big

  1. 1. Open Data: come trattarli e visualizzarli quando diventano Big Vincenzo Patruno @vincpatruno Roma, 23 Maggio 2018
  2. 2. «una città fantasma di progetti pilota abbandonati, portali di dati non aggiornati, e applicazioni inutilizzate»
  3. 3. http://opendatabarometer.org/doc/3rdEdition/ODB-3rdEdition-GlobalReport.pdf
  4. 4. https://www.agendadigitale.eu/cittadinanza-digitale/open-data-come-uscire-dallimpasse-dopo-il-piano-triennale-agid/
  5. 5. processi
  6. 6. Intervenire sull’infrastruttura dati ingegnerizzazione
  7. 7. industrializzazione
  8. 8. rendere strutturale la generazione e la pubblicazione di dati pubblici
  9. 9. http://www.sviluppoeconomico.gov.it/index.php/it/open-data/elenco-dataset/2032336-carburanti-prezzi-praticati-e-anagrafica- degli-impianti
  10. 10. http://www.sviluppoeconomico.gov.it/index.php/it/open-data/elenco-dataset/2032336-carburanti-prezzi-praticati-e-anagrafica- degli-impianti
  11. 11. 3 milioni al mese
  12. 12. The first documented use of the term “big data” appeared in a 1997 paper by scientists at NASA, describing the problem they had with visualization (i.e. computer graphics) which “provides an interesting challenge for computer systems: data sets are generally quite large, taxing the capacities of main memory, local disk, and even remote disk. We call this the problem of big data. When data sets do not fit in main memory (in core), or when they do not fit even on local disk, the most common solution is to acquire more resources.”
  13. 13. 1997 Intel Pentium II 233MHz 640x480
  14. 14. Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it… Dan Ariely https://en.wikipedia.org/wiki/Dan_Ariely
  15. 15. JOIN
  16. 16. https://en.wikipedia.org/wiki/Edgar_F._Codd
  17. 17. «aumentare» il dato
  18. 18. Duplicazione dati Denormalizzazione
  19. 19.
  20. 20. Grazie Vincenzo Patruno @vincpatruno

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