La PA ha bisogno di dati per definire e attuare le politiche territoriali e settoriali. Servono anche canali di partecipazione e cittadini che raccolgano idee, commenti, reazioni e segnalazioni

1. Data e Open data A/R
dalla PA alla PA

2. Quali dati per la PA
• Dati per le politiche territoriali
• Dati per le politiche settoriali
• Dati sui desiderata dei cittadini

3. Quali dati per il territorio
Molti piani
• Piano Economici e
Finanziari (PGS, PEG)
• Piani di sviluppo
economico (PSE, PIT)
• Piani Territoriali Regolatori
Paesaggistici Urbanistici
(PRG, PTC, PTR, PTP, PEEP)
• Insediamenti produttivi
(PIP, )
• Pianificazione rifiuti,
bonifiche (PGR, )
• Piani traffico, trasporti,
mobilità (PUT, )
Molti ambiti e settori
• Territorio e popolazione
• Risorse economiche
• Lavoro
• Impresa
• Agricoltura
• Industria
• Costruzioni
• Commercio
• Turismo
• Trasporti
• Servizi finanziari
• Ambiente
• Contesto sociale
• Ricerca e sviluppo

4. I dati territoriali
Molte fonti per molti
dataset:
• Istat
• Tagliacarne
• Ministero sviluppo
economico e altri
Ministeri
• Inps
• Unioncamere e
Infocamere
• Banca d’Italia
• Ispra
Molti livelli geografici:
• nazione
• regione
• provincia
• aree metropolitane
• comune
• distretto scolastico
• azienda sanitaria
• comunità montana
• unione comuni
• circoscrizioni
• aree territoriali
omogenee

6. Come potrebbe essere
Scegli le
caratteristiche
del piano
Seleziona un
punto o
un’area
Salva la
ricerca e
abbonati
Fonte produce Istituto
Specialista
i dati
statistico o
sviluppa
elementari
ricerca genera applicazione
LOD
Scarica report
e infografica
Pianificatore
usa
informazioni

7. Open data vs Linked open data
n fonti
n dataset
n settori
dimensioni
geo
1-3 fonti
n dataset
n settori
dimensioni
geo
1 fonte
n-m dataset
faccette
dimensioni
geo
1 fonte
1 LOD
faccette
unità elementare
cercare
aggregare
selezionare
estrarre

8. Cambia l’approccio: da pittore a scultore
• Non ho una teoria con ipotesi da validare
• Ho un dominio dal quale estrarre indicazioni
– Se prima facevo una analisi multivariata con tre
cluster ora non metto limiti e valuto dopo quali
cluster mi interessano
– Con il text mining scopro cosa emerge e butto
quello che non mi interessa
http://www.wired.com/science/discoveries/magazine/16-07/pb_theory

9. Quali dati dai cittadini
•
•
•
•
•
Idee per disegnare
Commenti per integrare
Correzioni per rettificare
Sentimenti per cogliere le reazioni
Segnalazioni per monitorare

10. http://egov20.wordpress.com/2012/09/14/whats-the-future-of-policy-making-2-0-look-it-up-in-the-crossover-roadmap/

12. CommentaPA

16. dati.gov.it
egov.formez.it
grazie per l’attenzione
smarras@formez.it
@smarras