Big (open) data, big question?

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I Big data fanno emergere diverse questioni, la prima delle quali è che non sono trattabili su un normale pc è inutile che siano aperti. Servono strumenti, algoritmi e servizi aperti.

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Big (open) data, big question?

  1. 1. Big (open) data, big question? Molti dati per domande complesse
  2. 2. Quando sono big? • Big data è quella quantità di dati che non è ragionevolmente possibile memorizzare ed elaborare in un singolo laptop o server
  3. 3. Non solo grandi • Sono grandi, ma anche veloci, parziali e variegati • I dati destrutturati superano quelli strutturati • Servono le risorse e gli strumenti necessari per elaborarli
  4. 4. Big problem • Se non puoi trattare i dati è inutile che siano aperti • Se non ci sono risorse aperte è inutile che i big data siano aperti • Se sono tanti e destrutturati la qualità dell’elaborazione (algoritmi di raccolta e di trattamento) è più importante della qualità del dato
  5. 5. Quali big data produce la Città • Dati dai sensori legati agli oggetti urbani (traffico, ambiente, …) • Struttura urbana (cartografie stradali, infrastrutture suolo e sottosuolo) • Transazioni
  6. 6. Quali big data usa la Città • I dati prodotti dalla stessa città • I dati prodotti da cittadini e imprese • I dati dei social media sui “clienti” cittadini
  7. 7. Quali competenze servono Per lavorare sui big data le amministrazioni si devono organizzare per: • Identificare le fonti • Raccogliere i dati e creare una struttura big data • Organizzare, elaborare e dare un valore • Usare e restituire i risultati Servono: Enterprise architect, Business analyst, Data scientist
  8. 8. Dai dati a: dati, servizi e conoscenza Da PSI (Public Sector Information) a PDI (Public Digital Infrastructure): • Servizi online che espongono i dati e mettono a disposizione risorse per elaborarli senza limitazioni di accesso • Da open service a open governement service
  9. 9. Open Government Service Alcuni principi su OGS • Sono servizi aperti basati sui dati aperti • NON sostituiscono i dati aperti • Permettono l’accesso in tempo reale ai dati aperti • Mettono a disposizione strumenti di estrazione e algoritmi con la stessa logica dei dati aperti, senza chiedere chi e perché • Gli algoritmi devono essere noti (es come viene interpolato il tempo di arrivo dell’autobus) e verificabili • Sono accessibili attraverso Open Standard senza esclusive http://blog.okfn.org/2013/09/04/it-is-time-for-open-services/#sthash.h5yxbPnt.dpuf
  10. 10. dati.gov.it egov.formez.it grazie per l’attenzione smarras@formez.it @smarras

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