Decisioni politiche basate sui dati, quale strategia

La gestione dei dati diventa sempre più un tema cruciale per le strategie di sviluppo socio-economico. Su questo si è focalizzato il convegno Data Driven Decision: Open data, Business Intelligence, Big data & Analytics come guida alle politiche

La gestione dei dati diventa sempre più un tema cruciale per le strategie di sviluppo socio-economico. Su questo si è focalizzato il convegno Data Driven Decision: Open data, Business Intelligence, Big data & Analytics come guida alle politiche.

Fondamentale è quindi l’identificazione di una strategia integrata di trasparenza, openness e accountability basata sul rilascio di dati aperti e su quattro condizioni che sono anche obiettivi dell’azione:

• l’Empowerment dell’amministrazione che impara ad usare i dati per prendere decisioni attraverso i moderni strumenti tecnologici di analisi dei dati,
• l’Endorsement della politica che considera la trasparenza un obiettivo di mandato,
• l’Engagement dei cittadini che devono essere coinvolti e messi nella condizione di conoscere e usare i dati, anche attraverso semplici strumenti di analisi e visualizzazione,
• l’Enforcement delle regole che crei un quadro certo per gli investimenti anche privati

La dimensione di informazioni prodotte ogni anno, come ha sottolineato Stefano Epifani, è di 40 Exabyte, informazioni in gran parte non strutturate, varie e il problema è gestire queste informazioni. E la big data analysis parte dai dati per derivarne i fenomeni, da analizzare poi con la Business Intelligence.

In una logica, come ha evidenziato Hathaway, il dato può essere visto come l‘oro, che deve essere raffinato per essere utilizzato. Per questo diventa importante essere in grado di gestire tempestivamente i dati in streaming , cambiando dall’approccio tradizionale che parte dalle domande a cui rispondere all’approccio Big data che lavora sull’infrastruttura, un approccio iterativo e basato sull’analisi. E ancora di più questo è necessario per i dati creati dall’Internet of Things, dove capire quali dati portare al centro per l’analisi (e quindi logica e analytics per fare filtro. Parole chiave: open source e open data.

Il tema delle policy sui dati può essere sviluppato su più fronti e ha, così, diverse sfaccettature.

Sui dati del processo democratico il problema, ha sostenuto Vittorio Alvino, è che i dati ci siano e abbiano una qualità accettabile. Il punto è quindi ampliare la disponibilità di questi dati. Il problema sull’enorme mole crescente di dati dal punto di vista dei cittadini è la loro accessibilità. Anche perché questi dati sono in gran parte frutto della tracciabilità delle azioni, gestiti dai governi e dalle corporation. Da questo punto di vista il problema è di responsabilizzazione dei gestori dei dati per garantirne l’accessibilità dei cittadini.

Una risposta può provenire anche da approccio come quello di SemplicePA, partendo dall’assunto che le informazioni nella PA ci sono ma non sono strutturate. Il primo problema è quindi l’organizzazione della conoscenza, affrontato ad esempio dalla piattaforma SemplicePA con un motore semantico che permette di estrarre relazioni. Un caso d’uso può essere il FOIA, dove si prevede che il cittadino deve chiedere l’informazione, e la piattaforma può supportare l’amministrazione nell’identificazione dei documenti che la contengono. Lo sviluppo è la realizzazione di un repository semantico anche per l’analisi della normativa, partendo dall’albo pretorio nazionale dei comuni italiani, avendo così l’obiettivo di offrire servizi finalizzati all’accessibilità dei dati.

Diverse le esperienze sul tema data management, come il progetto Ispra su Linked Open Data, con misurazioni anche in tempo reale, grazie a un progetto che ha avuto anche come obiettivo lo sviluppo interno delle competenze digitali, o il sistema Smart Geo BI, finalizzato all’analisi dati sui danni ambientali degli ultimi dieci anni sui prodotti assicurati, concepito nell’ottica della fornitura di servizi di Business Intelligence e aperto per riuso Open Data (es. dati di piovosità e dati del censimento sul territorio), o nel mondo sanitario, per l’assistenza sanitaria domiciliaria, come ha evidenziato Razzino, o quelle Istat per il sistema Sistan rispetto all’utilizzo della gestione dei metadati, basata sullo standard SDMX.

Ma certamente tutto questo è possibile se si mantiene il focus sulla qualità dei dati, come avviene da parte dell’Agenzia delle Entrate, con un’attenzione al fatto che è importante rimanga l’approccio strutturato alla data governance.

Tema della governance e della policy che sono chiaramente fondamentali.

Come ha evidenziato Lamberti l’approccio agli open data diventa vincente se non si parte da una focalizzazione tecnologica ma il tema viene ridefinito rispetto alla centralità dell’azione, per la soluzione di problemi, e del servizio, e quindi alla finalizzazione all’output e non dell’input.

Già oggi secondo le norme il dato deve essere rilasciato subito e di qualità. Ma, come ha sottolineato Morena ragone, è necessario definire prima di tutto una policy per i dati, passando dalla strategia alla governance, agli standard da utilizzare, alle architetture.

Ma in pratica come si può realizzare il cambiamento? Un esempio è anche Sieder, sistema unico per l’edilizia della Regione Emilia Romagna, con una elaborazione della pratica basata sui dati e non sui documenti, consolidando così i dati in modo che possano essere riusati, con altre integrazione, ad esempio per la definizione del fabbisogno energetico. In questo senso i dati diventano la piattaforma su cui si realizza il servizio. Un modello che porta i dati al centro e si accompagna con una riorganizzazione delle amministrazioni.

Quindi policy e obiettivi chiari, ma quali ostacoli deve superare una PA per realizzare questo cambiamento e realizzare una vera centralità dei dati? Certamente c’è da superare un problema culturale, non c’è scambio di informazioni tra amministrazioni e c’è poca chiarezza di riferimenti legislativi, anche con la presenza di una larga serie di eccezioni normative, così come influisce la carenza di cultura della condivisione. Ma le esperienze ci sono già e il cambiamento può oggi basarsi su una tecnologia già matura. Si può guardare alle prossime evoluzioni con realistico ottimismo. Ma anche la politica deve partecipare a questo processo. Con un’attenzione particolare su competenze e visione.