Saturday, 08 May 2021  

Open Data

Questa pagina permette a tutti i cittadini di consultare in forma aggregata i dati della Pubblica Amministrazione, secondo le politiche di apertura, valorizzazione e divulgazione dei dati promosse da AgID.

 

Open data e disponibilità dei dati pubblici

In particolare con riferimento ai dati, il Codice dell’Amministrazione Digitale (D. Lgs. n. 82/2005), prevede il principio di “disponibilità dei dati pubblici ” (enunciato all’art. 2, comma 1, e declinato dall’art. 50, comma 1) che consiste nella possibilità, per soggetti pubblici e privati, “di accedere ai dati senza restrizioni non riconducibili a esplicite norme di legge ”(art.1, lett. o) e riprende il concetto di formato aperto (un formato di dati reso pubblico, documentato esaustivamente e neutro rispetto agli strumenti tecnologici necessari per la fruizione dei dati stessi) e quelli di dato di tipo aperto, codificando nel nostro ordinamento molti dei requisiti che abbiamo visto emergere nell’esperienza internazionale:

1) Sono disponibili secondo i termini di una licenza o di una previsione normativa che ne permetta l’utilizzo da parte di chiunque, anche per finalista commerciali, in formato disaggregato;

2) Sono accessibili attraverso le tecnologie dell’informazione e della comunicazione, ivi comprese le reti telematiche pubbliche e private, in formati aperti ai sensi della lettera l- bis),sono adatti all’utilizzo automatico da parte di programmi per elaboratori e sono provvisti dei relativi metadati;

3) Sono resi disponibili gratuitamente attraverso le tecnologie dell’informazione e della comunicazione, ivi comprese le reti telematiche pubbliche e private, oppure sono resi disponibili ai costi marginali sostenuti per la loro riproduzione e divulgazione salvo i casi previsti dall’articolo 7 del decreto legislativo 24 gennaio 2006, n. 36, e secondo le tariffe determinate con le modalità di cui al medesimo articolo.

 

Gli Open data e i Big data

Sin qui abbiamo analizzato le caratteristiche e la legislazione che interessa gli Open data ma questa disamina sarebbe sicuramente parziale se non si ponesse il problema del raffronto del dato pubblico ed aperto rispetto all’altra grande categoria di dati, sempre più l’attenzione delle cronache: i Big data.

Big data è il termine usato per descrivere una raccolta di dati così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi di analisi specifici per l’estrazione da essi di ulteriore valore in termini informativi.

Il progressivo aumento della dimensione dei dataset è legato alla necessità di analizzare contemporaneamente un unico insieme di dati, al fine di estrarre informazioni aggiuntive rispetto a quelle che si potrebbero ottenere analizzando dei data set parziali e separati, anche se cumulativamente contenenti la stessa quantità totale di dati.

I Big data rappresentano l’interrelazione di dati provenienti potenzialmente da fonti eterogenee: non soltanto, quindi, dati strutturati, come quelli presenti nei database, ma anche non strutturati, come immagini, email, dati di geo-localizzazione o geo-referenziati, informazioni prese dai social network o addirittura dai download anche se parziali e non completato ecc..

Sicuramente gli Open data sono un sotto insieme dei Big data ma profondamente diverse sono le finalità e gli utilizzi che caratterizzano queste due grandi categorizzazioni dei dati:

 

  • i Big data vengono raccolti anche l’insaputa dell’interessato al fine di profilare i gusti e le tendenze dei cittadini e vengono utilizzati a fini privatistici e di analisi del mercato;

 

  • gli Open data sono dati pubblici raccolti nell’ambito dell’azione delle PA, essi devono essere disponibili, riutilizzabili, e vengono messi a disposizione della comunità per incentivare la partecipazione alla gestione della cosa pubblica.

 

Le fonti di informazione primaria di pubblico dominio

Text Mining ?

Insieme di metodi per la lettura e l’interpretazione di testi in linguaggio naturale, in cui si fondono competenze di linguistica computazionale, Machine Learning, Intelligenza Artificiale e calcolo ad alte prestazioni.  

Le tecnologie necessarie nel quadro multidisciplinare comprendono sia funzioni di tipo strutturale (riconoscimento della lingua in cui il testo è scritto, analisi lessicale per identificazione e elaborazione dei lemmi, analisi sintattica per riconoscimento dei ruoli dei vari termini in una frase), sia competenze di tipo semantico, che si appoggiano a basi di conoscenza (ontologie, reti semantiche) per raccogliere informazioni collaterali non incluse esplicitamente nel testo.

Va detto che le due aree strutturale/semantica non sono indipendenti perché l’interpretazione del testo deriva dall’interazione ciclica fra le due componenti; essa rappresenta il metodo più promettente per superare l’ostacolo principale nell’analisi testuale, cioè la disambiguazione fra diversi significati alternativi.

Una caratterizzazione semantica può offrire numerose dimensioni di interpretazione, spaziando dalla geo-referenziazione (della sorgente e del contenuto) alla sentiment analysis, in cui si ricostruisce l’impatto emotivo evocato nel testo.

 

 

 

AGID

https://www.agid.gov.it/it/dati/open-data


Ministero della Salute

http://www.dati.salute.gov.it/dati/homeDataset.jsp


Ministero delle politiche agricole alimentari e forestali

https://www.politicheagricole.it/flex/cm/pages/ServeBLOB.php/L/IT/IDPagina/6991


MISE

https://www.mise.gov.it/index.php/it/open-data


Open Data del Governo Italiano

Open BDAP


Noi PA

https://dati-noipa.mef.gov.it/cl/web/open-data


ForumPA

https://www.forumpa.it/tag/big-data/


EU Open data

EU Europa Open data


EU Inspire

https://inspire-geoportal.ec.europa.eu


 



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