Big data e banche dati nella pubblica amministrazione
di Irene di Deo
“In Italia i Big Data non esistono” – così affermava nel 2016 un noto esperto di Business Intelligence, Marco Russo.
Da manuale, si considerano Big Data solo quei dati che soddisfano almeno uno dei seguenti criteri: volume elevato (più di 50 Terabyte o crescita annua maggiore del 50%), velocità (raccolta e analisi dei dati real-time) e varietà (fonti eterogenei e dati non solo strutturati). È vero dunque che si tende ad abusare del termine Big Data, che ormai da qualche anno vive una fase di hype. Ciò detto, non si può negare come l’evoluzione tecnologica e l’analisi di nuove tipologie di dati con modalità o algoritmi innovativi aprano incredibili potenzialità, non solo a piccole e grandi aziende private ma anche alle pubbliche amministrazioni.
Prima di tutto, partiamo dalle banche dati a disposizione delle pubbliche amministrazioni in Italia. Ogni interazione del cittadino o dell’impresa con la pubblica amministrazione (PA) genera dati amministrativi. Si pensi ad un semplice certificato di nascita, piuttosto che a una visura camerale, fino ai dati sullo stato di salute del singolo cittadino raccolti dalle strutture sanitarie. Sono numerosi gli enti con cui il cittadino entra in contatto, come privato e come società, e, ciò che più conta, la raccolta dei dati avviene contemporaneamente con l’offerta di un servizio. Strutturalmente, fornire le proprie informazioni personali significa riceverne in cambio un valore. Che rientri o meno nei criteri di Big Data sopra-elencati, la mole di dati raccolti dalla PA è dunque notevole. Per lo più dati strutturati ma non solo, perlomeno potenzialmente. Si pensi ad esempio ad un ente locale, piuttosto che a un polo museale, che voglia analizzare sui social le opinioni dei cittadini su una nuova iniziativa, oppure ad un ospedale che decida di raccogliere dati provenienti dai cosiddetti wearable devices, dispositivi appartenenti al mondo dell’Internet of Things.
L’Agenzia per l’Italia Digitale, consapevole delle potenzialità insite nell’immenso patrimonio informativo a disposizione, ha avviato nel 2013 il censimento dei Data Center della PA, per comprendere fino a che punto fosse errato parlare di una singola pubblica amministrazione. Ciò che è emerso, infatti, è stata la preoccupante frammentazione delle informazioni. PA centrali, regioni e enti regionali, enti locali (province e comuni sopra ai 10.000 abitanti) e aziende sanitarie (ASL e AO) sono state chiamate a censire i propri database. È stato raggiunto un numero totale di ben 985 Data Center. La prima sfida da affrontare per il settore pubblico è quindi l’integrazione. D’altronde, questa è una delle parole chiave dei Big Data, una parola che permette di estrarre valore aggiuntivo dalla stessa quantità di dati, identificando correlazioni e pattern, e una parola per la quale sono state sviluppate nuove tecnologie di gestione dei dati. Integrare le informazioni significa porre le basi per sviluppare analitiche sui dati che vadano oltre le statistiche descrittive e che possano, ad esempio, arricchire le capacità previsionali delle statistiche ufficiali, con impatti economici rilevanti, dai livelli locali a quello nazionale. Uno degli esempi più lampanti è l’accertamento fiscale (non è un caso che l’Agenzia delle Entrate abbia di recente assunto dei Data Scientist), ma anche un piccolo comune potrebbe trarre vantaggio da analisi avanzate sui dati, ad esempio ottimizzando i propri consumi di energia elettrica.
Secondo i dati dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence, promosso dalla School of Management del Politecnico di Milano, il settore pubblico è responsabile del 7% del mercato Analytics. Una piccola fetta, che dimostra ancora una volta la maggiore proattività del settore privato, in particolare delle grandi aziende. Tuttavia, la già citata Agenzia per l’Italia Digitale ha lanciato nel 2017, all’interno del Piano Triennale per l’Informatica nella PA 2017 – 2019, il Data & Analytics Framework. Questo progetto si pone, prima di tutto, l’obiettivo di ottimizzare lo scambio delle informazioni all’interno della PA (in quest’ottica giocano un ruolo rilevante anche le tecnologie di Cloud Computing), per arrivare ad ampliare la conoscenza dei benefici e dell’apporto strategico offerto da moderne piattaforme per l’analisi dei dati, che siano in grado di incrementare il valore estratto dalle informazioni ottimizzando i tempi delle analisi.
Nei progetti di digitalizzazione del settore pubblico giocano un ruolo rilevante le cosiddette società in-house, in breve i fornitori dei servizi ICT delle pubbliche amministrazioni. In ambito Big Data Analytics, un esempio virtuoso è quello della in-house CSI Piemonte, la quale ha sviluppato una Smart Data Platform, nella quale sono state integrate le informazioni provenienti dall’Internet of Things (sensori, oggetti interconnessi), dall’Internet of People (social network) e gli open data, ovvero quei dati resi pubblici dalle stesse PA. La semplice integrazione dei dati permette oggi, per fare degli esempi, di conoscere in tempo reale la situazione del traffico cittadino, di controllare dati ambientali o di consumo energetico. Mettere insieme i dati, analizzarli e fornire ai decisori pubblici delle visualizzazioni dei risultati semplici e immediate può modificare radicalmente la strategia in ottica data-driven, rendendo più efficaci, tempestive ed efficienti le azioni delle pubbliche amministrazioni, spesso percepite come ritardatarie se non poco competenti.
Come già accennato, nel parlare di Big Data nel settore pubblico non si può prescindere dagli open data. I dati raccolti quotidianamente dalla PA, infatti, quando liberi da copyright, brevetti o altre forme di controllo, vengono messi da alcuni anni liberamente a disposizione dei cittadini, come obbligo non solo morale ma anche economico. La filosofia secondo la quale i dati siano di fatto un bene comune della comunità viene adottata da un numero sempre maggiore di enti pubblici. In ottica Big Data, questo credo facilita enormemente la condivisione e l’integrazione delle informazioni, non solo tra diversi enti pubblici ma anche tra PA e aziende.
Per concludere, il ruolo che la pubblica amministrazione può assumere nel favorire l’utilizzo dei Big Data Analytics in Italia è di primissimo piano. Gli Analytics, da un lato, possono entrare trasversalmente nei processi quotidiani degli enti pubblici, favorendo decisioni tempestive e consapevoli e incrementando in maniera consistente le capacità previsionali. Dall’altro, il settore pubblico, come produttore di dati che vengono condivisi, fornisce un servizio nuovo al mondo privato, in primis alle imprese, ma anche al singolo cittadino. Per chiudere con un esempio, è così lontana l’idea di un comune che instauri un dialogo costante con i propri cittadini, analizzando dati in streaming per allertare la popolazione in tempo reale su eventuali pericoli o esagerati assembramenti di persone?
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