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1 Ecomondo 2014 Alla scoperta del valore dei Dati Rimini, 7 novembre 2014 Head, Future Centre Gian Paolo Balboni

2 Stiamo evolvendo verso la data-driven society Nell anno 2020 ogni cosa sarà interconnessa (persone, oggetti processi). Ciò renderà possibile che al mondo fisico corrispondano un insieme di rappresentazioni nel mondo digitale, nel cloud. LOGO PARTNER Quattro pilastri per la data-driven society Spread of social networking Growth in processing and storage capacity Ubiquity of mobile access and devices Pervasiveness of cloud computing Messaggi e varie interazioni fra umani (People-to-People) Digital communication fra oggetti quotidiani (Machine-to-Machine) Tre fonti principiali di dati Transazioni generate da oggetti usati dalle persone (credit cards, e-tickets...) (People-to-Machine) 2

3 Obiettivo è non solo capire, ma anche modificare LOGO PARTNER FORECAST COMPREHENTION OBSERVATION VALUE What happened? Descriptive Analytics Why did it happen? Diagnostic Analytics What will happen? Predictive Analytics How can we make it happen? Prescriptive Analytics DIFFICULTY Source: Gartner 3

4 gestione del consumo energetico di casa Production Meter 3rd party app Cloud Platform PLC ZigBee Dispositivi integrati Enel Smart Meter Elettrodomestici base (tutti) Smart Plug Termostato, sensore di presenza Serratura porta Telecomando programmabile Hue Lamps di Philips 4

5 la prova in campo Utilizzatori anche produttori (PV) Funzionalità disponibili: Conoscenza: monitor(kwh, stand-by, ) consuntivi aggregati e non confronti fra i partecipanti Accensioni automatiche Avvisi di overload 5

6 I prosumers sincronizzano i consumi con la produzione 1 0,8 0, Prosumers, avg kwh/day 64% of consumption in [7:00-19:00] 0,4 0,2 8 0 W 6-0,2-0,4-0,6-0, Consumers, avg kwh/day 57% of consumption in [7:00-19:00] Ore del giorno 6

7 Analisi dei comportamenti energetici: Data Gamification 7 Codice di identificazione Raffronto consumi di Stand-by (%) Energia consumata nella settimana (kwh)

8 Analisi dei comportamenti energetici: effetti. «il verdetto dei consumi è stato molto crudele con me: solo una famiglia con quattro componenti ha consumato di più, mentre io ho consumato più di altre famiglie con cinque e quattro componenti» «dopo aver visto l'assorbimento del computer non lo lascio più acceso quando non lo utilizzo» «sono molto soddisfatto di vedere che il mio frigorifero ha un consumo così basso! E un apparecchio in classe A+ comprato molto di recente» «Ho capito che se uso il programma di lavaggio veloce della lavastoviglie risparmio 25» «mi fa piacere che questa settimana sono riuscito a consumare 3,84 kw/h in meno rispetto alla scorsa settimana. E' pochino ma è un buon inizio.» «ho capito dove ho un alto consumo di kwh: il frigorifero! Grazie per aver avuto questa occasione.» 8

9 Cosa accadrebbe se tutti in Italia Global savings -0,4-0,3-0,2-0,1 0 0,1 0,2 0,3 0,4 User 77% Percentuale degli utilizzatori che hanno ridotto i consumi Best case: 40% Average: 9% 9

10 Hackathon, Nov 2014 Cosa è: Concorso di idee e realizzazioni pratiche nell ambito della Smart Home Saranno premiati i 3 migliori lavori Criterio di merito: integrazione con JEMMA Dove e Quando: Torino, presso l incubatore i3p del Politecnico Novembre 2014 Target di Partecipanti: Start-up (esistenti o in formazione) Sviluppatori indipendenti Studenti universitari e gruppi di ricerca Piccole e medie imprese già esistenti 10

11 Mobile Territorial Lab (MTL) Accompagnare i cittadini alla scoperta del valore che emerge dai propri dati personali. Lasciando alla persona il totale controllo sui dati da collezionare, immagazzinare, usare e condividere. 11

12 MTL: la vista del cittadino TIPI DI DATO POSIZIONE GPS, WIFI INTERAZIONI Call logs, sms, prossimità via Bluetooth SET DI APPLICAZIONI App SPESA GIORNALIERA App dedicata MOOD App dedicata Data collection App My Data Store (nel cloud) Data sharing TIPI DI CONTROLLO Data deletion Data visualization collezione completa viste aggregate e individuali viste comparative Accelerometer Contacts Media GPS positions Calendar entries Compass Call logs SMS Preferences 12 EVENTI

13 Scenario applicativo: il valore per la persona Conoscenza Personalizzazione Monitor 13 13

14 Scenario applicativo: il valore della comunità Condivisione Confronto Comunità di persone 14

15 Cosa abbiamo imparato Consapevolezza dei dati personali Le persone devono capire meglio il valore ed il potenziale dei propri dati Applicazioni di valore servono come stimolo Scenario utili alla persone (e.g. self-quantification, risparmio di tempi e costi) Confronto come leva abilitante Sulla base di Focus Groups, Questionari e log di utilizzo del PDS C è interesse nel confronto social (aumenta la propensione alla condivisione) Maggior propensione alla condivisione Elevata soddisfazione Maggior consapevolezza dell utilità +54 Indicatore di successo: le continue richieste di entrare a far parte della sperimentazione 15

16 Quando si conosce, si capisce e si può anche modificare LOGO PARTNER FORECAST COMPREHENTION OBSERVATION VALUE What happened? Descriptive Analytics Why did it happen? Diagnostic Analytics What will happen? Predictive Analytics How can we make it happen? Prescriptive Analytics DIFFICULTY Source: Gartner 16

17 Grazie

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