Progetto Turismo Pisa

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1 2012 Progetto Turismo Pisa Deliverable D1.2 Design e realizzazione dell infrastruttura di conoscenza Coordinamento: Fosca Fosca Giannotti Salvatore Rinzivillo KDD KDD Lab, Lab, ISTI-CNR Via Via Moruzzi Moruzzi 1, 1, Pisa Pisa fosca.giannotti@isti.cnr.it salvatore.rinzivillo@isti.cnr.it 0

2 Autori: Barbara Furletti, Lorenzo Gabrielli (ISTI-CNR)

3 Sommario 1 Introduzione Analisi dei Requisiti: Pillars, Indicatori e calcolate Progettazione del Data Warehouse Implementazione fisica della base di dati Implementazione del Data Warehouse Riferimenti

4 In questo documento si descrivono le principali fasi necessarie per la creazione dell infrastruttura per la memorizzazione e l integrazione dei dati. L infrastruttura si realizza mediante un DBMS Postgres e un Data Warehouse implementato su una piattaforma Penthao Mondrian. 1 Introduzione Il processo di realizzazione dell infrastruttura per la raccolta e l integrazione dei dati ha richiesto una fase iniziale di analisi dei requisiti e due fasi tecniche di progettazione della base di conoscenza e implementazione del Data Warehouse (DWH). L analisi dei dati (pillars, indicatori e variabili), descritta in (1) è poi stata approfondita identificando per ognuno di questi delle misure (Sez. 2) necessarie per la creazione del DWH. Nella Sez. 3 viene descritta la fase di progettazione della base di conoscenza e del DWH. 2 Analisi dei Requisiti: Pillars, Indicatori e Nell ambito dell ODT, l Unione delle Province Italiane (UPI) ha individuato un insieme di indicatori di base che i Comuni devono calcolare e monitorare. L osservatorio si realizza nella raccolta e analisi di versi tipi di dati che descrivono il territorio e la sua capacità di rispondere alla richiesta di risorse e servizi da parte dei cittadini e dei visitatori. Gli indicatori sono di fatto delle misure quali-quantitative di questa capacità e servono per dare una visione immediata del fenomeno che si vuole studiare. L UPI ha individuato 10 fenomeni principali classificati in Pillars che qui descriviamo assieme ai corrispondenti indicatori e alle misure. I dati di base che compongono gli indicatori sono stati descritti in (1). La fase di analisi dei requisiti si è conclusa con la definizione dei pillars e indicatori forniti da UPI, riportati di seguito: Pillar 1: Impatto dei trasporti Descrive i mezzi di trasporto esistenti sul territorio e come questi soddisfano la domanda dei residenti e dei turisti Piste ciclabili (km). Chilometri di piste ciclabili presenti sul territorio Numero mezzi di trasporto pubblici ecologici/totale mezzi di trasporto pubblici. Misura l incidenza dei mezzi ecologici sul totale dei mezzi pubblici Numero visitatori che utilizzano servizi di mobilità locale/numero totale dei visitatori. Indicatore di efficienza dei mezzi pubblici Esistenza di linee LAM (Linee ad Alta Mobilità) dedicate al flusso turistico. È un indicatore dell attenzione delle amministrazioni verso il turismo Arrivi di pullman turistici (medie mensili). Indicatore del livello di attrattività dei turisti e della necessità di strutture ricettive e di sosta. Pillar 2: Qualità della vita dei residenti Misura la vivibilità dei residenti (Arrivi/Residenti)*100. Incidenza turistica. (Numero escursionisti/residenti)*100. Incidenza turistica. 1

5 2.2. Densità totale [(Presenze +Residenti*30+Pendolari)/kmq]. Misura la superficie pro-capite di territorio per ogni soggetto presente sul territorio, su base mensile Esistenza di una strategia o di un piano di azione sostenibile (con controllo e monitoraggio delle azioni condiviso) che riguardi anche il turismo 2.4. N circoli ricreativi/culturali per giovani e anziani su tot pop giovane e anziana Pillar 3: Qualità del lavoro Misura il grado di occupazione dei residenti, con particolare riferimento all impiego nel settore turistico % di occupazione diretta del turismo sul totale occupazione. Incidenza dell occupazione nel settore turistico Tasso di crescita dell'occupazione nel settore turistico, in % rispetto all'occupazione totale % di occupati nel turismo per genere % di lavoro stagionale nel turismo % di occupati stagionali del turismo che diventano stabili Tasso di disoccupazione per mese nel turismo. Pillar 4: Allargamento del rapporto domanda/offerta rispetto all obiettivo della destagionalizzazione Misura il grado dell offerta rispetto alla domanda di servizi dei turisti Arrivi e Presenze (mensili e annuali) TO medio mensile delle strutture turistiche. Tasso di occupazione mensile delle strutture turistiche Scarto tra il TO medio dei 3 mesi più attivi e il TO medio dei 3 mesi meno attivi. Indice di stagionalità basato sull occupazione delle strutture turistiche Indice di permanenza media dei turisti. Pillar 5: Tutela attiva del Patrimonio Culturale Misura gli investimenti dell amministrazione per la salvaguardia e promozione del patrimonio culturale Presenza di riconoscimenti internazionali di siti di particolare interesse culturale (es UNESCO). Misura dell importanza dei siti culturali Investimenti in attività culturali/totale degli investimenti comunali. Indicatore di 5.3. no. residenti e turisti che visitano i musei 5.4. Esistenza di regolamentazione degli accessi in siti selezionati (al posto di Numero di persone in siti selezionati nelle giornate più intense ) 2

6 Pillar 6: Tutela attiva del Patrimonio Ambientale Misura il grado di intervento dell amministrazione verso l ambiente e l ecostenibilità Numero di imprese turistiche con certificazioni ambientali/totale imprese turistiche. Misura il livello di eco-sostenibilità delle imprese turistiche Aree verdi soggette a tutela (SIR) sul totale della superficie comunale/totale della superficie comunale. Misura l incidenza delle aree verdi sul totale della superficie comunale. Aree verdi pro capite (Residenti + Turisti/kmq). Misura la disponibilità di spazio verde per ogni cittadino o turista Presenza nei Piani Strutturali e/o nei Regolamenti Urbanistici di regolamentazioni attinenti alla sostenibilità ambientale. Monitorizza l esistenza o meno di regolamenti per la sostenibilità ambientale e quindi l attenzione del comune alla salvaguardia della natura. Pillar 7: Tutela attiva delle Identità delle destinazioni Misura le iniziative sul territorio volte a promuovere e valorizzare i prodotti e le tradizioni locali Nr. annuale di eventi eno-gastronomici e/o che si basano sulle tradizioni culturali della destinazione Presenze annuali/residenti. Indice di pressione turistica Esistenza di progetti di filiera corta. Misura il numero di iniziative che agevolano i produttori locali nella vendita dei loro prodotti presso negozi della zona Nr. di aziende che aderiscono a "Vetrina Toscana a Tavola". Monitorizza il numero di aziende che aderiscono ad un progetto che nasce con l'obiettivo di sostenere e diffondere l'uso e il consumo dell'agroalimentare toscano nella ristorazione Nr. di aziende aderenti ad ARTEX. Monitorizza il numero di aderenti al Centro per l Artigianato Artistico e Tradizionale della Toscana che opera per la tutela, l'innovazione e lo sviluppo delle produzioni artistiche e tradizionali. Pillar 8: Diminuzione e ottimizzazione utilizzo delle risorse naturali con particolare riferimento all Acqua Misura il consumo di acqua CONSUMO PER PERNOTTAMENTO: Consumo (o fabbisogno) di acqua mensile /presenze+residenti*30. Misura il fabbisogno di acqua. Pillar 9: Diminuzione e ottimizzazione consumi di Energia Misura il fabbisogno energetico pro-capite e l incidenza dei consumi in presenza dei turisti Totale Kwh prodotti/ Residenti*30 + presenti. Misura la produzione di energia. 3

7 Totale Kwh prodotti nel settore turistico/totale turisti. Misura la produzione di energia nel settore turistico CONSUMO PER PERNOTTAMENTO: Totale mensile Kwh consumati /residenti*30 +presenti. Misura il consumo di energia pro-capite. Pillar 10: Diminuzione e gestione dei Rifiuti Misura la produzione dei rifiuti e l impegno del Comune nel riciclaggio e la raccolta differenziata Totale MENSILE Rifiuti prodotti/residenti*30 +presenti. Misura la produzione mensile di rifiuti pro-capite (Totale rifiuti riciclati/totale rifiuti). Misura la percentuale dei rifiuti riciclati sul totale dei rifiuti su base mensile e annua Monitoraggio specifici interventi sulla raccolta differenziata nella zone turistiche con Indicatori ad hoc (es. monitoraggio lattine). Indicatore di monitoraggio sulla raccolta differenziata. 2.1 calcolate Gli indicatori sono di fatto una combinazione delle misure di base descritte nei paragrafi precedenti. Di seguito riportiamo in forma sintetica l elenco delle misure calcolate per gli indicatori che sono stati ritenuti calcolabili in base alla disponibilità di dati. L informazione Presenze indicato nella tabella originale degli indicatori, viene compilato con il dato delle presenze alberghiere, così come l informazione Arrivi. L informazione sui Residenti è recuperata dai dati ISTAT. Pillar 1.5: Numero di bus turistici/numero voucher; Pillar 1.6: Numero di bus turistici + Numero di voucher; Pillar 2.2: (Presenze hotel + Residenti Istat *30 + Residenti Istat * (Pendolari GSM/Residenti GSM)) / Superficie Comunale; Pillar 3.1: Occupati nel turismo / Occupati totali; Pillar 3.3: Occupati maschi / Occupati totali; Pillar 4.1: Presenze hotel / Arrivi hotel; Pillar 5.2: Investimenti culturali / Totale investimenti del comune; Pillar 6.1: Numero di aziende con certificazione ambientale / Numero di aziende turistiche; Pillar 6.2.1: Numero di aree verdi / Superficie Comunale; Pillar 6.2.2: Superficie aree verdi / Superficie Comunale; Pillar 6.2.3: (Residenti ISTAT + Presenze hotel) / Superficie aree verdi; Pillar 8.1: Presenze hotel / Consumo di acqua comunale; Pillar 9.1: Kwh Prodotti / kwh turistico prodotti; Pillar 9.2: Kwh consumati / (Residenti ISTAT *30 + Presenze hotel); Pillar 10.1: Rifiuti prodotti / (Residenti ISTAT *30 + Presenze hotel); Pillar 10.2: Rifiuti riciclati / Totale rifiuti. 3 Progettazione del Data Warehouse Il DWH è un processo di integrazioni di dati provenienti da DB indipendenti in un unico DB (il data warehouse) organizzato opportunamente per consentire agli utenti di formulare interrogazioni che 4

8 generino rapporti di sintesi per analisi e supporto alle decisioni. Tale raccolta di dati è integrata, orientata al soggetto, variabile nel tempo e non volatile. In un DWH si ragiona in termini di fatti e misure. Un fatto è una collezione di dati da analizzare e una misura è una proprietà atomica dei fatti da analizzare a valori numerici. I fatti vengono modellati secondo una dimensione, ovvero una grandezza che rappresenta le prospettive di analisi (dimensione spazio e dimensione tempo). 3.1 Implementazione fisica della base di dati Per organizzare gli indicatori descritti nella sez. 2 in una base di conoscenza e costruire modelli di navigazione dinamici (DataWarehouse) è necessario identificare delle misure di base e riformulare gli indicatori come variabili. La tabella in Figura 1 descrive in modo sintetico il risultato del processo di analisi e riformulazione degli indicatori che ha portato all identificazione della Tabella dei Fatti del DWH. In arancione sono identificate le misure additive, che possono cioè essere aggregare (attraverso un operatore come la somma) su diverse granularità spaziali e temporali. In verde sono evidenziate le misure non additive, cioè quelle che sulle quali non può essere usato nessun operatore di aggregazione. Nella colonna Disponibile è riportata la disponibilità o meno del dato: Si = è attualmente nei nostri archivi; No = non è attualmente nei nostri archivi; Procurabile = è stata identificata la sorgente, ma non è attualmente nei nostri archivi. Nella colonna Significato degli attributi è riportato il nome degli attributi che compongono i vari indicatori, in Riferimento indicatori il numero assegnato come descritto nella sez. 2, mentre nella colonna Nome attributo, il nome simbolico corrispondente nel DWH. Nella colonna Funzione di aggregazione, la funzione di aggregazione utilizzata nel DWH. È importante sottolineare che la granularità minima delle misure è stata fissata al livello mese per quel che riguarda la dimensione temporale e al livello Comune per quel che riguarda la dimensione spaziale. Molti indicatori ci sono stati forniti ad un livello di granularità temporale annuale, tali valori saranno ripartiti sui diversi mesi laddove possibile altrimenti verranno associati al primo mese dell anno, ciò comporterà che per tali misure non sarà possibile ottenere una statistica valida per il livello di granularità temporale inferiore all anno solare. 5

9 TABELLA DEI FATTI Disponibile Significato degli attributi Nome attributo Riferimento Indicatori Funzione di aggregazione procurabile Km di piste ciclabili km_piste_ciclabili 1,1 max si numero linee num_linee_lam 1,4 max procurabile numero aree verdi num_aree_verdi 6,2 max procurabile numero di aziende artex num_aziende_artex 7,5 max procurabile numero di aziende vetrina num_aziende_vetrina 7,4 max no numero di imprese con certificazione ambientale num_aziende_certificate 6,1 max no numero di imprese turistiche num_aziende_turistiche 6,1 max procurabile numero di progetti di filiera corta num_progetti_fieliera_corta 7,3 max procurabile numero eventi enogastronomici num_eventi_enogastronomici 7,1 max procurabile numero riconoscimenti unesco num_riconoscimenti_unesco 5,1 max no occupati maschi occupati_maschi 3,3 max no occupati turismo occupati_turismo 3,1 max no occupati totale occupati_totale 3,1-3,3 max si pendolari gsm pendolari_gsm 2,2 max no presenza regolamentazioni ambientali num_reg_ambientali 6,3 max si residenti gsm residenti_gsm 2,1,bis - 2,2 max si residenti istat residenti_istat 2,1-2,2-6,2-7,2-9,2 max si superficie area comunale superficie_comunale 6,2 max procurabile superficie aree verdi superficie_aree_verdi 6,2 max si turisti gsm turisti_gsm 2,1,bis max si arrivi hotel arrivi_hotel 2,2-4,1 sum no consumo di acqua comunale consumo_acqua 8,1 sum si investimenti culturali investimenti_culturali 5,2 sum no kwh consumati kwh_consumati 9,2 sum no kwh prodotti kwh_prodotti 9,1 sum no kwh turistico consumati kwh_turistico_consumati 9,2 sum no kwh turistico prodotti kwh_turistico_prodotti 9,1 sum si numero bus turistici num_permessi_bus 1,5 sum si numero visitatori musei num_visitatori_musei 5,3 sum si numero voucher num_voucher 1,5 sum si presenze hotel presenze_hotel 2,2-4,2-7,2-8,1-9,2-10,1 sum no rifiuti prodotti rifiuti_prodotti 10,1 sum no rifiuti riciclati rifiuti_riciclati 10,2 sum si totale investimenti comune totale_investimenti_comune 5,2 sum Figura 1: Tabella dei fatti e descrittori. 3.2 Implementazione del Data Warehouse Figura 2 riporta lo schema delle tabelle che formano il DWH. La tabella dei fatti contenente le misure che esprimeranno in maniera diretta o composta i diversi indicatori. La tabella regions implementa la dimensione spaziale, riportando l ordine gerarchico dei livelli spaziali esplorabili associati ad ogni fatto di analisi. La tabella periods implementa la dimensione temporale, riportando l ordine gerarchico dei livelli temporali in cui ogni fatto di analisi può visualizzato. 6

10 Figura 2:Schema a stella del DWH. La dimensione temporale contiene il riferimento al momento in cui ha validità un certo indicatore. Gli attributi della dimensione temporale sono i seguenti: Anno; Semestre; Quadrimestre; Trimestre; Mese. La dimensione spaziale ha la funzione di definire le zone di territorio in cui sono validi gli indicatori. Gli attributi della dimensione spaziale sono i seguenti: Regione; Provincia; Comune. Per le dimensioni è stata definita la seguente gerarchie: Regione > Provincia > Comune 7

11 Anno > Mese Anno > Semestre > Trimestre > Mese Anno > Quadrimestre > Mese La struttura fisica del DWH appena descritta è stata realizzata su un DBMS Postgres/PostGIS (2). L utilità del DWH è quello di poter navigare in modo multidimensionale i dati memorizzati in un DBMS. Per implementare il sistema è stato utilizzato Mondrian (3), un tool open source di tipo Online Analytical Processing (OLAP) server che consente agli utenti di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale. Gli utenti sono in grado così di esplorare i dati e incrociare le informazioni in modo rapido sfruttando le gerarchie definite. Il tool open source utilizzato per l implementazione del DWH necessita di un file di configurazione scritto in formato XML (Figura 3) che indica i riferimenti alla tabella dei fatti, alle misure e alle tabelle dimensionali. In questo file vengono definite anche le funzioni per il calcolo delle misure complesse (descritte nella Sez. 2.1), ovvero quelle relative a indicatori composti da più dati di base. Figura 3: Estratto del file di configurazione del cubo OLAP. Dato che il DWH viene progettato per lo studio di una base dati che evolve nel tempo, è necessario definire le procedure per l alimentazione automatica del sistema. 8

12 Nel caso specifico, visto che i dati provengono da fonti eterogenee, sono state predisposte diverse interfacce di alimentazione, una per ogni fornitore di dati. Queste interfacce sono descritte in modo dettagliato nel documento di specifica del prototipo (4). Per garantire la consistenza del DWH è dunque necessario che i vari fornitori raccolgano e trasferiscano periodicamente nuovi dati nel sistema. 9

13 4 Riferimenti 1. ISTI-CNR. D1.1 - Descrizione dei dati e delle sorgenti disponibili Group, PostgreSQL Global Development. PostgreSQL. [Online] The PostgreSQL Global Development Group Mondrian Pentaho. [Online] Pentaho ISTI-CNR. D2.2-Realizzazione del prototipo per la navigazione dell'infrastruttura di conoscenza