dati.trentino.it - un anno dopo Trento. 2 aprile ICTDays 2014 Ivan Bedini - TrentoRise

Transcript

1 dati.trentino.it - un anno dopo Trento. 2 aprile ICTDays 2014 Ivan Bedini - TrentoRise

2

3 Open Data in Trentino Trento. 2 aprile ICTDays 2014 Lorenzino Vaccari - Provincia Autonoma di Trento

4

5 è un dato che può essere liberamente utilizzato, riutilizzato, e redistribuito da chiunque con al più il vincolo di attribuzione e di share-alike

6 Il Progetto Open Data in Trentino

7

8 Open Data in Trentino Dec 2012 March 2013 June 2013 Sept 2013 Dec Dati aperti sul catalogo Geografico Documento di progetto Versione sperimentale di Collezione primi dati da pubblicare (statistica) Linee Guida dati aperti provinciali (del. 2858/2012) Pubblicata la versione 1.0 di (315 Datasets) Corso Open Data per la PA Report App Open Data per US, UK, Itala Progettazione Semantic Pipeline, CKANalyze Formazione del gruppo di lavoro istituzionale PaT Contattato tutti i dipartimenti e strutture PaT Social Network (Twitter, TOD) Legal Notes, Privacy Issues, IPR, Agreements with other institutions Semantic Pipeline, OpenDataRise School of Data Definizione dei processi di apertura dei dati Integrazione Catalogo nel SINET Versione 2.0 di htto://dati.trentino.it Lista di applicazioni 601 Datasets (among the others: Cadastre) ICT days Nuovi Corsi per la PA Integrazione Big Data/Open Services Nuovi Datasets da PaT, altri e aziende private on line (CMS, Viewers) Semantic Pipeline to EntityPedia, NLP (Ict Days, v1.0) Open Data Challenge Open Data Day

9 Dati Trasporti Bollettino generale meteo Bollettini locali meteo Anagrafica stazioni meteo Ultimi dati stazioni Campi neve Ricette tipiche Numeri civici Rovereto Dossier politiche famigliari Perimetro comuni catastali Accessi aree sciabili Catasto Viabilità forestale I dati del catalogo

10 Cartografia catastale numerica! Caposaldi di di livellazione! Monografie Monografie dei dei punti punti fiduciali! Dati stazioni di posizionamento (TPOS)! Statistiche annuali del catasto fondiario! Dati sul patrimonio immobiliare! ti stazioni TPOS (servizio di posizionamento del Trentino) Statistiche annuali del catasto fondiario e dei fabbricati Dati sul patrimonio immobiliare del Trentino

11 Miglioramento della piattaforma ckan

12

13

14

15

16 Community building

17

18

19

20 Available Dati grezzi Structured Open formats Redefenceable Linked Dati di qualità

21 Gestire la complessità Trento. 2 aprile ICTDays 2014 Stefano Leucci - Università di Trento

22

23 Il valore sta nel RI-USO.

24

25 Hotel Venezia! Trento, Piazza Duomo

26 Abbiamo incontrato! tre grandi problemi.

27 1!! L hotel Venezia! è descritto in molti dati.

28

29 2!! I dati che descrivono l hotel Venezia! sono strutturati in modo diverso.

30

31 3!! Molti dei dati che descrivono l hotel Venezia! sono condivisi con una licenza! che non ne permette il riuso.

32

33

34

35

36 Il nostro sogno è! trasformare i dati in entità e! permetterne il ri-uso libero.

37 Un entità è! qualcosa che ci interessa! e a cui diamo un nome proprio.

38

39 Tempo!! +! Prospettiva!

40

41

42 Perchè?

43 1 Migliorare la qualità! e la completezza dei dati.

44 2 Aumentare la cultura del dato! all interno alla pubblica amministrazione.

45 3 Abilitare un economia di servizi! basati sul ri-uso delle entità.

46 4 Permettere la scalabilità, cioè la replicabilità dei servizi in altri territori.

47 5 Ridurre i costi di ri-uso dei dati! per applicazioni e infografiche.

48 6 Restituire il dato trasformato in entità! alla pubblica amministrazione.

49 e quindi?

50 1!! L hotel Venezia! è descritto in molti dati.! L hotel Venezia è una sola entità che raccoglie dati puliti e pronti al ri-utilizzo.!

51 2!! I dati che descrivono l hotel Venezia! sono strutturati in modo difforme.!! Non esiste più il problema:! i dati hanno tutti la stessa struttura.

52 3! Non tutti i dati che descrivono l hotel Venezia sono condivisi con una licenza! che ne permetta il riuso.!!! L entità che descrive l hotel Venezia! è rilasciata con una licenza! che ne permette il pieno ri-utilizzo.

53 Il vero valore risiede nelle! connessioni tra le entità.

54 Come?

55

56

57 Interfaccia grafica Open Data Rise Modellazione dei dati

58 Modellazione dei dati

59 Modellazione dei dati!! definizione dello scenario / creazione del modello

60 Modellazione dei dati!! definizione dello scenario / creazione del modello

61 Juan Pane - Università di Trento

62

63 Unire i dati! da diverse sorgenti! per creare! entità complete.

64

65 Selezione dataset Allineamento attributti Convalida dei valori Disambiguazione dei valori Allineamento delle entità Visualizzazione delle entità Pubblicare nel catalogo Selezione della licenza

66 1 Selezione 2 Allineamento attributi 3 Convalida dei valori 4 Disambiguazione dei valori 5 Allineamento delle entità 6 Licenza 7 Esportazione 8 Visualizzazione

67 1 Selezione 2 Allineamento attributi 3 Convalida dei valori 4 Disambiguazione dei valori 5 Allineamento delle entità 6 Licenza 7 Esportazione 8 Visualizzazione Select a target type of entity -> correspondences between the input columns and the output attributes Localita Turistica nome% provincia% descrizione% funivie% lat% long% Andalo (1047) Provincia di Trento Sorge su un'ampia sella prativa al centro... Canazei (1450) Trento Prov. Situato all'estremità settentrionale della Nome Provincia Quota Coordinate Descrizione popolazione

68 1 Selezione 2 Allineamento attributi 3 Convalida dei valori 4 Disambiguazione dei valori 5 Allineamento delle entità 6 Licenza 7 Esportazione 8 Visualizzazione Transformazione del dato originale nel formato desiderato.

69 1 Selezione 2 Allineamento attributi 3 Convalida dei valori 4 Disambiguazione dei valori 5 Allineamento delle entità 6 Licenza 7 Esportazione 8 Visualizzazione Identificazione dei concetti e delle entità nei campi di testo.

70 1 Selezione 2 Allineamento attributi 3 Convalida dei valori 4 Disambiguazione dei valori 5 Allineamento delle entità 6 Licenza 7 Esportazione 8 Visualizzazione Identificazione delle relazioni tra entità e valori dei campi

71 1 Selezione 2 Allineamento attributi 3 Convalida dei valori 4 Disambiguazione dei valori 5 Allineamento delle entità 6 Licenza 7 Esportazione 8 Visualizzazione Associazione di ogni riga alla corrispondente entità.

72 1 Selezione 2 Allineamento attributi 3 Convalida dei valori 4 Disambiguazione dei valori 5 Allineamento delle entità 6 Licenza 7 Esportazione 8 Visualizzazione

73 1 Selezione 2 Allineamento attributi 3 Convalida dei valori 4 Disambiguazione dei valori 5 Allineamento delle entità 6 Licenza 7 Esportazione 8 Visualizzazione A questo punto:! Sappiamo cosa esportare! Tutti i valori hanno il formato correto..! Tutto il testo è stato interpretato (PLN) e dunque può essere facilmente tradotto in altre lingue.! Tutte le entità sono state collegate.

74 Interfaccia grafica

75

76 Passato

77

78 Dimostrazione pratica (video)

79 Future implementazioni:

80 - disponibilità di più lingue

81 - crowdsourcing

82 - personalizzazione dell utente

83 - ricerca testuale avanzata

84 Tutti sapevano che era impossibile,! poi è arrivato qualcuno che non lo sapeva! e l'ha fatto. Mark Twain

85

86 Da open data a big data Trento. 2 aprile ICTDays 2014 Alessandro Ercolani - TrentoRise

87

88 Noi utilizziamo tecnologie BigData per analizzare e sfruttare al meglio gli open data in applicazioni civiche

89 Come trasformare! questo streaming di dati?! 40338,861, , , ,183, 22090,83891, ! vehicle'id' age'of'data' posi0on'lat/lon' line,variante,corsa'

90

91

92 Trasporti pubblici, Meteo data! fornito dal progetto open data.!! Informatica Trentina (MITT)! fornisce dati in tempo reale ma aggregati.!! Problemi dei dati:! incompleti, incoerenti, parziali e voluminosi.!! (circa 2GB al giorno)!

93 1 Misurazione

94 2 Calcola la distanze tra le fermate

95 3 Calcola il tempo di arrivo! in base alla velocità

96 Storico del traffico / Meteo / Crowdsourcing

97 Beta test!

98 Prevedere rallentamenti del traffico! Ottimizzare i trasporti pubblici! Includere Crowd Sourcing nello streaming! E aprire e rendere pubblici i dati che creiamo!

99

100 Sito istituzionale Il catalogo dei dati aperti Open data challenge Grazie a tutto il team! Open Big Data in Trentino!!!

101 Crediti:! Juan Pane Lorenzino Vaccari Maurizio Napolitano Chris Taggart Bayaki.net ItgAmerica Lego.com Briks.net