Gli Open Data sono dati liberamente accessibili da tutti, ma quali sono le loro caratteristiche e come si può fare una raccolta di Open Data?

Se si riflette un momento, l’esordio degli Open Data non è poi così lontano nel tempo. Eppure, in appena una quindicina di anni sono riusciti a trasformare il rapporto tra istituzioni e cittadini, ma anche tra aziende e clienti.

Le ragioni del loro successo vanno ricercate sicuramente nell’accelerazione che ha subito il progresso tecnologico e nel bisogno di informazioni da parte delle imprese. Nello specifico, parliamo di quei dati relativi a competitors e utenti che consentono di restare competitivi sul mercato.

L’ingresso “ufficiale” degli Open Data risale al 2009, quando l’allora presidente degli Stati Uniti, Barack Obama, spinse per la promulgazione di una direttiva sulla trasparenza dei dati governativi. Ne seguì la creazione del sito, tuttora attivo, Data.gov, che diventò l’apripista per altre esperienze istituzionali a livello globale (tra cui in Italia con il portale Dati.gov.it).

Ma cosa sono e perché si differenziano da un qualsiasi altro database di numeri?

Scopritelo insieme a noi.

Quali caratteristiche hanno gli Open Data

Nell’epoca digitale in cui viviamo, gli Open Data sono diventati una risorsa estremamente preziosa per tutti i tipi di organizzazioni e istituzioni a livello mondiale. Ma, esattamente, cosa sono e perché sono così importanti?

Premessa indispensabile è che questi tipi di dati superano il concetto della semplice raccolta, elaborazione e analisi. Infatti, consentono di trasformare una serie di numeri “asettici” contenuti nei database (perlopiù istituzionali o aziendali) in vere e proprie “informazioni” utili per i processi decisionali a qualunque livello.

Frutto di tale ragionamento è che sottesa agli Open Data è necessaria una strategia dei dati aziendale (o istituzionale), allineata con gli obiettivi prefissati e con le esigenze di ciascuna organizzazione.

Una seconda e importante differenza tra database tradizionali e Open Data è la funzione: i primi sono appannaggio dello staff interno delle organizzazioni (e nemmeno di tutto), mentre gli Open Data sono rivolti anche all’esterno, in un’ottica di condivisione e conoscenza reciproca.

Proprio per la loro peculiarità, le caratteristiche degli Open Data possono essere così sintetizzabili:

Disponibilità e accesso: sono utilizzabili da chiunque ne abbia l’esigenza e sono accessibili nella loro interezza.
Riutilizzo e ridistribuzione: non devono avere alcuna restrizione o limiti di copyright e deve essere possibile elaborarli assieme ad altri numeri provenienti da fonti differenti.
Interoperatività: non devono avere una natura di riservatezza proprio perché sono concepiti per una loro diffusione e condivisione con chiunque ne faccia richiesta e, nel caso, anche in condivisione con altri sistemi e organizzazioni.

Della classificazione degli Open Data si è occupato anche Tim Berners-Lee, niente meno che il fondatore del World Wide Web.

In base all’apertura e alla strutturazione dei dati ha classificato le raccolte dei numeri su una scala che va da una a cinque stelle. La prima stella è il livello base in cui le informazioni sono catalogate in file non strutturati e distribuiti con un formato non rielaborabile. L’Open Data a due stelle raccoglie dati strutturati, ma codificati con formati proprietari. Tali prime due classi sono per Tim Berners-Lee inammissibili nel panorama attuale della raccolta Open Data. Dalla terza alla quinta stella, invece, troviamo dati strutturati e pienamente gestibili, fino ad arrivare ai Linked Open Data del quinto step.

Ma perché anche il fondatore del World Wide Web se ne è interessato?

Le potenzialità dell’Open Data

Il ventaglio delle possibilità di utilizzo degli Open Data è molto vasto e si amplierà ancora di più nel futuro, man mano che si arricchiranno le applicazioni.

Oggi, gli Open Data sono utilizzati da istituzioni governative, enti (anche del Terzo settore), mondo scientifico, stampa e imprese, per citarne alcuni. Il motivo è che sono una risorsa unica per fornire indicazioni sulle politiche da adottare, sulle criticità da superare e per innovare i processi e i prodotti o servizi forniti.

Sono una fonte essenziale per il mondo produttivo per analizzare il mercato, reperire i benchmark dei propri competitors e per comprendere il comportamento e i bisogni del proprio target di riferimento.

Rappresentano una miniera di informazioni per comprendere la realtà attraverso i numeri. Ma qui, entrano in gioco due concetti fondamentali: la capacità di interpretazione e la trasparenza, da cui deriva direttamente un altro elemento, la fiducia.

La capacità di analisi si riferisce all’abilità di leggere e decifrare precisamente i dati, in modo da ottenere metadati basati su analisi corrette e veritiere. La trasparenza si riferisce, oltre che alla completa accessibilità delle informazioni, anche alla responsabilità sociale ed economica di chi li utilizza.

Entrambi gli elementi concorrono a generare fiducia tra i diversi attori che raccolgono, analizzano e riutilizzano i dati. Inoltre, è un fattore chiave per le organizzazioni nel processo decisorio e nell’innovazione per sfruttarne le potenzialità:

Maggiore informazione e accesso ai dati: l’utilizzo di uno strumento unico consente di non disperdere le informazioni utili e garantisce il loro utilizzo in maniera trasversale e globale.
Miglioramento del processo decisionale: i piani di programmazione e controllo si basano su elementi tangibili e affidabili, consentendo una visione di gestione a medio/lungo termine.
Vantaggio competitivo: conoscenza di informazioni maggiori rispetto ai competitor e al proprio mercato di riferimento.
Maggiore innovazione: la conoscenza prelude nuove strade da battere nello sviluppo e nella crescita di un’organizzazione.
Maggiore efficienza: consente di migliorare i processi produttivi e non, attraverso la conoscenza delle criticità e la rimozione delle stesse.
Miglior servizio clienti: permette di conoscere a fondo le abitudini e i comportamenti dei clienti e di intercettare bisogni attuali e futuri.
Collaborazione e integrazione: co-creare e condividere dati significa entrare in contatto con altre parti interessate, favorendo partnership, joint-venture o altre soluzioni di cooperazione.
Miglior sfruttamento della tecnologia: permette di sfruttare al meglio le opportunità e le facilitazioni offerte dalla tecnologia.

Per sfruttare pienamente le potenzialità degli Open Data e non rischiare di avere in mano una mole enorme di dati senza che possano fornire “informazioni” utili, è necessario massimizzare lo strumento.

Le sfide, in quest’ottica, sono tre: essere capaci di governare i numeri in modo da renderli pienamente accessibili minimizzando il loro uso improprio; essere in grado di raccogliere i big data utili ai fruitori; “alfabetizzare” l’utente alla comprensione dei numeri. C’è poi, un’altra sfida aggiuntiva: quella di far combaciare l’esigenza informativa con la privacy.

Questione di privacy e mitigazione del rischio

Uno degli aspetti emersi nella gestione degli Open data è la conciliazione tra la condivisione dei dati da una parte e la privacy dall’altra. Potrebbe insorgere, infatti, una preoccupazione (e una mancanza di fiducia) relativamente alla diffusione dei big data e il loro riutilizzo da più parti.

Ma ciò si scontra con la necessità di decentralizzare le informazioni. Come fare, allora? Degli espedienti ci sono.

Primo fra tutti, si deve ricorrere all’anonimizzazione dei dati, ovvero garantire che le informazioni archiviate non possano ricondurre agli utenti coinvolti in una raccolta di Open Data.

Un secondo accorgimento è sicuramente il controllo degli accessi. Implementando rigorosi meccanismi di accertamenti, uniti a precisi requisiti per le autorizzazioni è possibile percorrere la strada dei dati decentrati.

Infine, bisogna contrastare la perdita dei dati. Di fronte a una vasta mole di informazioni, potrebbe esserci il rischio che parte di esse finiscano in archivi sparsi nella rete. Ciò non deve accadere e, soprattutto per i dati più sensibili, è doveroso accertarsi che questi restino sicuri e privati.

Accanto alle questioni di privacy, si possono aggiungere anche alcuni rischi che potrebbero compromettere l’efficacia dei big data:

Il primo riguarda la qualità e l’accuratezza dei dati. Soprattutto quando si utilizzano le informazioni provenienti da diverse fonti, è bene accertarsi che non ci siano inesattezze, errori o mancanze.
Un altro rischio collaterale è la ridondanza dei dati. Per ottenere “informazioni” dai numeri, occorre estrarre quelli necessari allo scopo, anche attraverso appositi filtri automatizzati.
Il terzo rischio è quello di ottenere fotografie distorte della realtà, analizzata proprio a causa di falle nelle fonti e sovraccarico di dati inutili.

Per evitare tutto ciò è necessario pianificare una strategia accurata ed efficace.

Realizzare una strategia con gli Open Data

Siamo arrivati al punto centrale della questione: come creare una strategia con gli Open Data.

Intanto si deve partire dalla comprensione dell’importanza dei big data e dell’apporto che possono offrire in termini di sviluppo e innovazione.

Capito questo, è necessario sapere come svilupparla e quali sono gli elementi essenziali. Un’efficace strategia dei dati permette di innovare le aziende e le amministrazioni pubbliche, migliorare il processo decisionale e favorire lo sviluppo e la crescita.

Per fare ciò è necessario saper raccogliere, archiviare ed elaborare grandi quantità di numeri a seconda degli obiettivi della specifica organizzazione.

È intuitivo capire come per ottenere i risultati desiderati sia necessaria una pianificazione delle azioni da compiere all’interno di un disegno complessivo. Vanno delineati chiaramente criticità da eliminare, obiettivi e scopi da raggiungere.

Per questo una strategia efficace non può essere standardizzata: deve rispecchiare le peculiarità e le esigenze dell’organizzazione che la implementa.

Inoltre, deve essere flessibile e adattabile con l’evolversi della tecnologia e con la struttura dell’azienda o dell’istituzione. Una soluzione troppo rigida rischierebbe di risultare obsoleta e inutilizzabile a distanza di breve tempo.

Come raccogliere informazioni dagli Open Data?

Il primo passo per raccogliere informazioni dagli Open Data è certamente quello di definire gli obiettivi aziendali.

Si parte dalla risposta a quali siano le priorità della propria organizzazione. Per un’amministrazione comunale potrebbe essere ridurre i tempi di attesa dei servizi sanitari, mentre per un’azienda quella di ampliare il proprio target. Quello che serve è una visione della strategia dei dati che possa condurre ai risultati sperati.

Definita la strada da percorrere è necessario coinvolgere coloro che saranno gli attori del processo di analisi e innovazione. Potrebbe essere necessario anche un apporto esterno di competenze.

Ci si deve concentrare sul Team Engagement, delineando precisamente funzioni e ruoli intrecciando competenze e input informativi. Sarà tale gruppo di lavoro che dovrà occuparsi di pianificare la strategia dei big data, pianificando nei minimi dettagli la raccolta degli Open Data, l’archiviazione dei dati, l’elaborazione, l’analisi e, infine, il report dei risultati ottenuti.

In tale processo di innovazione non deve essere trascurato il ciclo di vita dei dati. La strategia deve essere in grado di adattarsi al cambiamento interno delle esigenze informative, così come di quello esterno dovuto al progresso tecnologico.

Delineata la strategia si passa all’atto pratico: si deve passare alla valutazione dei dati, ovvero come sfruttarli al meglio.

Come sfruttare gli Open Data?

Si è detto di come gli Open Data possano essere utili alla Pubblica Amministrazione, così come alle organizzazioni di volontariato o alle imprese per prendere decisioni oculate e basate su numeri certi e affidabili. Tutto ruota, quindi, sulla qualità dei big data.

Come ottenerla? Dalla creazione di una infrastruttura di raccolta dei big data, composta da hardware e software, coerente con gli obiettivi aziendali. In questa fase potrebbe essere anche utile combinare diverse fonti di informazioni, compresa quella interna, ciascuna delle quali rispondente a un preciso obiettivo da perseguire.

Segue, poi, una scrematura e organizzazione dei numeri, per scongiurare errori o incoerenze. Bisogna rimuovere informazioni irrilevanti o imprecise per recuperare i metadati utili a creare valore per l’organizzazione.

La fase più cruciale e finale è quella dell’analisi e della valutazione dei dati raccolti. In questo step è fondamentale creare report, analisi statistiche e fogli digitali in grado di fotografare la situazione attuale e indicare le criticità da superare.

Infine, non si deve mai dimenticare la necessità di apportare revisioni, correzioni o aggiornamenti all’infrastruttura creata, al pari della modalità di raccolta, elaborazione e analisi dell’archivio coerentemente con le esigenze e le innovazioni tecnologiche.

Crea la tua strategia con noi

Per garantire che la tua strategia sugli Open Data sia performante è necessario avere: un approccio olistico che consideri i processi per realizzarla; le tecnologie a disposizione; il “capitale umano” in grado di gestirla.

Gli Open Data rappresentano una miniera di informazioni solo se si è davvero in grado di ricavare da dati grezzi i metadati necessari al raggiungimento degli obiettivi.

Occorre, in altre parole, un’analisi di intelligenza competitiva (AIC).

Cosa significa? Se sei un’azienda, vuol dire avere una marcia in più nella comprensione e nella conoscenza approfondita dei tuoi competitors e dei tuoi clienti attuali e potenziali. Significa essere first mover in un mondo competitivo e globale, dove essere innovatori e non seguaci delle tendenze del mercato.

Il rischio di una mancata analisi di intelligenza competitiva è l’insuccesso e l’infruttuosità della tua strategia sulla raccolta di dati e sul tuo business in prospettiva.

Compethink è nata proprio per rispondere all’esigenza di tante realtà istituzionali e imprenditoriali nell’uso produttivo dei big data per raggiungere gli obiettivi.

Attraverso il nostro modello di analisi di intelligenza competitiva siamo in grado di esaminare a fondo i driver del tuo business e di delineare in maniera oggettiva e approfondita la posizione del tuo brand nel mercato. Grazie alla raccolta degli Open Data possiamo individuare i benchmark e le best practice di cui hai bisogno per distinguerti dai competitors e creare valore per i tuoi clienti.

La realtà è che oggi ogni decision maker deve compiere una scelta fondamentale: analizzare strategicamente i big data per pianificare il proprio successo a medio/lungo termine o adottare una visione limitata in un’ottica incerta day-by-day. A te la scelta.