MODELLO DATI¶
La valorizzazione del patrimonio informativo della Presidenza del Consiglio dei ministri è uno degli obiettivi strategici del Piano di Transizione al Digitale, per supportare efficacemente le attività istituzionali, per contribuire alla la costruzione della Piattaforma Digitale Nazionale dati, per garantire la creazione di servizi digitali a valore aggiunto per cittadini, imprese e in generale, tutti gli stakeholder e fornire alle figure di vertice strumenti basati sull’analisi dei dati da utilizzare nei processi decisionali.
La strategia di gestione dei dati che si intende adottare prevede iniziative mirate alla rimozione degli attuali problemi derivanti da una gestione dei dati poco coordinata, dalla mancanza di identificatori consistenti, dall’assenza di nomi di dati e politiche, dalla cattiva qualità dei dati, da una scadente protezione dell’informazione e da un frammentario approccio alla integrazione dei dati. A tale scopo saranno definiti i requisiti che sono necessari affinché vengano definiti, gestiti e condivisi tutti i tipi di dati: master, transazionali, analitici e non strutturati attraverso applicazioni e processi operativi e analitici sia on-premise che nel Cloud. Le azioni che saranno definite riguarderanno principalmente:
- Metodologie e Tecnologie di Data Governance
- Standardizzazione dei dati e glossario di contesto
- Data Discovery, Data Quality Profiling, Data Cleaning e Integrazione
- Design e Implementazione del Master Data Management
- Information Audit e Protezione
La Data governance che sarà adottata sarà coerente con la Strategia europea e con il quadro delineato dalla nuova Direttiva europea sull’apertura dei dati e il riutilizzo dell’informazione del settore pubblico.
Saranno adottate strategie specifiche per aumentare il numero di dataset aperti di tipo dinamico in coerenza con quanto previsto dalla Direttiva (UE) 2019/1024, relativa all’apertura dei dati e al riutilizzo dell’informazione del settore pubblico, per assicurare maggiore efficacia all’attività amministrativa in tutti i processi che coinvolgono l’utilizzo dei dati, per favorire la condivisione dei dati tra pubbliche amministrazioni per finalità istituzionali e con altri soggetti nel pieno rispetto delle disposizioni del GDPR.
Busyness analytics¶
Gli strumenti di analisi che si intende introdurre saranno orientati alla copertura di quattro macrocategorie:
- Analytics di tipo descrittivo, tramite l’adozione di strumenti orientati a facilitare la descrizione della situazione attuale e passata dei processi adottati e delle varie strutture ed aree funzionali.
- Analytics di tipo predittivo, mediante l’adozione di strumenti avanzati che consentono l’analisi dei dati per fornire supporto ai vertici istituzionali riguardo quello che potrebbe accadere in relazione a scenari futuri; sono caratterizzati da tecniche matematiche quali regressione, modelli previsionali e predittivi ed ulteriori approcci e metodologie.
- Analytics di tipo prescrittivo, con l’utilizzo di strumenti avanzati che, insieme all’analisi dei dati, consentano agli analisti della PCM di proporre soluzioni operative/strategiche sulla base delle analisi svolte.
- Analytics automatizzate, rappresentano la frontiera più avanzata che si intende sperimentare in ambiti e contesti istituzionali che lo consentano, tramite strumenti in grado di implementare autonomamente l’azione proposta secondo il risultato delle analisi svolte. Tali strumenti saranno in grado di fornire una reportistica standard automatizzata e dashboard condivise basate su una mappatura dei principali bisogni organizzativi in termini di dati.
Data Scientist Support Team¶
Per favorire la più ampia diffusione possibile di un approccio basato sui dati verrà costituito un apposito gruppo di lavoro a disposizione di tutte le strutture, Dipartimenti ed uffici della PCM in grado di fornire tutto il supporto necessario per attuare le politiche di valorizzazione dei dati previste del piano.
Il gruppo di lavoro sarà composto da personale della PCM appositamente selezionato e adeguatamente formato allo scopo, coadiuvato da specialisti del settore provenienti sia da altre strutture pubbliche che da aziende di mercato. È ormai necessario per la famiglia professionale degli analisti di dati presenti in PCM favorire la creazione di un linguaggio ed una conoscenza comuni basati sui dati ed altrettanto fondamentale dotarli di strumenti e workflow standard e più moderni.
Il gruppo di lavoro dovrà combinare competenze di natura diverse e utilizzerà un approccio ai dati basato su un Workflow digitale combinando aspetti di natura statistica, con quelli di Machine learning e di utilizzo degli strumenti informatici più avanzati.