{"id":81,"date":"2015-09-21T14:02:00","date_gmt":"2015-09-21T12:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.insideout.io\/it\/?p=81"},"modified":"2015-09-21T14:02:00","modified_gmt":"2015-09-21T12:02:00","slug":"il-nuovo-catalogo-open-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.insideout.io\/it\/2015\/09\/21\/il-nuovo-catalogo-open-data\/","title":{"rendered":"Il nuovo catalogo nazionale Open Data"},"content":{"rendered":"

Verso la seconda met\u00e0 di Marzo di quest\u2019anno abbiamo per la prima volta iniziato a ragionare sull\u2019ipotesi di dare un contributo per rivedere le funzionalit\u00e0 e l\u2019organizzazione del catalogo nazionale degli Open Data Italiani. Questo articolo vuole essere il diario di bordo di quanto svolto sul nuovo<\/i> dati.gov.it<\/a>\u00a0\u00a0in termini di design dell\u2019informazione e implementazione tecnologica.<\/i><\/strong><\/p>\n

Ci occupiamo, come Insideout10, di open data e linked open data da diversi anni e abbiamo colto la sfida di AgID di ereditare il lavoro svolto dal Formez e da Sciamlab<\/a> a partire dal 2011 sul catalogo<\/span> dati.gov.it<\/span><\/a><\/span>.<\/p>\n

Architettura dell\u2019informazione<\/b><\/h4>\n

Partendo dalla richiesta iniziale di rendere i dataset quanto pi\u00f9 accessibili e fruibili ai target di utenza primari identificati dall\u2019Agenzia (cittadini<\/em>, imprese<\/em>, professionisti<\/em> e pubblica amministrazione<\/em>), il lavoro iniziale \u00e8 stato quello di analizzare il contesto di riferimento e le modalit\u00e0 di accesso consolidate tra le diverse tipologie di utenza.<\/span><\/p>\n

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Lo svolgimento di questa parte di analisi lo abbiamo condotto abbinando tecniche miste di analisi dei dati, definizione delle personas<\/em>, studio dei casi di successo (eh si dobbiamo anche qui ammettere di esserci deliberatamente ispirati al portale degli open data Indiano e da quello Africano invece che rifarci ai pi\u00f9 blasonati<\/span> data.gov.uk<\/span><\/a> e<\/span> data.gov<\/span><\/a><\/span>) e comune buon senso.<\/p>\n

\"LaCome startup che lavora in questo settore, siamo a nostra volta \u201cclienti\u201d della soluzione, questo costituisce un punto di vantaggio e un bias<\/span><\/i> da tener sotto controllo. In pratica siamo partiti dal .csv contenente la lista di tutti i dataset presenti originariamente nel catalogo e abbiamo iniziato a visualizzare la struttura dei dati usando una nostra versione personalizzata di RAW<\/a>\u00a0<\/strong>(un utilissimo tool di visualizzazione realizzato dal Politecnico di Torino che abbiamo integrato con alcune visualizzazioni provenienti da D3.js<\/a><\/strong> per leggere le informazioni aggregate dell\u2019architettura dei siti web e dei dati accesso, keyword e molto altro ancora). <\/span><\/p>\n

In parallelo abbiamo eseguito manualmente decine e decine di ricerche per analizzare i risultati della ricerca ma anche per raccogliere le combinazioni di keyword, tag e classificazioni pre-esistenti che potevano creare un valore per le nostre <\/span>personas<\/span><\/i>. E\u2019 un lavoro editoriale che richiede tempo e una cognizione base dei diversi dominii di conoscenza.<\/span><\/p>\n

Usando la logica del <\/span>Patchinco<\/span><\/i> (ovvero la costruzione modulare di un albero di classificazione) abbiamo iniziato a definire le logiche di ri-classificazione dell\u2019esistente rispetto alla nuova classificazione tematica che via via prendeva forma. Queste logiche ci hanno consentito di implementare un primo modulo in Drupal per l\u2019acquisizione e la ri-classificazione dei dataset originariamente contenuti in CKAN. <\/span>
\nL\u2019organizzazione dei temi \u00e8 stato il risultato degli incontri con AgID ma anche una mappatura delle diverse tassonomie utilizzate a livello Europeo dai vari portali open data. <\/span><\/p>\n

\n

Ora per quanto parziale \u00e8 emersa una nuova logica di ri-classificazione dei dati che mette insieme diversi criteri di accesso alle informazioni.<\/span><\/p>\n

\"La<\/p>\n

I focus<\/h5>\n

I focus hanno l\u2019obiettivo di interessare delle comunit\u00e0 trasversali di utenti che accedono al sito con interessi specifici. Nel CMS rappresentano degli aggregati di dataset, di news (e presto anche di app) che possono interessare il target. Ne abbiamo concepiti quattro in prima battuta e aggiunti altri due in corsa. I primi quattro da cui eravamo partiti sono: <\/span><\/p>\n