Siamo abituati a pensare che, per vedere le nostre città trasformarsi in smart city, saranno necessari interventi strutturali corposi, sia dal punto di vista dell’invasività (lavori, scavi, ecc.) che della spesa. Questo perché nel nostro immaginario sarà la tecnologia, intesa come hardware, a rendere intelligenti le nostre città.
Sebbene sia sicuramente vero, questa è una condizione necessaria, tuttavia non sufficiente, per raggiungere il traguardo dell’evoluzione verso il concetto di smart city.
A fare la differenza infatti, non saranno i dati di cui i sensori (Internet of Things) abilitano la raccolta, ma l’utilizzo che di questi verrà fatto. Trasformare il dato in informazioni ed utilizzarle per creare nuovi prodotti e/o servizi che siano utili ai cittadini ed alla comunità è ciò che ci permetterà di evolvere i nostri centri abitati in vere e proprie smart city.
Creare sistemi complessi che permettano di raccogliere una grande quantità di dati, abilitando di fatto tantissime analisi ad oggi impossibili ed anche molto diverse tra loro, diventerà sempre più semplice. I dati a disposizione saranno sempre più vari ed in quantità maggiore, lasciando spazio ad una enorme quantità di analisi: da quelle sui valori ambientali a quelle sulla mobilità, dal consumo di energia (pubblico e privato) allo stato delle infrastrutture, dalla gestione ottimale del verde pubblico al corretto dimensionamento dei trasporti pubblici.
I temi della data management, delle “città dei dati” e della data science per le Smart City sono al centro dell’Edizione 2018 di ICITY LAB, che si terrà a Firenze il 17 e il 18 ottobre. Per avere maggiori informazioni e per iscriversi
Il ruolo delle competenze per creare le Smart City
Pensare tuttavia che tecnologia e dati siano i soli asset di cui le città hanno bisogno per evolvere sarebbe un errore cruciale. Per effettuare le analisi indicate sopra, l’asset fondamentale saranno le competenze. E’ necessario infatti prevedere, da parte delle pubbliche amministrazioni, di cominciare da subito a mappare le competenze inerenti all’analisi dati attualmente presenti (e magari sconosciute all’organizzazione) e, laddove necessario, di inserire figure con queste competenze prendendole dall’esterno. Queste competenze non riguardano solamente quelle statistico/matematiche necessarie per la creazione di modelli complessi di analisi dei dati, afferiscono anche a quelle necessarie alla gestione dei dati, così da permettere di recuperare, conservare e trasformare i dati in modo efficiente ed efficace. Sebbene i data scientist, nuova figura tanto richiesta sul mercato del lavoro, possiedano queste competenze, è anche possibile creare dei team eterogenei che, mettendo a fattor comune le competenze dei singoli, permettano di superare il problema della disponibilità di data scientist sul mercato.
Crowd sourcing e Open data
Effettuare analisi all’interno non è l’unica strada percorribile per le pubbliche amministrazioni: crowd sourcing e la pubblicazione di dati tramite i portali open data potrebbero essere due vie molto efficaci per ingaggiare i cittadini nella creazione di analisi che, opportunamente utilizzate, possono portare alla creazione di nuovi prodotti e servizi. Senza contare che la pubblicazione di open data potrebbe aiutare anche i privati a lanciare nuovi prodotti: non bisogna sottovalutare la conoscenza del territorio degli imprenditori privati. Opportunamente normati, anche i servizi offerti da privati possono essere in grado, oltre a portare profitti per i singoli, di portare benefici alla comunità. Basti pensare ai servizi legati alla mobilità: se il loro sviluppo, guidato da normative efficaci in tal senso, oltre a portare profitti per gli imprenditori, fosse in grado di ridurre il numero di veicoli in circolazione, con l’effetto di migliorare le condizioni del traffico e di ridurre le emissioni di gas inquinanti, anche la comunità ne otterrebbe notevoli benefici.
Luca Flecchia è Manager Data Driven Innovation in P4I – Partner4Innovation
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