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La (^) competenza digitale presuppone l’interesse per le tecnologie digitali e il loro utilizzo con dimestichezza e spirito critico e responsabile per apprendere, lavorare e partecipare alla società. Essa comprende l’alfabetizzazione informatica e digitale, la comunicazione e la collaborazione, l’alfabetizzazione mediatica, la creazione di contenuti digitali (inclusa la programmazione), la sicurezza (compreso l’essere a proprio agio nel mondo digitale e possedere competenze relative alla cibersicurezza), le questioni legate alla proprietà intellettuale, la risoluzione di problemi e il pensiero critico. Siamo cittadini - e ne riparleremo tra breve - e siamo normalmente anche consumatori e clienti. Anche in questo caso la tendenza fortemente accentuata, data anche da prezzi vantaggiosi e consegne veloci e ovunque vogliamo, riguarda il digitale ovvero la rete. Anche come consumatori, o meglio come Consumatori Digitali , abbiamo bisogno di consapevolezza. Il “consumatore digitale” consapevole di Internet, frequentatore di siti e portali che effettua transazioni online con o senza pagamenti, è cosciente di quali possano essere i punti deboli di tutto il sistema, sa che le fasi da attraversare vanno, a seconda del servizio che si chiede, dall’identificazione all’autenticazione e all’autorizzazione e ha la capacità di decidere come stare nella comunità digitale. Immaginate il cambiamento così, partendo dalla cosa più facile: il desktop del nostro PC era il nostro tavolo, la nostra scrivania. Pensate agli strumenti presenti sopra la scrivania oggi e quelli presenti un tempo:
- I blog, dove pubblichiamo i nostri pensieri una volta erano i nostri fogli, la nostra carta e matita.
- I social di comunicazione più utilizzati come ad esempio Twitter e Facebook ci permettono di mantenere i contatti ed esprimere pensieri rapidi e veloci. Nel passato usavamo post-it con appunti rapidi e la rubrica dei nostri amici.
- I sistemi di comunicazione peer-to-peer come Skype integrano il ruolo del vecchio telefono a fili.
- Piattaforme di networking lavorativo come Linkedin sono l’equivalente della nostra rubrica professionale e dei nostri riferimenti lavorativi.
- I social che ci permettono di condividere foto e immagini riflettono la nostra vecchia bacheca, piena di appunti e le nostre foto, incorniciate, intorno a noi. In senso stretto quando si parla di identità digitale, oggi ci si riferisce spesso di quella che ci serve per la comunicazione con la Pubblica Amministrazione italiana. Questa, infatti, sta agendo per facilitare l’accesso ai vari servizi forniti agli utenti tramite lo SPID (acronimo di Sistema Pubblico di Identità Digitale ), il nuovo sistema di login creato per permettere a cittadini e imprese di accedere con un’unica identità digitale a tutti i servizi online di pubbliche amministrazioni e imprese aderenti. Con SPID e il suo utilizzo univoco, vengono meno le decine di password, chiavi e codici necessari oggi per utilizzare i servizi online di PA e imprese. L’identità dello SPID è costituita da credenziali con caratteristiche differenti in base al livello di sicurezza richiesto per l’accesso. Esistono tre livelli di sicurezza, ognuno dei quali corrisponde a un diverso livello di identità SPID:
Livello 1: permette l’accesso ai servizi con nome utente e password;
Livello 2: permette l'accesso ai servizi con nome utente e password insieme ad un codice temporaneo che viene
inviato via sms o con app mobile dedicata;
Livello 3: permette l'accesso ai servizi con nome utente e password e l'utilizzo di un dispositivo di accesso.
Le pubbliche amministrazioni e i privati definiscono autonomamente il livello di sicurezza necessario per poter accedere ai propri servizi digitali. Le credenziali SPID inoltre garantiscono l’accesso unico a tutti i servizi anche da diversi dispositivi digitali. SPID è, per propria definizione:
- Semplice Prenotazioni sanitarie, iscrizioni scolastiche, accesso alla rete wi-fi pubblica, pratiche d'impresa... con un’unica password.
- Sicuro Il sistema SPID assicura la piena protezione dei tuoi dati personali, non è consentito alcun tipo di profilazione; la tua privacy è garantita.
- Veloce Con SPID puoi accedere velocemente ai servizi online della pubblica amministrazione ovunque ti trovi e da qualsiasi dispositivo. le attività del marketing digitale attraverso l’uso degli strumenti digitali includono i seguenti passi:
✓ L’analisi
L’ascolto è il punto di partenza per lo sviluppo di un ottimo piano di comunicazione digitale:
ascoltare e analizzare i concorrenti valutandone il posizionamento nelle ricerche sui motori di ricerca e le parole ( keyword ) utilizzate. Ascoltare e analizzare le parole chiave digitate nei motori di ricerca dai consumatori mentre cercano prodotti e servizi. Monitorare quello che si dice sull’azienda, e il grado di soddisfazione o insoddisfazione. Individuare e mappare gli utenti chiave ( key stakeholder ) e verificare i contenuti d’interesse, l’aggiornamento, il grado di rilevanza e il ranking nei motori di ricerca.
✓ La strategia
Studio della domanda, individuazione del target e definizione degli obiettivi sono i passi ondamentali di una analisi. Consentono la costruzione di una strategia di posizionamento online , ovvero la creazione di una immagine coerente, in sintonia con la missione che si è data l’azienda.
✓ La costruzione
Costruire significa arrivare agli utenti, potenziali clienti, e significa scegliere e individuare i canali e gli strumenti più efficaci, il metodo e il messaggio da comunicare. I social network sono parte di questi strumenti e sono ormai un elemento indispensabile se si vuole utilizzare il Web come strumento di promozione. Diventa necessario quindi presidiare i Social Network più popolari attraverso una strategia di comunicazione e un linguaggio vicino ai clienti, e bisogna essere in grado di rispondere rapidamente a richieste o eventuali critiche.
✓ Gli strumenti
Può essere utilizzato un blog, che crea uno spazio informale per la comunicazione con gli utenti; può essere l’email, per mantenere un contatto costante con i propri clienti attraverso l’invio di newsletter informative sulle proprie attività e i propri servizi; può essere il sito aziendale, utilizzato per veicolare l’immagine aziendale, ma anche quale vetrina sulla quale illustrare i servizi e i prodotti offerti, utilizzando una foto gallery, animazioni grafiche o tour virtuali capaci di fidelizzare il cliente acquisito o scambiare informazioni con potenziali futuri clienti (attraverso newsletter, guestbook, monitoraggio delle visite, ecc.)
✓ La misurazione
È importante misurare l’efficacia del digital marketing progettato e attuato. Essere online offre un vantaggio considerevole rispetto alla pubblicità tradizionale, ovvero la possibilità di monitorare e misurare in ogni momento i risultati raggiunti. Si possono monitorare costantemente gli utenti attraverso le azioni da loro effettuate, le pagine maggiormente visitate, e si monitorano le conversazioni attraverso i differenti mezzi e strumenti di promozione. In questo modo è possibile valutare quali siano gli strumenti più efficaci in rapporto al budget e agli obiettivi prefissati. Gli smartphone hanno ampiamente agito nella mutazione in atto e una delle caratteristiche che ha decretato il successo di dispositivi digitali quali tablet e smartphone sono state le APP. Le App hanno funzionalità più circoscritte e limitate dei software tradizionali. Ma questa caratteristica, più che un limite è un vantaggio. Infatti la curva di apprendimento per l’utilizzo è minima e i prezzi sono bassissimi (molte applicazioni sono gratuite). Nei vari “ store” dedicati è possibile scaricare queste applicazioni direttamente sul proprio dispositivo per l’utilizzo immediato. Qualsiasi persona, di qualsiasi età, può installare un’App. Le App sono quindi applicativi semplici e di successo, ma per progettare e realizzare un’App di successo occorre, in fase di sviluppo, considerarne le caratteristiche e tenerle presenti durante tutta la lavorazione. Infatti, con caratteristiche quali
❑ one-click install,
❑ Iinterfaccia utente naturale con l’uso del touch,
❑ dimensioni dello schermo limitate
2.1.1 Comprendere quali sono le classi di utilizzatori nell’ambito dell’adozione delle nuove tecnologie
Come vi rapportate con l’innovazione e quanto siete propensi alle novità delle tecnologie digitali emergenti? Come agiscono i cambiamenti, anzi le mutazioni, nella popolazione? La curva di Rogers o di adozione dell'innovazione è un modello che divide in varie categorie coloro che adottano le innovazioni in base all'idea che alcuni individui sono inevitabilmente più aperti all'innovazione di altri. Questo modello dimostra che tutte le innovazioni devono passare attraverso un processo naturale, prevedibile, e talvolta lungo, prima di essere ampiamente adottate.
• La complessità ( complexity ) è il grado di difficoltà presente nella comprensione e nell’uso dell’innovazione. Per
massimizzare l’accettazione, il livello di difficoltà dev’essere il più basso possibile.
• La sperimentabilità ( triability ) riguarda la possibilità che il consumatore adotti più facilmente un prodotto che può
essere provato, anche più volte, prima dell’acquisto. Questo vale soprattutto per i beni di largo consumo non durevoli, mentre di solito questo genere di prove non può essere effettuato per i beni durevoli, che per essere adottati richiedono l’acquisto. La sperimentabilità spiega perché, nel largo consumo, le imprese seguano spesso la strategia di diffondere dei campioni di prodotto.
• L’osservabilità ( observability ), o comunicabilità, è la possibilità che il prodotto offre a ciascun consumatore di
comunicare socialmente attreverso il suo uso la scelta effettuata. Visto il processo di adozione dell’innovazione e le sue caratteristiche, diventa scontato affermare che la diffusione dell’innovazione stessa è essenzialmente un processo di comunicazione e che i canali di comunicazione giocano un ruolo fondamentale. I canali sono principalmente di due tipi: la comunicazione personale e la comunicazione attraverso i media. Rogers, su questo, rileva come l’influenza personale sia molto più rilevante di quella dei media. Questi ultimi hanno il potere di informare , ma il loro potere di persuadere è molto più debole di quello della comunicazione personale. Ma se parliamo di canali di comunicazione, dobbiamo considerare anche il sistema sociale in cui sono inseriti. Per determinare il grado di diffusione dell’innovazione entrano di conseguenza in gioco:
▪ le norme sociali (ad esempio, quelle vigenti in un sistema organizzativo);
▪ la presenza di opinion leader , che influenzano tipicamente le decisioni;
▪ l’esistenza di agenti del mutamento ( change agents ) e di aiutanti del cambiamento ( change aides ), cioè soggetti
che si incaricano di far avanzare l’innovazione all’interno del sistema sociale, svolgendo differenti funzioni come sostenere un bisogno di cambiamento, favorire la circolazione delle informazioni, identificare l’esistenza di problemi che possono essere affrontati con l’innovazione. Ultima considerazione: ogni innovazione si inserisce in un insieme di relazioni con altri prodotti e altre innovazioni, e anche questo è un fatto che influisce notevolmente sui modelli di diffusione. Si possono rilevare, ad esempio:
▪ rapporti di interdipendenza tra innovazioni, per cui, anche se sono due innovazioni indipendenti da un punto di
vista funzionale, l’adozione di una può favorire l’adozione dell’altra,
▪ rapporti di complementarietà , per cui l’adozione di un’innovazione è complementare all’adozione dell’altra,
▪ rapporti di contingenza , per cui l’adozione di un’innovazione deve necessariamente prevedere la presenza di
un’altra innovazione. Particolarmente congeniali all’innovazione sono le aziende che nascono con l’obiettivo di realizzare un’innovazione specifica, cioè le cosiddette ‘Start-Up’, la cui vita stessa dipende dal successo dell’innovazione proposta. Più complesso é organizzare processi innovativi all’interno di aziende consolidate, che devono mantenere in vita i loro prodotti e servizi esterni o di supporto ai processi interni. L’innovazione digitale, in particolare, viene spesso ad incidere sull’attività dei reparti informatici delle aziende di medie- grandi dimensioni, reparti che curano la manutenzione evolutiva e correttiva del software utilizzato nelle aziende, nonché il funzionamento dei server e delle applicazioni aziendali. Laddove è difficile far convivere la gestione dell’esistente con i processi di innovazione, si ricorre talvolta ad una completa separazione della struttura organizzativa rivolta al mantenimento, sviluppo e gestione dell’esistente da quella dedicata esclusivamente allo studio, progettazione e realizzazione di prodotti e servizi innovativi. Tale pratica prende il nome di Bimodal. Alcune aziende hanno spinto questa pratica fino al punto da creare società distinte, ancorché da loro controllate, per i processi innovativi. La pratica del Bimodal comporta evidenti problemi motivazionali per il personale che rimane a gestire l’esistente, il quale, se non opportunamente motivato, finisce per percepirsi in qualche modo inferiore ai colleghi che sono stati destinati ai processi innovativi.
2.1.2 Comprendere quali sono le fasi di maturità dell’innovazione
Una tecnologia emergente guadagna inizialmente una frenetica attenzione ed è rappresentata da una curva ripidissima fino a una vetta, l' hype , che ben presto declina. È il momento nel quale si passa alla disillusione; di lì a poco queste nuove tecnologie entrano effettivamente in campo e iniziano a essere sperimentate, anche se con differenze notevoli tra ciò che ci si aspettava e ciò che sono nella realtà.
In questa fase si raccolgono i primi vantaggi e si constatano le complessità. Ogni tecnologia conosce un momento di gloria nella sua ideazione per poi stabilizzare la sua fama nel momento in cui si afferma sul mercato e le sue funzioni diventano consolidate. Gartner è una società di analisi dei mercati ICT che ha costruito la propria fortuna proprio sulla capacità di analizzare, descrivere e prevedere le mode relative alle tecnologie. In particolare da metà degli anni ‘90 Gartner ha prodotto uno strumento potentissimo, che tutti i manager IT conoscono: l’ Hype Cycle letteralmente: ciclo iperbolico). La curva dell’Hype Cycle, che ha in ascisse il tempo e sulle ordinate il livello di aspettativa, è caratterizzata da:
1. Innesco ( Trigger ): esordio della tecnologia sul mercato.
2. Picco delle aspettative gonfiate ( Peak of Inflated Expectations ): l’effetto novità porta a credere che con la
nuova tecnologia sia possibile ogni cosa.
3. Fossa della disillusione ( Trough of Disillusionment ): la realtà dimostra che in realtà ci sono dei limiti e non tutto
è possibile.
4. Pendio della comprensione ( Slope of Enlightenment ): si capisce quali siano le reali opportunità che la
tecnologia può offrire.
5. Altopiano della produttività ( Plateau of Productivity ): la tecnologia è utilizzata per gli scopi per cui
effettivamente rende al massimo. Pensiamo all’Hype Cycle del web: sta andando decisamente nella direzione di una sempre più stretta integrazione tra gli esseri umani e le macchine , gli stessi smartphone sono sofisticati computer sempre a ridosso del corpo. Le tecnologie su cui puntare, secondo le ultime valutazioni, sono il cloud computing , i big data , gli in- memory database management system ( DBMS ), il natural-language question answering ( NLQA ). In particolare per cloud computing e big data stiamo entrando nella curva della comprensione. La previsione più interessante è forse quella di uomini e macchine che lavorano fianco a fianco, così da coniugare i rispettivi punti di forza. È uno scenario che riguarda professioni anche molto diverse tra loro. Con il termine robot si intendono sia le macchine fisiche sia i software di intelligenza artificiale, che pure riescono a emulare funzioni umane. Industria 4. La robotica e le tecnologie digitali applicate (IoT, stampa 3D, etc) stanno agendo anche per la totale automazione ed interconnessione delle produzioni (la cosiddetta “Industry 4.0”). L'industria 4.0 - di cui parleremo più ampiamente nell’Unità 10 - scaturisce dalla quarta rivoluzione industriale. Non esiste ancora una definizione esauriente ma in estrema sintesi viene descritta come un processo che porterà alla produzione industriale automatizzata e interconnessa. Secondo un recente rapporto dell’importante multinazionale di consulenza McKinsey, le nuove tecnologie digitali avranno un impatto profondo nell'ambito di quattro direttrici di sviluppo:
La prima riguarda l’utilizzo dei dati, la potenza di calcolo e la connettività, e si declina in big data, open data,
Internet of Things, machine-to-machine e cloud computing per la centralizzazione delle informazioni e la loro
Per distinguere, invece, un punto di forza/debolezza da un'opportunità/minaccia, ci si domanda:
▪ Ci sono delle condizioni favorevoli in grado di produrre benefici per l'organizzazione? Se la risposta è affermativa
sono delle opportunità, nel caso di condizioni provenienti dall’ambiente esterno, o dei punti di forza, nel caso di condizioni interne alla nostra impresa o organizzazione.
▪ Se al contrario, le condizioni sono sfavorevoli, in caso di condizioni provenienti dall’esterno le definiamo minacce,
nel caso di condizioni interne alla nostra organizzazione sono dei punti di debolezza. Una volta effettuata l’analisi SWOT si passa alla fase progettuale con l’obiettivo di:
▪ Potenziare o consolidare i punti di forza.
▪ Eliminare o arginare i punti di debolezza.
▪ Sfruttare le opportunità.
▪ Mitigare i rischi individuati come minacce.
Una volta individuate le azioni da intraprendere, occorre stabilirne le priorità. In questa fase è utile fare una lista degli obiettivi che si intende raggiungere. Un obiettivo deve sempre essere SMART, ovvero: chiaro, misurabile e monitorabile , realizzabile con le risorse disponibili , realisticamente raggiungibile, temporizzato. Il Business Plan si completa con uno studio di fattibilità , che permette di analizzare e verificare aspetti specifici legati alle possibilità di realizzare l’idea o il prodotto. Ci sono tre dimensioni della fattibilità:
- Fattibilità economica La fattibilità economica stabilisce la convenienza in termini di rapporto tra costi e benefici. A questi si aggiunge una valutazione dei rischi che possono rendere incerte le stime di costi e benefici.
- Fattibilità tecnica La fattibilità tecnica verifica che il progetto sia valido dal punto di vista tecnico, ovvero viene verificato se ci sia stata una sottostima della complessità o se siano state effettuate delle ipotesi non valide e tecnologicamente infattibili.
- Fattibilità organizzativa Spesso il fallimento dei progetti dipende da un insufficiente supporto organizzativo. Quando si verificano situazioni di impatto organizzativo con riscontri negativi, spesso si genera un aumento dei tempi previsti e un conseguente aumento dei costi. L’analisi di fattibilità organizzativa deve quindi valutare la possibilità per l’organizzazione di partecipare attivamente alla realizzazione del progetto e di poter effettivamente adottare e integrare la soluzione. Il rischio Un ultimo elemento, ma di importanza essenziale nell’analizzare una possibilità, un’iniziativa, un’idea di impresa, è determinare i rischi e saperli riconoscere, analizzare e valutare opportunamente. Il rischio è definito come l’incertezza del risultato: se positivo può diventare un’opportunità, se negativo possiamo definirlo minaccia. Il rischio è un possibile evento che potrebbe causare un danno o una perdita, o compromettere la capacità di raggiungere gli obiettivi. Un rischio è misurato dalla probabilità di una minaccia, dalla vulnerabilità a quella minaccia e dall’ impatto che potrebbe avere nel caso si verifichi. Il trattamento dei rischi richiede l’identificazione e il controllo dell’esposizione al rischio, e avviene in due fasi distinte:
▪ L’analisi dei rischi
In cui si individuano i rischi e si raccolgono le informazioni sull’esposizione al rischio in modo da prendere le opportune decisioni per una loro adeguata gestione, stimando le possibili conseguenze sul valore e sui risultati attesi.
▪ La gestione dei rischi
In cui si monitorano e si controllano i rischi individuati, si valutano e si identificano i modi e gli strumenti con cui ridurne le conseguenze. Il trattamento del rischio è un processo circolare che prevede un ciclo continuo di analisi e gestione. I rischi sono associati ad eventi futuri incerti che possono influenzare il raggiungimento degli obiettivi aziendali, siano essi strategici, operativi, finanziari o di compliance. È necessario gestire il rischio, sia per provare a trasformarlo in opportunità, sia perché valutare capire e sfruttare l’impatto o l’esito dei rischi è indubbiamente meglio che non considerarli, evitarli e agire come se non esistessero.
PROJECT MANAGEMENT
Un progetto consiste in un insieme di azioni, svolte in modo coordinato e spesso da più persone, al fine di raggiungere in un tempo determinato un particolare obiettivo comune e univoco. Quando si parla di tempo determinato si sottolinea che in un progetto deve essere sempre individuato un momento di inizio e di fine, ovvero il progetto deve avere un termine. A volte si consiglia, per progetti con tempi lunghi, di scomporli e strutturarli in progetti più piccoli per meglio monitorarne l’andamento. Quando si dice obiettivo comune e univoco si sottolinea che il prodotto o servizio oggetto del progetto deve essere nuovo e/o distinguibile da ogni altro. La gestione di un progetto (project management) , è la combinazione e il controllo degli elementi che compongono il progetto per raggiungere l’obiettivo , tenendo conto dei vincoli esistenti. I vincoli possono essere di natura tecnica o oggettiva (impossibilità/incompatibilità) oppure riferirsi alle tre dimensioni che fanno tipicamente parte anche degli obiettivi: qualità, tempi, costi. Stimare e pianificare Il progetto deve essere pianificato prima ancora di iniziare, e la pianificazione necessita di una stima che si può riferire a:
Grandezza.
Lavoro da svolgere (spesso misurato in giorni/uomo di lavoro).
Tempi, costi e qualità del prodotto/servizio creato.
La pianificazione è un’attività che inizia prima del progetto e termina con il progetto, e permette di organizzare nel tempo le azioni per raggiungere gli obiettivi attraverso l’impiego di risorse su una serie di risultati intermedi. I risultati intermedi permettono di monitorare l’andamento delle attività e verificarne l’avanzamento. L’avanzamento basato su risultati intermedi, spesso scadenzati temporalmente (ogni fine mese, dove siamo e quanto abbiamo fatto), avviene con l’applicazione di alcune forme metriche. Gli scostamenti ci forniscono il quadro dell’andamento del progetto e delle sue attività sul realizzato. Se il risultato finale del progetto è un prodotto, un’applicazione informatica o altro, come valuto la misura di quanto ho realizzato rispetto a quanto mi aspettavo di realizzare? Il valore conseguito è la misura in quota parte di quanto valore è stato realizzato rispetto al valore totale di fine progetto. Spesso si usano due indici sintetici (visibili in cruscotti di forniti da strumenti specifici di Project Management ) per descrivere lo stato di un progetto:
▪ SPI ( Schedule Performance Index ) = valore conseguito/valore atteso che misura lo stato d’avanzamento del
realizzato rispetto a quanto ci si attendeva a piano.
▪ CPI ( Cost Performance Index ) = valore conseguito/costo consuntivato che misura quanto il progetto è costato, al
momento della misura, per realizzare il valore conseguito Ma le attività di pianificazione , monitoraggio e di gestione di progetto , necessitano anche di strumenti che permettano di gestire le varie caratteristiche che un responsabile di progetto deve considerare e controllare. Le tre parole che possono semplificare le necessità presenti nel progetto sono: Cosa, Come e Quando Riassumendo: Cosa, Come, Quando L’utilizzo di questi diagrammi di pianificazione e gestione di progetto può essere così sintetizzato:
Per definire le attività di progetto ---> WBS (Cosa fare).
Per definire i rapporti di causa-effetto---> PERT (Come fare).
Per definire il calendario delle attività---> Gantt (Quando fare).
Fattore umano e Leadership Altra caratteristica importante ed essenziale per l’ambiente di progetto è il fattore umano. le persone che compongono un gruppo di progetto e sono le persone che lavorano. Per questo una delle competenze più importanti di un capo progetto è la leadership , per poter gestire al meglio: l’obiettivo, la struttura, i meccanismi operativi, il sistema premiante, i comportamenti e le caratteristiche individuali. Al Project Manager che vive in un clima di costante incertezza sono richieste particolari abilità
- Il rischio come “un evento che, se accade, ha un impatto sugli obiettivi del progetto”.
- La gestione del rischio come l’ “applicazione sistematica di procedure nelle attività di individuazione e di valutazione dei rischi, nonché alla pianificazione ed all’implementazione di risposte adeguate”. La procedura di gestione del rischio è articolata in 5 passi:
◆ Individuare : gli obiettivi del progetto che sono a rischio e i rischi che possono impattare sugli obiettivi.
◆ Valutare : stimare ogni rischio indicandone la Probabilità, l’Impatto e la Prossimità (in che momento” possono
concretizzarsi?)
◆ Pianificare : individuare la risposta al verificarsi del rischio e anche al possibile rischio ulteriore derivato
dall’applicazione della risposta.
◆ Implementare : individuare i ruoli di chi deve attuare la risposta:
- Proprietario del rischio: il responsabile finale per l’implementazione (in una RACI: Accountable).
- Esecutore del rischio: chi effettivamente svolgerà l’attività (in una RACI: Responsible)
◆ Comunicare : in maniera tempestiva, con i documenti previsti.
3.1.3 Sapere quali sono le caratteristiche fondamentali delle Metodologie Agili, quali iterazione e coinvolgimento degli stakeholder nello sviluppo L'innovazione digitale è caratterizzata da una grande velocità di cambiamento e da una conseguente alta instabilità. La diffusione della tecnologia digitale viaggia a ritmi mai conosciuti nella storia obbligando, chi vuole cavalcare l'innovazione, a sviluppare progetti in tempi brevissimi. I progetti devono essere rapidi e offrire subito riscontri positivi e rilasci usufruibili. In questi ambiti la parola agile e l’approccio “agile” assumono significato con la gestione di questi postulati:
▪ costruire un pezzo alla volta, senza approfondire troppo e presto,
▪ analizzare immediatamente i riscontri e correggere gli errori.
Le metodologie agili nascono infatti alla fine degli anni ‘90 con lo sviluppo per il web. L’ambiente internet e il suo ampio e veloce utilizzo per qualsiasi soggetto hanno evidenziato ancor di più quello che già era un classico delle caratteristiche dei progetti. Ovvero, i requisiti cambiano e spesso il cliente:
▪ soprattutto all’inizio, non sa quel che vuole,
▪ non sa esprimere quel che vuole (es. non conosce la terminologia),
▪ ha dei motivi per non esprimersi compiutamente,
▪ oppure cambia, semplicemente, opinione.
Questo ha reso necessario definire una metodologia che considerasse i frequenti cambiamenti dei requisiti. Le metodologie agili non sono predittive, non prevedono come evolverà il sistema, bensì sono adattive, ossia cercano di capire le pratiche migliori per adattarsi all’evoluzione dei requisiti utente. Nell’ingegneria del software, per metodologia “ agile ” (o leggera) si intende una particolare metodologia di sviluppo che coinvolge quanto più possibile il cliente e che ha come fine quello di ridurre il rischio di fallimento. Gran parte dei metodi agili tentano di ridurre il rischio di fallimento sviluppando parte del prodotto in finestre di tempo ridotte che vengono chiamate iterazioni. Una iterazione è un piccolo progetto a sé stante che si compone di:
▪ analisi dei requisiti,
▪ planning ,
▪ implementazione e testing ,
▪ documentazione.
Gli scopi sono:
▪ permettere al cliente di seguire lo sviluppo e dargli la possibilità di testare e verificare,
▪ dare agli sviluppatori la possibilità di risolvere gli errori riscontrati dai clienti prima possibile,
▪ iterazione dopo iterazione si giungerà al prodotto finale che il cliente desidera e che, magari, ha modificato in
parte durante le iterazioni. 3.1.4 Conoscere le differenze e i campi di applicazione relativi tra il modello di sviluppo a cascata (waterfall) e il modello agile Quella che era la classica metodologia di realizzazione di applicazioni informatiche detta a cascata ( Waterfall Method ), che aveva come obiettivo la realizzazione e la presentazione del prodotto al cliente solo a realizzazione completata, è ormai
spesso soppiantata da una metodologia a iterazioni. In concreto, “agile” è diventato molto più di una metodologia; è un insieme di strumenti mentali per la gestione aziendale e l’organizzazione, ma soprattutto è una cultura diversa perché porta con sé il focus sulla qualità, introduce la trasparenza e si basa sulla bottom-up intelligence , la auto-organizzazione e il cambiamento continuo. Il metodo a cascata privilegiava il modello top-down , dove si formulava inizialmente una visione generale del sistema, se ne descriveva la finalità principale senza scendere nel dettaglio delle sue parti, e ogni parte del sistema era successivamente rifinita aggiungendo maggiori dettagli della progettazione. Nella progettazione bottom-up le parti individuali vengono realizzate e poi connesse tra loro in modo da formare componenti più grandi, a loro volta interconnessi fino a realizzare il prodotto completo. Il flusso informativo bottom-up è potenzialmente necessario e sufficiente, poiché è basato sulla conoscenza di tutte le variabili in grado di condizionare gli elementi del sistema. La priorità è soddisfare il cliente attraverso la fornitura tempestiva e continua di valore. I requisiti in trasformazione, anche durante le fasi avanzate di realizzazione, sono quindi i benvenuti. I processi agili sfruttano proprio il cambiamento per il vantaggio competitivo del cliente. Inoltre è indispensabile fornire frequentemente qualcosa che funziona, entro un paio di settimane o un paio di mesi, ma con una preferenza per la realizzazione in tempi più brevi possibili. Per agire al meglio, i manager del business, gli stakeholders principali e i progettisti devono lavorare insieme spesso e quotidianamente durante l’intero progetto. Su questo poi agisce in modo incisivo il clima, ovvero realizzare progetti con persone motivate. È necessario creare il giusto clima e fornire il sostegno di cui le persone hanno bisogno, perché il lavoro verrà realizzato da loro. Il metodo più efficiente ed efficace per scambiare informazioni con il team - e all’interno di un team di progetto - è fondamentalmente la conversazione faccia a faccia. Un sistema, un’applicazione che funziona, è la misura principale dell’avanzamento e del progresso nel progetto e i migliori progetti e le migliori architetture emergono da team che sanno auto-organizzarsi. 4.1 IL VALORE DEI DATI
4.1.1 Comprendere come è composta la piramide del valore dei dati e la logica della crescita di complessità (DIKW,
Data, Information, Knowledge, Wisdom) Per capire il potere dei dati è utile iniziare a definire cos’è un dato , cos’è un' informazione , cosa significa presentare l’informazione e come arriviamo alla conoscenza tramite l’informazione. Andiamo nel dettaglio delle definizioni, distinguendo bene tra dati e informazioni. Il dato è l’unità elementare (grezza) di informazione. L’ informazione è l’elaborazione dei dati per rispondere a esigenze specifiche. Esempi di dati possono essere: ▪ 03/04/ ▪ 4/3/ ▪ 20080403 E l’informazione conseguente - in diverse forme e rappresentazioni - è che queste stringhe di caratteri potrebbero corrispondere a una data. Altri esempi di dati grezzi possono essere: ▪ AB, 5 Elaborati come informazioni , questi dati possono fornire significato e corrispondere ad esempio, sempre secondo l’ambito in cui sono definiti e raccolti, a: ▪ un gruppo sanguigno di tipo AB+, ▪ un’età anagrafica di 5 anni. Quando parliamo di dati, parliamo di elementi base, a volte definibili grezzi e non significativi. Quando parliamo di informazione, invece, parliamo di elaborazione dei dati grezzi e/o elementari; in altre parole l’informazione fornisce significato ai dati stessi. Presentare l’informazione vuol dire valorizzare il senso e il significato di quello che esprime. La conoscenza è l’utilizzo dell’informazione come elemento di comprensione dei dati raccolti, analizzati e lavorati. L’informazione esiste, quindi, perché è sostanziata dai dati. Senza dati non avremmo informazione e avere informazione significa gestire una conoscenza tale da permettere attività di analisi, gestione, coordinamento.
lavoratore, come PC, dispositivo mobile, divisa di lavoro, ecc. Anche le dotazioni costituiscono un'entità che presenterà come attributi il tipo di dotazione, il suo valore o prezzo di acquisto, la data di acquisto, il fornitore, ecc. Le due entità “lavoratori” e “dotazioni personali” sono fra loro in relazione poiché un lavoratore può avere o aver avuto in carico nessuna, una o più dotazioni personali, mentre la singola dotazione personale può essere stata assegnata ad uno o più lavoratori in tempi diversi o a nessuno, se è stata appena acquistata. Il modello entità e relazioni viene usualmente rappresentato in forma grafica, le entità con rettangoli, le relazioni con altra figura geometrica collegata con segmenti alle entità che sono in relazione. Anche le relazioni possono presentare attributi, per esempio la relazione “Assegnazioni” dell'esempio, può presentare gli attributi: data di consegna e data di restituzione.
4.1.3 Comprendere come entità e relazioni vengono utilizzate nelle basi dati relazionali
A partire da un modello entità e relazioni, gli specialisti di database procedono alla stesura dello schema logico dettagliato, secondo il modello di database adottato e da questi allo schema fisico che precisa i supporti di memoria di massa dove le diverse occorrenze delle entità e delle relazioni devono essere inseriti. Lo schema logico e quello fisico vengono quindi inseriti nel prodotto che gestirà poi le operazioni sui dati contenuti nel database e che prende il nome di DBMS. DBMS è infatti l’acronimo di Data Base Management System , e il DBMS è il software che permette di creare e gestire un database. Insieme ai database nasceva il problema di gestire dei dati coerenti e correlati durante la loro registrazione e il loro trattamento. La transazione entrava nel glossario della gestione dei dati. Quando si cita una transazione sul database , si intende un insieme di operazioni che devono essere eseguite in maniera “atomica”: ovvero o tutte le operazioni vanno a buon fine e aggiornano i dati o tutte le operazioni vengono rigettate e non modificano o inseriscono dati nel database (regola del “tutto o niente”). Questo permette di rendere sempre congruenti le informazioni correlate relative alla transazione registrata sulla base dati. Pensate a scritture e registrazioni relative a ordini di acquisto che hanno una loro testata e una serie di articoli che compongono l’ordine, o alla scrittura di una registrazione in contabilità con il conseguente aggiornamento di prima nota, partitari vari, ecc. L’acronimo ACID ( Atomicità, Consistenza, Isolamento, Durabilità ) esprime proprio i concetti associati alla gestione coerente delle transazioni:
Atomicità ( Atomicity ): la transazione è indivisibile nella sua esecuzione, e la sua esecuzione deve essere o totale o nulla,
non sono ammesse esecuzioni intermedie. Tecnicamente si parla di COMMIT in caso di transazione totale coerente o ROLLBACK in caso di transazione non coerente, con dati da ripristinare per rispettare il concetto di Consistenza.
Consistenza ( Consistency ): quando inizia una transazione il database si trova in uno stato coerente e quando la
transazione termina il database deve essere in uno stato coerente, ovvero non deve violare eventuali vincoli di integrità, quindi non devono verificarsi contraddizioni ( inconsistency ) tra i dati archiviati nella base dati, da cui la necessità del concetto di Atomicità.
Isolamento ( Isolation ): ogni transazione deve essere eseguita in modo isolato e indipendente dalle altre;
l'eventuale fallimento di una transazione non deve interferire con altre transazioni in esecuzione.
Durabilità ( Durability ): persistenza; dopo un commit (vedi Atomicità), i cambiamenti apportati non dovranno essere
più persi.
4.1.4 Sapere cosa si intende per “data warehouse”
Il termine Data Warehouse - in sigla DWH - è stato introdotto per indicare l’insieme di strutture dati e di tool necessari per estrarre, dai dati operazionali dell’azienda e da dati esterni, informazioni utili per supportare i manager nella valutazione tecnico-economica dell’andamento aziendale e nella presa di decisioni. Il primo a parlare di data warehouse è stato Inmon che lo ha definito come una raccolta di dati di supporto ai processi decisionali:
• Integrata
L’integrazione della raccolta dati è un aspetto essenziale di un DWH. Vi confluiscono dati ed informazioni provenienti da diverse procedure aziendali e da fonti esterne.
• Orientata all’oggetto
Il DWH è orientato a temi specifici aziendali.
• Variante nel tempo
Ha un contenuto storico ampio. I dati una volta raccolti non vengono modificati da eventuali successive transazioni. Il tempo è parte delle chiavi.
• Non-volatile
I dati non vengono mai rimossi. Il data warehouse può solo crescere con il tempo.
4.1.5 Sapere come la Business Intelligence contribuisce alla strategia del business fornendo strumenti a supporto
delle decisioni, quali cruscotti aziendali, strumenti di data mining. La business intelligence raggruppa un insieme di pratiche capaci di estrarre poche e significative informazioni da un grande insieme di dati, e di presentarle in maniera immediatamente comprensibile per chi deve prendere decisioni. Esistono strumenti molto sofisticati per l’analisi dei dati, ma la cosa più importante sono i ragionamenti per definire e capire quali sono gli indicatori di cui abbiamo bisogno per prendere decisioni per comprendere quali possono essere i dati di ingresso da cui si estraggono le informazioni. Con business intelligence ( BI ) ci si riferisce quindi:
- ai processi aziendali per la raccolta e l’analisi delle informazioni importanti e strategiche,
- alla tecnologia utilizzata per realizzare questi processi,
- alle informazioni ottenute come risultato di questi processi. Le organizzazioni raccolgono informazioni per effettuare valutazioni e stime sul proprio contesto aziendale e di mercato (ricerche di mercato e analisi della concorrenza). I dati raccolti sono elaborati e utilizzati per supportare concretamente le decisioni di chi occupa ruoli direzionali (esempio: capire l’andamento delle performance dell’azienda, generare stime previsionali, ipotizzare scenari futuri e future strategie di risposta). In secondo luogo le informazioni possono essere analizzate a differenti livelli di dettaglio e gerarchici per le necessità di ogni altra funzione aziendale: marketing , commerciale, finanza, personale o altre. In letteratura la business intelligence è citata come il processo di trasformazione di dati e informazioni in conoscenza. Il software utilizzato nella business intelligence ha l’obiettivo di permettere alle persone di prendere decisioni strategiche fornendo informazioni precise, aggiornate e significative nel contesto di riferimento. I sistemi di business intelligence sono chiamati anche sistemi per il supporto alle decisioni ( Decision support systems o DSS ). Le tecniche di business intelligence possono presentare informazioni di sintesi utilizzando il cosiddetto cruscotto ( dashboard ), uno strumento indispensabile per guidare l’analisi, in grado di separare indicatori indispensabili dai dati consultabili per pianificare le prossime azioni. I cruscotti sono interfacce che accelerano i processi decisionali presentando in modo sintetico le informazioni più importanti in termini di business intelligence. Le informazioni sono sintetizzate con indicatori di performance (KPI) associati a criteri operativi, tattici e strategici di una organizzazione. I dati generati dai vari sistemi (ad esempio: contabilità, produzione, ricerca & sviluppo, ecc.) vengono archiviati in data warehouse , che ne conservano le qualità informative. Il Data warehouse è il luogo di consolidamento dei dati aziendali. Le tecniche e i sistemi dedicati alla business intelligence vanno ad interrogare questo archivio complessivo dei dati per estrarre informazioni utili a prendere decisioni. Il data mart (deposito di dati) indica un sotto-insieme contenente i dati per un particolare settore (dipartimento, direzione, servizio, gamma prodotto, ecc.). Si parla quindi ad esempio di data mart marketing , data mart commerciale Il data mining (estrazione dei dati) permette l'estrazione di un sapere o di una conoscenza a partire da grandi quantità di dati e l'utilizzazione operativa di questo sapere. Il data mining ha una duplice funzione: ▪ Estrazione, con tecniche analitiche d'avanguardia, di informazione implicita, nascosta, da dati già strutturati, per renderla disponibile e direttamente utilizzabile. ▪ Esplorazione e analisi, su grandi quantità di dati, allo scopo di scoprire pattern (schemi) significativi.
Un software analizza le informazioni raccolte da più di 250 stazioni , oltre alle immagini di radar appositi, per prevedere come evolverà il clima nei tre giorni successivi. I dati vengono poi passati e lavorati da un team di esperti che corregge le previsioni. Per il 2020, IDC ( International Data Corporation - società mondiale specializzata in ricerche di mercato, servizi di consulenza e organizzazione di eventi nei settori IT, TLC e dell'innovazione digitale) afferma che avremo online una quantità di byte pari ad almeno 40 volte la quantità di granelli di sabbia di tutte le spiagge della Terra. Big Data: Varietà La Varietà indica elementi di diversa natura e non strutturati come testi, audio, video, flussi di click , segnali provenienti da RFID, cellulari, sensori, transazioni commerciali di vario genere. L’era dei Big Data è caratterizzata dalla necessità e dal desiderio di esplorare anche dati non strutturati oltre e insieme alle informazioni tradizionali. Se pensiamo ad un post su un social media, un tweet o un blog, essi possono essere in un formato strutturato, ma il vero valore si trova nella parte dei dati non strutturati. La Varietà è quindi riferita alle varie tipologie di dati provenienti da fonti diverse (strutturate e non); quindi parliamo di: ▪ Dati strutturati in tabelle (relazionali) Sono i dati sui quali si basa la tradizionale Business intelligence. I volumi sempre crescenti di dati memorizzabili e le architetture sempre più performanti rendono ancora oggi le tabelle relazionali la principale fonte dati per la Big Data Analytics. Tutti i sistemi gestionali esistenti producono dati strutturati o strutturabili in tabelle relazionali. ▪ Dati semistrutturati (XML e standard simili) È il tipo di dati che sta sfidando l’egemonia dei dati strutturati. Applicazioni transazionali e non forniscono nativamente output di dati in formato XML o in formati tipici di specifici settori. Si tratta perlopiù di dati business-to-business organizzabili gerarchicamente. ▪ Dati di eventi e macchinari (messaggi, batch o real time, sensori, RFID e periferiche) Sono i tipici dati definibili Big Data, che sino a pochi anni fa venivano memorizzati solo con profondità temporali molto brevi (massimo un mese) per problemi di storage. ▪ Dati non strutturati (linguaggio umano, audio, video) Sono enormi quantità di metadati, per lo più memorizzati sul web, dai quali è possibile estrarre informazioni strutturate attraverso tecniche avanzate di analisi semantica. Il metadato - letteralmente “(dato) relativo ad un (altro) dato” - è un'informazione che descrive un insieme di dati. ▪ Dati non strutturati da social media (social network, blog, tweet) Sono l’ultima frontiera delle fonti dati non strutturate. Crawling (aggregazione ed analisi di informazioni non strutturate estratte dal web), Parsing (o analisi sintattica: è un processo che analizza un flusso continuo di dati in ingresso, letti per esempio da un file o una tastiera, in modo da determinare la sua struttura grazie ad una data grammatica formale; il parser è un programma che esegue questo compito), Entity extraction (tecnologia per l’estrazione di entità e per la comprensione automatica di parole, frasi e interi documenti) sono tra le tecniche per l’estrazione di dati strutturati e analizzabili. I volumi aumentano esponenzialmente nel tempo. Il loro utilizzo può aprire nuovi paradigmi di analisi prima impensabili. ▪ Dati dalla navigazione web (Clickstream) Web Logs , Tag javascript , Packet sniffing (tutte tecniche di tracciamento e individuazione nella rete) per ottenere la Web Analytics. Enormi quantità di dati che portano informazioni sui consumi e le propensioni di milioni di utenti. Anche per questi dati, i volumi aumentano esponenzialmente nel tempo. ▪ Dati GIS (Geospatial, GPS) I dati geospaziali sono generati da applicazioni sempre più diffuse. La loro memorizzazione è ormai uno standard e i volumi sono in crescente aumento. I dati geospaziali, analizzati statisticamente e visualizzati cartograficamente, integrano i dati strutturati fornendo, ad esempio, informazioni di business, sulla sicurezza o sociali. Alcuni servizi di mappe in rete ad esempio forniscono in tempo reale le condizioni del traffico ricavandole dai navigatori delle persone connesse che hanno abilitato la geolocalizzazione. ▪ Dati scientifici (astronomici, genetica, fisica) Come i dati di eventi, sono per definizione dei Big Data. Per il loro trattamento e analisi si sono sperimentate tutte le più innovative tecniche computazionali nella storia recente dell’Informatica e per questi dati sono stati progettati, nel tempo, tutti i più potenti calcolatori elettronici. I loro volumi sono enormi e in costante aumento. Questo elenco, in ogni caso non esaustivo, indica quale sia la potenziale varietà di dati da trattare in un’applicazione sviluppata per trasformare i dati in informazioni di business.
Big Data: Velocità Per Velocità si intende la quantità dati che affluisce e necessita di essere processata a ritmi sostenuti o in tempo reale. Contrariamente a quanto si potrebbe pensare la velocità non si riferisce alla crescita, ovvero al volume, ma alla necessità di comprimere i tempi di gestione e analisi: in brevissimo tempo il dato può diventare obsoleto. È dunque strategico presidiare e gestire il ciclo di vita dei Big Data. Informazioni non aggiornate hanno un bassissimo valore intrinseco e potrebbero risultare quasi inutili o addirittura dannose , ad esempio la geolocalizzazione che attiviamo sui nostri smartphone: se non fossero informazioni aggiornate continuamente, i percorsi ottimali sulla mappa non sarebbero reali e utili. Il tempestivo allineamento delle basi di dati, l’elaborazione delle interrogazioni in tempo reale e la restituzione dei risultati necessitano di tecnologie, architetture e applicazioni ottimizzate e dedicate. Anche quello della velocità non è comunque un concetto nuovo per le applicazioni analitiche. Da sempre ci si pone il problema di come rendere le interrogazioni più performanti, di come ottenere in tempo reale le informazioni di cui abbiamo bisogno e più in generale di come si riesce, nel più breve tempo possibile, a trasformare i dati in informazioni e le informazioni in decisioni di business. Con lo scenario e la complessità visti in precedenza, però, le cose si complicano ulteriormente. Si ha bisogno di velocità sia per catturare rapidamente i dati sia per memorizzarli immediatamente in forma strutturata. Le informazioni estratte devono essere coerenti, confrontabili e aggiornate. Informazioni non aggiornate, anche se basate su Big Data, impoveriscono il loro valore fino a renderle inutili se non addirittura dannose. L’allineamento delle basi dati, l’elaborazione delle interrogazioni e la restituzione dei risultati necessitano di tecnologie, architetture e applicazioni ottimizzate e dedicate. Big Data: Veridicità Per Veridicità si intende la qualità dei dati intesa come il valore informativo che se ne può estrarre. La Veridicità è un valore. Tutti i dati raccolti costituiscono un valore per un’azienda. È dall’analisi che si colgono le opportunità e supporto ai processi decisionali. Tuttavia un grande volume di dati non garantisce da solo la qualità dei dati. Bisogna essere sicuri della loro affidabilità. La veridicità dei dati diventa quindi il quarto requisito fondamentale affinchè i dati possano essere considerati un valore e possano generare nuove idee. Ciò che è immediatamente ed intuitivamente chiaro dallo studio del fenomeno dei Big Data è il fatto che si tratta di miniere di informazioni da cui si possono estrarre strutture di conoscenza e di sapere, profili di trend in atto, previsioni per l’immediato futuro spaventosamente potenti. Ciò che non si percepisce , invece, è il fatto che connettendo queste singole miniere si ottiene un insieme che è molto di più della somma dei singoli data set. Un insieme reticolare che ci può fornire non solo le risposte a vecchie domande, ma che può far emergere domande nuove di particolare importanza strategica. Le realtà del mondo IT, sia private che pubbliche, sono già in corsa frenetica per mettere a punto efficaci strumenti intelligenti (es. strumenti semantici ) che permettano di analizzare e gestire in tempi accettabili queste masse di dati che non si possono affrontare con gli strumenti standard usati per catturare, gestire e processare i normali data set. Forse non sappiamo immaginare che cosa si può fare con centinaia di miliardi di miliardi di byte (ovvero con le decine/centi naia di exabyte dei big data attuali, peraltro in veloce crescita) ma possiamo intuire che da questi big data, attraversabili e interpretabili con strumenti di tipo semantico, emergeranno continuamente nuovi pattern (schemi) : ▪ sia quelli che appaiono in risposta a nostre specifiche domande , richieste, esigenze, ▪ sia quelli completamente imprevisti, che emergono per pura serendipity (fare scoperte piacevoli per puro caso). Attraverso i nuovi strumenti matematico/linguistici si riesce ad estrarre sapere da grossi set di dati , con risultati concreti non indifferenti. 4.2.2 Conoscere le varie tipologie di sorgenti che alimentano il Big Data e il valore dei dati che si possono estrarre per il proprio business I Big Data si accumulano in mille settori: sanità, sicurezza, borsa, meteo, traffico, relazioni sociali, stili di consumo, inclinazioni sessuali, politiche e cicli economici, universo finanziario. Generano un’economia del loro trattamento e, allo stesso tempo, strutturano e modificano l’economia secondo i criteri che producono il loro trattamento. Compongono tecnologie del sapere per favorire processi decisionali. I Big Data sono un asse nuovo, materiale e digitale, dalle conseguenze potenti e ancora tutte da esplorare sia nell’economia che nella politica.
normativa vigente. Un cittadino interessato ad una particolare tipologia di avvisi pubblici deve monitorare ogni giorno il sito del proprio comune e magari quelli di tutti i comuni della provincia. Quanto spende il mio comune per i servizi sociali? Come è distribuita la spesa? Quale è la spesa media negli altri comuni? Oggi molte banche dati sono in possesso di privati, spesso accessibili solo a pagamento. Nel mondo anglosassone la divulgazione dei dati in possesso della pubblica amministrazione ha portato alla nascita di nuove imprese. Vedi http://www.opendata500.com/ Open Data in Italia: molti enti e pubbliche amministrazioni italiane forniscono Open Data. Vedi http://www.dati.gov.it/; dati.gov.it è il portale dei dati aperti della pubblica amministrazione che dal 2011 ospita il catalogo degli open data pubblicati da Ministeri, Regioni ed Enti Locali. I dataset sono organizzati in maniera razionale e semplice, comparando le classificazioni di riferimento usate dalla Comunità Europea e quelle di alcuni tra i migliori portali Open Data mondiali, in modo da favorire una migliore valutazione e lo scambio di informazioni con altri stati. I focus tematici che raggruppano dataset e contenuti editoriali, sono navigabili in maniera semplificata anche dai non addetti ai lavori. L’opportunità più grande degli Open Data è rappresentata dall’interoperabilità. Il valore dei dati è tanto più alto quanto più è possibile effettuare correlazioni tra più dataset indipendenti. Per migliorare la loro gestione ed erogazione, gli Open Data vengono arricchiti di informazioni a corredo (metadati) che ne definiscono le proprietà significative e che saranno funzionali alla ricerca e al recupero dei dati stessi. L'apertura dei dati abilita molte iniziative di gestione partecipata dei beni condivisi (bilancio partecipato, leggi di iniziativa popolare, co-progettazione, volontariato sociale, ...) ( Cittadinanza Attiva ) 4.2.4 Essere consapevole di come l’approccio Open Data possa essere abilitante nella costruzione di nuovi servizi a valore aggiunto Una Open Data Company, è un’impresa che pubblica open data, o collabora a renderli disponibili o crea servizi basati su di essi. La Commissione Europea ha emesso nel 2003 una direttiva relativa al riuso degli open data delle amministrazioni pubbliche: la PSI Directive , dove PSI sta per Public Sector Information. Tale direttiva è stata rivista nel 2013 (Directive 2013/37/EU). Sul sito dell’Unione viene descritta così (vedi): “La direttiva sul riutilizzo delle informazioni del settore pubblico fornisce un quadro giuridico comune per un mercato europeo dei dati detenuti dal governo (informazioni del settore pubblico). È costruita attorno a due pilastri fondamentali del mercato interno: trasparenza e concorrenza leale ”. In una ricerca del 2011, per Sistemapiemonte (servizi online della Regione Piemonte per i privati e la PA), Modelli di business nel riuso dell’Informazione pubblica , Enrico Ferro e Michele Osella, scrivono: “Prendendo le mosse dalla catena del valore, è stato possibile identificare quattro principali posizionamenti tramite i quali classificare le imprese impegnate nel riuso del dato pubblico a fini di profitto” (si veda qui lo studio integrale). Tali posizionamenti, sono riferiti a due assi:
- uno relativo al posizionamento dell’impresa nel processo di creazione del valore, con in basso chi sta “dietro le quinte” e in alto chi offre sul mercato le soluzioni frutto del riuso della PSI,,
- l’altro relativo alla visione strategica relativamente al riuso dell’informazione pubblica. A sinistra chi ne fa oggetto centrale del proprio business, a destra chi lo usa quale “strumento di attrazione” dei clienti). Vengono dunque individuati:
- I riusatori “canonici” imprese il cui core business è l’offerta agli utilizzatori finali di prodotti o servizi basati sulle informazioni pubbliche.
- Gli abilitatori che offrono ai precedenti dati “aumentati” (per esempio in formati maggiormente fruibili o frutto di integrazioni tra fonti diverse) o servizi ad essi legati (per esempio interrogazioni dinamiche attraverso chiamate ad API).
- I promotori con interessi indiretti , imprese che offrono agli utilizzatori finali prodotti o servizi basati su PSI senza realizzare direttamente ricavo da tali prodotti/servizi ma usandoli come attività promozionale di linee di business diverse.
- officine pubblicitarie , aziende che offrono ai promotori con interessi diversi la realizzazione di servizi di utilità collettiva legati alla PSI.
Strategie diverse, tutte però in grado di sviluppare linee di business basate sugli open data della pubblica amministrazione. Ma può essere sviluppato business anche a partire da open data non prodotti dalla pubblica amministrazione ma da iniziative riferibili al paradigma dell’economia partecipativa o sharing economy. I dati possono venir prodotti in modo collaborativo abbattendo il costo del generarli e mantenerli ed essere utilizzati per creare
- e vendere - servizi. Un solo esempio: quello di OpenStreetMap. Si tratta di un progetto che, seguendo il modello di Wikipedia, si propone la creazione collaborativa di mappe del mondo a contenuto libero. E’ lo stesso sito del progetto a mettere in mostra le iniziative commerciali basate su di esso (vedi QUI).
5.1 INTRODUZIONE ALLA SICUREZZA
Comprendere la criticità della gestione del fattore umano nella Sicurezza La sicurezza non è solo un problema tecnologico: è una questione legata anche e soprattutto alle persone. Social engineering è un termine diffuso da Kevin Mitnick, hacker divenuto consulente, che indica le attività atte a indurre le persone a compiere azioni o a rivelare informazioni personali in maniera inconsapevole. Peggiori delle più invadenti minacce informatiche, le minacce basate sull’ingegneria sociale sono le più difficili contro cui proteggersi perché prendono di mira le persone e non solo il sistema informatico. Il modo più efficace per proteggersi da questi rischi è mantenersi informati: sapere da cosa guardarsi, che cosa evitare e a cosa prestare attenzione. Il social engineering mette insieme una serie di tecniche, non necessariamente informatiche, che inducono la vittima a eseguire azioni che solitamente hanno l’obiettivo di ottenere informazioni e strumenti necessari a compiere attività fraudolente. Come difendersi dal social engineering La contromisura più efficace per ostacolare l’azione del social engineering è aumentare il proprio grado di consapevolezza e discutere delle tecniche e dei più recenti approcci, che magari abbiamo anche subito, con familiari, amici, conoscenti, colleghi, partner e clienti. Se si aumenta la comprensione del fenomeno e la consapevolezza delle conseguenze, siamo agevolati a riconoscerne le tecniche, le caratteristiche della sua azione, evitando così di cadere nelle trappole tese. Nelle organizzazioni – come ad esempio le aziende – il social engineering può essere ostacolato focalizzando gli sforzi su sessioni di security awareness (consapevolezza dei rischi e della sicurezza) destinate al personale e in particolare ai dipendenti che trattano informazioni critiche, nonché investendo sugli aspetti di separazione dei ruoli e sulle misure di monitoraggio. Oggi, soprattutto, si possono ottenere informazioni un tempo difficili da reperire che possono essere usate per entrare nei data base delle aziende. Con uno smartphone si possono fotografare documenti, disegni, progetti, oppure ci si può connettere alla rete interna, se non ben protetta, inviando al di fuori documenti senza lasciare traccia. Per prevenire queste minacce non è sufficiente installare sistemi di controllo, come ad esempio un antivirus. Bisogna invece adottare regole e procedure di comportamento e dare vita ad una vera e propria “operazione culturale” sulla gestione dei dati dell’organizzazione. Per innalzare i livelli di sicurezza, oltre a definire dei buoni comportamenti, è essenziale elevare la conoscenza informatica degli utenti. L’utilizzo dei computer e degli altri apparecchi aziendali deve essere riservato a scopi professionali e non ad attività private. Questa intuitiva regola di base evita, ad esempio, che l’utilizzo errato di un computer in una rete provochi malfunzionamenti a tutti gli apparecchi presenti nella rete stessa e addirittura bloccare alcune attività con danni difficilmente calcolabili. Tra gli aspetti comportamentali da prendere in considerazione per la sicurezza nell’uso del digitale e delle tecnologie informatiche, possiamo elencare le seguenti attenzioni:
Sulla Password - La password è personale e segreta, ma spesso viene data all’amico, al collega, o addirittura
all’ospite. Una pratica da evitare.
Sull’apparecchiatura informatica – Se lasciamo il notebook sulla scrivania e ci allontaniamo, deve essere spento o
bisogna configurare il salvaschermo con password, in modo da evitare accessi indesiderati.
Sui Download – È importante prestare attenzione ai siti da cui si scarica, soprattutto a quelli che offrono download
gratuiti. È indispensabile controllare che non si aprano altre finestre, che non ci siano autorizzazioni di qualche tipo già spuntate e approvate.
Sui supporti esterni – Chiavette USB e hard disk esterni possono contenere programmi infetti.
Prima di trasferire dati sul PC, bisogna analizzarne il contenuto con l’antivirus.
Sul telefono - Attenzione a telefonate in cui vi si chiedono password e utenze: banche o altre aziende non chiedono
mai qualcosa di riservato ai propri clienti.
Sugli allegati nelle email - La mail che rende milionari o ci fa vincitori della lotteria è un elemento di
