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PA data-driven: 5 passaggi chiave per servizi a misura di cittadino



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Governare il tempo, rappresentare il cittadino in modo dinamico, adottare architetture logiche, integrare l’AI e abilitare il data sharing: questi i cinque pilastri per costruire una Pubblica Amministrazione moderna, capace di utilizzare i dati al servizio della comunità

Pubblicato il 21 ott 2025

Andrea Zinno

Data Evangelist di Denodo



Servizi pubblici digitali (1) IA nella PA pubblica amministrazione data-driven

La Pubblica Amministrazione italiana si trova di fronte a una sfida cruciale: trasformare un patrimonio informativo in continua crescita in servizi concreti per i cittadini.

Le architetture logiche dei dati rappresentano la risposta più efficace a questa esigenza, offrendo un approccio innovativo che supera i limiti delle infrastrutture tradizionali.

Non si tratta solo di una questione tecnologica, ma di un vero cambio di paradigma che richiede nuove competenze, visioni strategiche e una cultura organizzativa orientata al valore dei dati.

Ma quali sono concretamente i passaggi da compiere per questa trasformazione?

I dati come leva strategia per la pubblica amministrazione

Secondo il report Data Age – The Global Datasphere 2025 di IDC e Seagate, entro il 2025 la Global Datasphere raggiungerà infatti i 175 zettabytes, con i soli sensori IoT destinati a generarne circa 90. Il 49% di questi dati risiederà in ambienti Public Cloud, ormai considerati il nuovo centro nevralgico, mentre circa il 30% richiederà una gestione in tempo reale, in linea con la crescita dell’Edge Computing.

Questo immenso patrimonio informativo offre opportunità straordinarie per osservare e comprendere la realtà, ma comporta anche nuove sfide a livello di governance, poiché è necessario evitare che la complessità e la quantità dei dati ne ostacolino la comprensione e un utilizzo efficace.

I cinque passaggi strategici per una PA data-driven

Con queste premesse, ecco quali sono i cinque passaggi fondamentali per supportare la costruzione di una PA realmente data-driven, moderna e rispondente ai bisogni dei suoi utenti?

Governare il tempo per servizi più rapidi

I cittadini si aspettano servizi rapidi, personalizzati e coerenti: di conseguenza, il tempo è diventato la principale unità di misura del successo.

Le amministrazioni devono quindi essere “fluide”, per adattarsi a un contesto che cambia, e “non viscose”, per far sì che tale adattamento sia veloce, così da ridurre la distanza tra una comunità che chiede e le istituzioni che rispondono.

Raccogliere, comprendere e utilizzare i dati in modo efficace supporta l’ottimizzazione dei processi, permettendo di prendere decisioni informate e tempestive.

Rappresentare il cittadino in modo dinamico e multidimensionale

Nel contesto pubblico, il cittadino non è un’entità statica, ma un soggetto in continua evoluzione, che interagisce con la PA in modi diversi nel corso della vita.

Per offrire servizi adeguati, è necessario costruire una rappresentazione dinamica e multidimensionale del singolo individuo, che integri dati sotto il diretto controllo dell’amministrazione, così come informazioni provenienti da soggetti terzi e condivise tra amministrazioni o partner.

Tendere verso questo approccio, definito Augmented Citizen View, consente di superare la frammentazione informativa e di costruire servizi più mirati, inclusivi e proattivi.

Dalle architetture fisiche ai modelli logici e semantici

Tradizionalmente, l’integrazione dei dati nella PA si è basata su modelli fisici, che prevedono la copia e la centralizzazione delle informazioni. Questo modus operandi porta però con sé limiti evidenti in termini di governance, scalabilità e sostenibilità.

Le architetture logiche dei dati offrono invece un’alternativa più agile e resiliente: si basano su un livello di astrazione che permette di accedere e combinare dati distribuiti, senza doverli spostare fisicamente.

All’interno del livello logico prende vita il modello semantico, che armonizza le diverse interpretazioni delle informazioni tra enti differenti, mantenendo la coerenza e rispettando le specificità di ciascuno, così che oggettività e soggettività trovino il loro equilibrio.

Questo approccio consente di ridurre la duplicazione dei dati e i costi di gestione, facilitando la collaborazione tra enti, migliorando la qualità e la comprensione dei dati, abilitando l’interoperabilità e la condivisione sicura delle informazioni.

Intelligenza artificiale e gestione avanzata dei dati

L’adozione di architetture logiche è anche un prerequisito per sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale.

Dagli algoritmi predittivi ai modelli generativi, l’AI necessita infatti di dati puliti, contestualizzati e accessibili. In particolare, la Retrieval Augmented Generation integra i modelli di intelligenza artificiale con fonti di dati strutturati e non strutturati, migliorando, per esempio, sia il processo decisionale che la capacità degli assistenti virtuali di fornire risposte contestuali.

Ma per funzionare correttamente, questi modelli devono poter accedere a dati ben organizzati e governati, come quelli resi disponibili attraverso un’architettura logica. L’AI può anche dare un significativo contributo al Data Management nel suo complesso, suggerendo trasformazioni, ottimizzando query e facilitando l’accesso ai dati tramite linguaggio naturale, contribuendo così alla democratizzazione dell’informazione.

Data sharing sicuro tra enti pubblici e privati

Il data sharing sicuro e intelligente tra enti differenti è una condizione essenziale per una PA moderna e collaborativa. Le architetture logiche offrono un modello flessibile e scalabile, in cui i dati restano presso i rispettivi titolari e vengono resi accessibili solo quando necessario.

Questo approccio è alla base di iniziative come gli International Data Space e, in Italia, la PDND (Piattaforma Digitale Nazionale Dati), che promuovono ecosistemi federati e interoperabili. Attraverso hub locali o tematici, è possibile aggregare e valorizzare dati eterogenei senza duplicarli, favorendo l’uso degli Open Data e restituendo valore alla comunità.

Una scelta strategica per il futuro della PA

L’adozione di architetture logiche e di un approccio data-driven rappresenta quindi una scelta strategica per la Pubblica Amministrazione. Non è soltanto una questione tecnologica, ma è, piuttosto, un cambiamento culturale e organizzativo, che può abilitare decisioni più rapide e informate, servizi più efficaci e personalizzati, una collaborazione più stretta tra enti, maggiore trasparenza e, di conseguenza, incrementata fiducia da parte dei cittadini. In un’epoca in cui il tempo è la risorsa che più scarseggia, riuscire a ottimizzarlo attraverso i dati è la vera sfida. E le architetture logiche rappresentano un valido alleato per affrontarla.

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