Maturità della strategia in materia di dati aperti e trasparenza dei dati

Il quadro di riferimento valuta la maturità di un’organizzazione su due aspetti complementari. Il primo è l’apertura: quali dati vengono pubblicati, con quale licenza, in quali formati, con quali metadati, e secondo quale ritmo di aggiornamento. Il secondo è la trasparenza interna ed esterna: capacità di spiegare da dove provengono i dati, come vengono prodotti, chi li utilizza e per quali scopi. I principi FAIR (dati trovabili, accessibili, interoperabili, riutilizzabili) fungono da griglia di lettura tecnica, la governance funge da griglia di lettura organizzativa.

In pratica, questo tema si gestisce con difficoltà perché attraversa tutta l’organizzazione. I dati appartengono alle aree di business, la pubblicazione spesso dipende dalla comunicazione o dalla direzione dei sistemi informativi, e la dottrina di apertura, quando esiste, resta un documento di principio. Le domande concrete sono semplici da porre e raramente documentate: chi decide che un set di dati diventa aperto, e secondo quali criteri? Chi garantisce che un set pubblicato due anni fa sia ancora aggiornato? Si sa chi riutilizza questi dati, e per cosa?

Torna costantemente una confusione: aprire i dati non significa pubblicarli. Un file caricato senza schema, senza dizionario delle variabili, senza punto di contatto e senza impegno di aggiornamento non genera alcun uso. Al contrario, la trasparenza non si riduce all’apertura: un’organizzazione può essere molto trasparente sui propri trattamenti e modelli senza diffondere un solo dato grezzo. Il tema ha inoltre cambiato scala con la strutturazione europea della condivisione dei dati e la crescita degli usi dell’intelligenza artificiale, che rendono la tracciabilità delle fonti e la documentazione dei set di dati molto più esigenti rispetto al passato.

Un censimento binario non dice nulla di utile in questo caso. Constatare che esiste un portale o che è stata firmata una carta non fornisce indicazioni sulla capacità reale di produrre, documentare, mantenere e far vivere dati aperti. La diagnosi di maturità colloca ciascun ambito su una scala progressiva, ispirata al metodo CMMI, e associa a ogni livello l’azione che permette di passare al livello superiore. Il risultato non è un verdetto, è una traiettoria: un punteggio per ambito, uno scarto rispetto all’obiettivo, e un piano d’azione ordinato per sforzo e per impatto.

In Datamensio, il quadro di riferimento è pronto all’uso e resta vostro. Potete adattare gli ambiti, le domande e i livelli in base al vostro settore, al vostro status pubblico o privato e al vostro perimetro di dati. L’IA riformula i livelli, propone domande complementari o costruisce una declinazione a partire dalla vostra dottrina di apertura, dal vostro catalogo dati e dai vostri documenti interni. I modelli utilizzati possono essere selezionati, anche tra soluzioni europee.