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	<title>public procurement per innovazione Archivi - SmartCommunitiesTech</title>
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	<description>Italian Technology Cluster for Smart Communities</description>
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		<title>B2G Smart Urban Data Sharing, a new approach</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Eddy]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 21 Apr 2023 19:32:36 +0000</pubDate>
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										<content:encoded><![CDATA[<p>I dati sono al centro dei processi di transizione digitale. Ottenendo &#8220;insights&#8221; sui dati da dispositivi di privati, Pubblica Amministrazione o altre fonti di dati, le città sono in grado di ottimizzare il loro funzionamento, fornire nuovi servizi ai cittadini e gestire i cambiamenti con maggiore efficacia ed efficienza. Tuttavia, non è sufficiente raccogliere i dati: l’elemento abilitante le potenzialità di una smart city è l’integrazione. Infatti, “un particolare valore aggiunto può essere creato quando i dati provenienti da diversi settori sono combinati, per capire e modellare le interdipendenze in un ambiente cittadino complesso, per esempio l&#8217;impatto della gestione del traffico sull&#8217;inquinamento atmosferico e acustico in una particolare strada o quartiere. L&#8217;integrazione dei dati, attraverso piattaforme di dati locali interoperabili, è un potente motore della trasformazione sistemica di una città” (cfr. progetto europeo &#8220;100 Climate-neutral Cities by 2030&#8221;). Dopo aver individuato le tipologie di dati necessarie per il progetto, è necessario individuare i partner strategici per raccogliere i dati e creare un ecosistema, ponendo attenzione agli elementi di data protection, al fine di garantire i più alti standard di protezione dei dati personali degli utenti-cittadini e proteggere il know-how dei soggetti coinvolti nel progetto e di data governance, per determinare le modalità di archiviazione e condivisione delle informazioni più adatte al progetto e ai soggetti coinvolti. A fondamento dell&#8217;impianto di condivisione dei dati, è necessario implementare un&#8217;infrastruttura tecnologica che possa gestire un gran quantitativo di dati e che consenta di configurare e riconfigurare facilmente modelli, query e così procedere alle fasi di data analytics in modo più lineare, quale la costituzione di un cosiddetto data lake.</p>
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