Fondamenta dei dati: dai dati grezzi all’intelligenza strutturata
Il primo passo della metodologia DIVA, in cui i dati frammentati vengono trasformati in una base strutturata e affidabile per l’analisi.
Questo livello garantisce la coerenza dei dati, la tracciabilità e la preparazione per l’elaborazione analitica e spaziale all’interno del sistema DIVA.
Pipeline di Elaborazione dei Dati
I dati grezzi vengono elaborati attraverso una pipeline strutturata per garantire coerenza, validazione e integrazione nel sistema di database DIVA.
Dati grezzi → Livello di staging → Database strutturato
Dati grezzi
Dati eterogenei raccolti da più fonti, inclusi dataset statistici, geospaziali e istituzionali.
Livello di staging
Livello intermedio di elaborazione in cui i dati vengono puliti, validati e standardizzati prima dell’integrazione.
Database strutturato
Sistema di archiviazione finale strutturato in cui i dati sono organizzati in tabelle relazionali, pronti per l’analisi e l’integrazione.
Il database strutturato integra indicatori, metadati e dati geospaziali in un sistema relazionale unificato che supporta l’analisi e il processo decisionale.
Questa base di dati strutturata consente l’integrazione tra più livelli di dati all’interno del sistema DIVA.
Una volta strutturati, i dati vengono integrati tra più livelli per supportare l’analisi territoriale intersettoriale.
Livello di dati e integrazione
Tabelle principali degli indicatori che memorizzano dati territoriali strutturati, inclusi indicatori demografici, economici, turistici e ambientali.
Livelli di dati geospaziali (PostGIS) che consentono l’analisi spaziale, la mappatura e la visualizzazione
Dati basati su eventi collegati a specifiche località e intervalli temporali, che supportano l’analisi territoriale dinamica.
Dati sulle attività di agriturismo, inclusi posizione, stato e rilevanza territoriale nei sistemi rurali.
Dati geospaziali esterni integrati da OpenStreetMap per arricchire i dataset locali e supportare la completezza spaziale.
Struttura dei metadati che include tipo di fonte, nome della fonte, livello di affidabilità e unità di misura, garantendo tracciabilità e coerenza dei dati.
Questi livelli sono interconnessi attraverso un modello di dati unificato che consente l’analisi intersettoriale.
Dalla strutturazione dei dati al supporto decisionale
Trasformare i dati strutturati in intelligenza territoriale rilevante per le politiche
All’interno del sistema DIVA, i dati strutturati non sono solo archiviati, ma vengono trasformati attivamente in output analitici che supportano l’analisi spaziale, il monitoraggio degli indicatori e il processo decisionale territoriale basato su evidenze. Integrando livelli statistici, geospaziali e di metadati, DIVA consente una transizione continua dalla raccolta dei dati a insight operativi.
Mappe tematiche
Visualizzazione spaziale degli indicatori integrati attraverso livelli GIS, che consente l’identificazione di modelli territoriali, disparità e dinamiche spaziali.
Dashboard degli indicatori
Aggregazione multidimensionale degli indicatori presentata tramite dashboard, che supporta l’analisi comparativa, la valutazione dei trend e il monitoraggio delle performance tra territori e settori.
Supporto decisionale
Output analitici strutturati progettati per informare i processi di pianificazione, lo sviluppo delle politiche e gli interventi strategici, garantendo un processo decisionale tracciabile e basato sui dati.
Esempi di Output Analitici
I seguenti esempi illustrano come i dati strutturati all’interno del sistema DIVA possano essere interrogati e trasformati in output analitici.
I dati strutturati possono essere interrogati e trasformati in output analitici.
Distribuzione degli indicatori per tipo di fonte
Questa query mostra come gli indicatori sono distribuiti tra diversi tipi di fonte, supportando la valutazione dell’affidabilità dei dati.
GIS OUTPUT
Vista analitica riutilizzabile
Il sistema genera output geospaziali in formato GeoJSON, consentendo l’integrazione con piattaforme GIS e applicazioni web.
Vista
Vista analitica riutilizzabile
Le viste standardizzano le query analitiche, consentendo un riutilizzo coerente tra dashboard e strumenti di reporting.
Passo successivo
Una volta strutturati e integrati, i dati possono essere trasformati in indicatori e insight analitici, formando la base per il processo decisionale.