Base 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 database DIVA.
Dati grezzi → Livello di Staging → Database Strutturato
Dati grezzi
Dati eterogenei raccolti da diverse 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 finale di archiviazione strutturata 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 strutturata consente l’integrazione tra diversi livelli di dati all’interno del sistema DIVA.
Una volta strutturati, i dati vengono integrati tra diversi livelli per supportare l’analisi territoriale intersettoriale.
Livelli di Dati e Integrazione
Tabelle principali degli indicatori che memorizzano dati territoriali strutturati, inclusi indicatori demografici, economici, turistici e ambientali.
Layer di dati geospaziali (PostGIS) che consentono l’analisi spaziale, la mappatura e la visualizzazione territoriale.
Dati basati su eventi collegati a specifiche località e intervalli temporali, che supportano l’analisi territoriale dinamica.
Dati sulle attività agrituristiche, inclusi localizzazione, stato e rilevanza territoriale all’interno dei sistemi rurali.
Dati geospaziali esterni integrati da OpenStreetMap per arricchire i dataset locali e supportare la completezza spaziale.
Struttura dei metadati che include tipologia della fonte, nome della fonte, livello di affidabilità e unità di misura, garantendo tracciabilità e coerenza dei dati.
Questi livelli sono interconnessi attraverso un modello dati unificato che consente un’analisi intersettoriale.
Dallo Strutturamento dei Dati al Supporto alle Decisioni
Trasformazione dei dati strutturati in intelligence territoriale rilevante per le politiche.
All’interno del sistema DIVA, i dati strutturati non vengono solo archiviati, ma 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 layer GIS, che consente l’identificazione di pattern 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 alle Decisioni
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 Tipologia di Fonte
Questa query mostra come gli indicatori sono distribuiti tra diverse tipologie di fonte, supportando la valutazione dell’affidabilità dei dati.
GIS OUTPUT
Reusable Analytical View
The system generates geospatial outputs in GeoJSON format, enabling integration with GIS platforms and web applications.
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, costituendo la base per il processo decisionale.