L’80% delle organizzazioni del settore pubblico ha avviato iniziative di condivisione dei dati

Da un nuovo report emerge che gli ecosistemi di dati collaborativi aiutano le amministrazioni a sviluppare risposte alle sfide sistemiche, anche se l’adozione su larga scala deve ancora avvenire

Milano, 30 gennaio 2023 – Da un nuovo report del Capgemini Research Institute, dal titolo “Connecting the Dots: Data sharing in the public sector”, emerge che la stragrande maggioranza (80%) delle organizzazioni del settore pubblico a livello globale ha iniziato a implementare iniziative di collaborazione sugli ecosistemi di dati[1], riconoscendo quindi quanto sia necessario un approccio congiunto e data-driven per affrontare sfide complesse. Tuttavia, la maggior parte delle organizzazioni intervistate ha appena iniziato il percorso di implementazione di tali iniziative, e solo poche le hanno già portate su scala. Tra le barriere da superare, oltre a quelle in ambito tecnologico, figurano quelle relative a fattori umani, in particolare cultura e fiducia.

Dal report di Capgemini emerge che le organizzazioni che hanno implementato ecosistemi di dati collaborativi, o che hanno iniziato a farlo, stanno già ottenendo importanti benefici, come miglioramenti in termini di esperienza per i cittadini e di elaborazione delle politiche.

Affrontare le sfide operative e sociali attraverso un’efficace condivisione dei dati

Il report rileva che gli ecosistemi di dati collaborativi stanno supportando le organizzazioni del settore pubblico in aree operative chiave come amministrazione, sicurezza e difesa, tasse e tributi e welfare. Ad esempio, l’81% delle amministrazioni locali, regionali e centrali che hanno implementato o stanno implementando tali ecosistemi afferma di aver assistito a un miglioramento dell’engagement dei cittadini, mentre il 69% registra progressi nelle proprie iniziative di sostenibilità e il 93% evidenzia un incremento in termini di open government.

I cittadini possono inoltre beneficiare di servizi pubblici di migliore qualità, ad esempio un’erogazione più mirata dei programmi di welfare per le fasce più vulnerabili e una maggiore sicurezza pubblica, dal momento che le forze dell’ordine affermano che l’applicazione delle leggi diventa più efficace e i tempi di risposta più rapidi. Il 74% delle organizzazioni del settore pubblico che stanno implementando gli ecosistemi di dati o lo hanno già fatto dichiara inoltre una maggiore resilienza contro gli attacchi informatici.

“Che si tratti di pandemia, di problemi sociali come la disoccupazione giovanile o di crisi climatica e della biodiversità, le sfide che dobbiamo affrontare oggi richiedono una risposta congiunta da parte delle amministrazioni. Ecco perché è essenziale che ci sia una regolare condivisione dei dati”, ha affermato Domenico Leone, Public Sector Director di Capgemini in Italia. “Creare una cultura in cui il processo decisionale sia basato sui dati in tempo reale è un percorso a lungo termine e tutti i player dell’ecosistema devono dimostrare fiducia e sicurezza. Al contempo, i benefici misurabili in termini di esperienza dei cittadini ed efficienza delle pratiche governative dimostrano che la condivisione dei dati è la strada da intraprendere”.

Trend e barriere all’adozione

Dal report si evince che persistono barriere che impediscono una maggiore adozione degli ecosistemi, quali fiducia, cultura e tecnologia. Ad esempio, il 56% delle organizzazioni deve fare i conti con problemi legati alla fiducia, come la reticenza dei cittadini a condividere le informazioni oppure dubbi relativi alla qualità dei dati coinvolti.

La ricerca evidenzia anche il ruolo cruciale delle risorse umane. Per le organizzazioni del settore pubblico è infatti indispensabile disporre del giusto set di competenze e di una cultura data-driven, oltre a sviluppare programmi di training olistici che permettano ai dipendenti di acquisire le competenze necessarie in termini di data management, intelligenza artificiale e gestione della privacy. Solamente il 55% delle organizzazioni afferma inoltre di aver offerto al proprio personale percorsi di training per un uso etico dei dati dei cittadini.

Instaurare un clima di fiducia grazie alle tecnologie di tutela della privacy

L’integrazione di privacy e sicurezza fin dalla fase di progettazione è determinante per il successo degli ecosistemi di dati collaborativi, in modo da garantire alle organizzazioni un equilibrio tra i vantaggi della condivisione dei dati e la necessità di salvaguardare la privacy dei cittadini. A tal fine è necessario disporre di solide strutture di governance e di architetture data mesh[2], oltre a utilizzare tecnologie PET finalizzate a garantire la tutela della privacy come privacy differenziale[3], federated learning[4] e homomorphic encryption.[5]

Per scaricare una copia completa del report cliccare qui.

Metodologia di ricerca

Il Capgemini Research Institute ha intervistato, a giugno 2022, 1.000 dirigenti di organizzazioni del settore pubblico di 12 paesi in Nord America, Europa e Asia, che stanno implementando o intendono implementare ecosistemi di dati. Il team del Capgemini Research Institute ha inoltre condotto interviste approfondite con oltre 20 dirigenti del settore pubblico e personalità del mondo accademico. Lo studio ha coperto aree operative chiave come welfare, tasse e tributi e sicurezza e difesa, all’interno di amministrazioni locali, regionali e centrali.

[1] Ai fini della ricerca, un ecosistema di dati del settore pubblico è definito come: “Un sistema di collaborazione sui dati che coinvolge un ente pubblico insieme ad altre organizzazioni private e/o pubbliche e/o ai cittadini. Queste iniziative di collaborazione sui dati sono pensate per portare benefici alle organizzazioni pubbliche che partecipano all’ecosistema e/o ad altri beneficiari target, come i cittadini, aiutandoli a raggiungere i loro obiettivi strategici e la loro mission”.

[2] Le architetture data mesh permettono di definire e gestire a livello centrale le politiche di data governance. Nel contesto degli ecosistemi di dati, ciò garantisce che la sicurezza e la conformità nell’ecosistema siano amministrate secondo un insieme comune di politiche e standard.

[3] La privacy differenziale è una tecnica che introduce del rumore statistico quando si esegue un’analisi dei dati su un determinato set, in modo da mascherare le caratteristiche identificabili di ciascun individuo.

[4] Il federated learning è un approccio decentralizzato allo sviluppo di modelli di machine learning che consente di allenare gli algoritmi di AI utilizzando dati archiviati localmente in più fonti distribuite. Di conseguenza, i dati non hanno la necessità di essere riuniti in un’unica sede, contribuendo così a proteggere la privacy di quelli sensibili.

[5] L’homomorphic encryption è una tecnica che consente di eseguire calcoli matematici su dati crittografati senza doverli prima decifrare. I risultati rimangono criptati e possono essere decifrati solo con la chiave di decifrazione corretta. Questa tecnologia può quindi consentire alle organizzazioni di condividere dati sensibili per effettuare elaborazioni e analisi, senza rivelare i dati originali.