Una piattaforma di big data per affrontare le sette sfide per la società dell'UE
Guardando il lunghissimo elenco di progetti finanziati nell'ambito di Orizzonte 2020 e l'ampio spettro di argomenti trattati, sarebbe facile dimenticare che il più grande programma di ricerca e innovazione dell'UE fino a oggi riguarda esclusivamente sette principali preoccupazioni sociali: salute e benessere; cibo, agricoltura e bioeconomia; energia; trasporto; cambiamenti climatici; libertà e sicurezza e il posto dell'Europa in un mondo che cambia. Ciò che è ancora più facile dimenticare è il fatto che questi argomenti apparentemente molto diversi e i relativi settori di attività condividono almeno un tratto comune: in che modo potrebbero trarre vantaggio dall'innovazione digitale, e in particolare dai big data. Per garantire che lo facciano, il progetto BigDataEurope (Integrating Big Data, Software and Communities for Addressing Europe’s Societal Challenges) ha creato sette comunità cercando di capire meglio a cosa i big data potrebbero servire. Il risultato è una piattaforma in grado di importare i dati da una varietà di fonti, che possono essere personalizzate per indirizzare le applicazioni innovative nelle sette sfide di Orizzonte 2020. Quali lacune ha mirato a colmare con questo progetto e quanto è importante? È ampiamente riconosciuto che l'analisi di grandi quantità di dati (big data) influenza profondamente la nostra economia e la società nel suo complesso. Tuttavia, è importante che le tecnologie corrispondenti non siano solo disponibili per una ristretta cerchia di aziende, ma possano anche essere ampiamente utilizzate da imprese e iniziative a livello locale, nonché dalla ricerca e dal mondo accademico. BigDataEurope ha colmato questa lacuna fornendo prima una piattaforma per la realizzazione di applicazioni di big data e poi discutendo i requisiti e le applicazioni pilota con le comunità che rappresentano le sfide per la società identificate dal programma quadro Orizzonte 2020. Cosa rende il suo approccio innovativo? Numerosi eventi organizzati con gruppi di parti interessate ci hanno fatto capire che oltre al volume e alla velocità, la varietà di dati è un aspetto chiave da affrontare nelle applicazioni sociali. Per soddisfare questo requisito, abbiamo ideato e prodotto un livello di descrizione dei dati semantici per i big data. Questo livello utilizza i grafici del vocabolario e della conoscenza e consente alle comunità di sviluppare una comprensione comune dei loro dati e allo stesso tempo di interconnettere e integrare questi dati a livello tecnico. Quali sono state le principali difficoltà che ha affrontato nel riunire tutti questi gruppi di parti interessate e fonti di dati, e come li ha superati? Una sfida chiave risiede nelle diverse terminologie, culture e pratiche riscontrate nei gruppi di parti interessate, che hanno anche portato a requisiti e punti di vista molto diversi. Mentre, ad esempio, i dati aperti svolgono già un ruolo chiave nelle applicazioni di mobilità, la sicurezza dei dati, la privacy e l'anonimizzazione sono di fondamentale importanza negli scenari del settore sanitario. Abbiamo affrontato questa sfida evitando di sviluppare una piattaforma generica e integrando invece componenti che soddisfano uno scopo ben preciso come l'elaborazione di dati in streaming o l'anonimizzazione. Di conseguenza, l'utente può combinare e integrare i componenti di gestione dati più adatti per qualsiasi scenario di applicazione concreta della piattaforma BigDataEurope. Quali sono i vantaggi dell'integrazione di tutti questi dati? Può fornire un esempio concreto? Il progetto ha prodotto sette dimostratori che mostrano il valore dei dati integrati per le diverse sfide sociali. Questi includono ad esempio la previsione del traffico e degli ingorghi stradali sulla base di dati storici e attuali del sensore in combinazione con le informazioni provenienti dai social network. Un altro esempio è l'agricoltura di precisione, che mira a fornire a piante come la vite nutrimento ottimale, fertilizzazione e irrigazione sulla base dei dati climatici e di ricerca. I risultati del progetto hanno soddisfatto le sue aspettative iniziali? In che modo? Nel complesso, la necessità di trattare la varietà dei dati era qualcosa che ci aspettavamo e che è stata confermata nelle riunioni delle parti interessate e della comunità. Grazie all'approccio di integrazione semantica seguito dalla piattaforma, siamo riusciti a fare un passo avanti, ma siamo ancora un po' lontani dalla visione di integrare e analizzare senza problemi grandi quantità di dati aggregati con il minimo sforzo. Inoltre, la considerazione della privacy dei dati e della sovranità dei fornitori di dati richiederà più attenzione in futuro. In che modo le parti interessate possono iniziare a utilizzare la piattaforma? La piattaforma, la documentazione e i progetti pilota sono completamente open source e disponibili per il riutilizzo. Inoltre, numerosi partner del consorzio BigDataEurope (tra cui, per esempio, Fraunhofer) sono pronti a fornire assistenza e supporto. Quali sono i suoi piani di follow-up? I membri del consorzio stanno conducendo ricerche sul tema della gestione dei big data nei loro settori. Per esempio, sono già diversi i progetti recentemente avviati nell’ambito di Orizzonte 2020 che continuano a mantenere parti della piattaforma BigDataEurope e ad approfondire la sua applicazione nei settori dell’assistenza sanitaria e delle scienze biologiche.
Paesi
Germania
