Stefano Tripi Intelligent government.

ICT nella PA locale: visualizzazione dei dati ISTAT 2015. Il tema della dimensione

Premessa: questa visualizzazione interattiva è stata realizzata su dati pubblici disponibili sul sito http://www.istat.it/it/archivio/195035 e recuperati in data 07/01/2017, e non ha alcuna pretesa di ufficialità.

ICT nella PA locale

Sono stati tanti gli sforzi compiuti dagli anni ‘90 del XX secolo in avanti, per modernizzare e digitalizzare le nostre Pubbliche Amministrazioni. Per quanto riguarda gli Enti locali, in particolare, è da riconoscere una specificità ulteriore, in quanto dotati di autonomia da un lato (rispetto alle strutture dipendenti da amministrazioni centrali, sicuramente più rigide e standardizzate), e soggetti a specificità regionali e dimensionali dall’altro.

L’ISTAT svolge da tempo una ricerca annuale relativamente all’uso delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione nelle PA locali. Viste le premesse, è abbastanza naturale aspettarsi differenze tra Enti di localizzazione e grandezza differenze, con riferimento alle principali dimensioni.

I risultati

Ma quali sono queste differenze nello specifico? Per approfondire i due aspetti della dimensione e della localizzazione, peraltro citati anche nel rapporto di ricerca ISTAT, ho pensato di recuperare i dati disponibili sul sito e costruire una doppia visualizzazione interattiva (c.d. dataviz) degli stessi: da un lato, scomponendo i singoli indicatori percentuali della ricerca per la dimensione dell’ente, e dall’altro rappresentando gli stessi su una carta geografica. Ecco i risultati:

Link permanente per visualizzazione completa

E’ possibile filtrare i dati per singola dimensione e cambiare la visualizzazione tra il grafico a barre relativo alla dimensione dei comuni e la cartina con la rappresentazione geografica.

Alcune osservazioni

Condivido le osservazioni riportate nell’interessante rapporto sopra citato. Mi permetto di aggiungerne alcune.

  • Per quanto riguarda le differenze territoriali, queste restano marcate solo su alcuni aspetti, soprattutto di natura infastrutturale, su altri si rileva invece una differenza tra comuni appartenenti a Regioni più grandi e più piccole.

  • Resta una grande differenza dimensionale su alcuni aspetti sempre più cruciali per la diffusione delle tecnologie. Cloud computing, strumenti informatici avanzati, formazione in materie specifiche, sistemi di comunicazione interni, open data sono alcuni degli aspetti su cui la questione “dimensionale” risulta più evidente. Questo è concorde con le risposte in materia di problemi collegati all’ICT: sebbene ci sia un accordo generalizzato relativamente alla mancanza di risorse finanziarie, sono i comuni più piccoli ad affermare che la spesa per l’ICT risulta troppo elevata, e che manca staff adeguato. Per contro, i comuni più piccoli presentano il vantaggio di poter effettuare cambiamenti più rapidamente, data l’esigua struttura, e questo è confermato dalle relative risposte in materia di rigidità al cambiamento e mancanza di coordinamento. Data la ridotta dimensione, si tratterà tuttavia di cambiamenti di scarsa portata.

  • Due parole sul tema sicurezza informatica. Sebbene ci sia una condivisione molto ampia di procedure ormai standard (backup, disaster recovery, firewall), con qualche lieve sfumatura nei comuni più piccoli, sono i temi della cifratura e della crittografia che risultano ancora poco diffusi nella PA locale, ed in particolar modo nelle realtà di ridotte dimensioni.

  • Per concludere, dati anche i risultati di quest’indagine, sono da proseguire con determinazione le forme di gestione associata/in area vasta e di accorpamento delle realtà di ridotte dimensioni, almeno per quanto riguarda l’ICT. Oltre agli innegabili vantaggi in termine di superamento della frammentazione e di economie di scala, viste le nuove sfide di oggi (una tra tutte, la cyber sicurezza, dato l’attuale scenario), è questo il caso di dire che “l’unione fa la forza”.

Note tecniche

° ho utilizzato: Microsoft Excel per una prima estrazione dei dati (purtroppo erano intabellati in forma non standard e comunque non tidy), Open Office Calc per ottimizzare i file CSV risultanti, R per fare un melt necessario per ottenere le visualizzazioni, ed infine Microsoft Power BI per assemblare i dati attraverso relazioni e costruire le visualizzazioni.

  • per la rappresentazione dei punti sulla mappa, ho preferito andare a recuperare ed inserire anche le coordinate geografiche dei capoluoghi, in quanto il calcolo delle stesse a partire dagli indirizzi mediante il geocoding inverso di ArcGis per Power BI in alcuni casi non ha funzionato benissimo.

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