Dati palesemente falsi e non validati da nessuno studio scientifico N.B.: Il risparmio riportato per il vaccino meningococcico B e quello per la varicella zoster sono identici: € 38 759 608**, il che è veramente ridicolo

Il requisito 15, se non ho sbagliato, sono i metadati DCAT-AP_IT. Ma i metadati OpenAIRE per i dati della ricerca? Che relazione c'è in quel caso? Perché in alcuni progetti europei richiedono certi metadati - https://guidelines.openaire.eu/en/latest/#horizon-2020-open-access-requirements. Il requisito 16, sempre se non ho sbagliato, riguarda dati territoriali e la necessità di metadatarli con i metadati RNDT. Qui non mi è chiaro: stiamo però parlando dei dati della ricerca, che è sezione a parte rispetto ai dati territoriali. Forse è bene chiarire con qualche esempio così da eliminare ogni dubbio.

Chiara o aperta? o chiara aperta?

Forse si può riprodurre in italiano. Ho qualche dubbio sul formato non proprietario XLSX. È molto dibattuto. Molti dicono che non è un open format perché non è un open standard. Quindi nel suggerire la traduzione in italiano, presterei un po' attenzione a quel caso

Io per essere sicura ribadirei che per tante altre categorie di dati (e.g. dati sulla salute, dati sulla giustizia / leggi, dati sull'energia, dati sul patrimonio culturale, dati sul procurement.) si consiglia di aprirli rispettando le solite regole. Non vorrei che si prendessero alla lettera solo alcune categorie e si dimenticassero tutte le altre... Qui siamo in linee guida nazionali sul tema open data che deve spaziare su tutto, non nella direttiva europea (c'è già quella a ricordarmi alcune cose).

Secondo me manca un raccordo con tutta la parte anche PDND. Un pezzo del registro imprese è parte dei dataset di alto valore e quindi da mettere a disposizione a tutti per il riutilizzo con API. Il registro imprese è banca dati di interesse nazionale e dovrebbe confluire nella PDND, quest'ultima poi consente di avere API su quei dati. Detta in altri termini, ci sono degli overlap tra questi dati e quelli che confluiscono nella PDND ma nulla si dice. Siccome nel gruppo di lavoro non c'è il dipartimento trasformazione digitale, né ISTAT né altri attori con ruoli sui dati, mi chiedo, quanto siano coordinate queste linee guida in generale con il resto.

Non sarebbe meglio scrivere "Visto che non si può ancora far riferimento a tali atti come ufficiali e in vigore, di seguito..."

Le precedenti linee guida erano piene di raccomandazioni perché l'impianto normativo era diverso. Con queste linee guida, l'impianto cambia tanto che avete distinto tra si deve dal si dovrebbe. Coglie un po' di sorpresa vedere che la qualità dei dati è "solo" una raccomandazione e non un requisito. Come si pensa di fare effettivamente riutilizzo dei dati se non si richiede per esempio che almeno alcune caratteristiche di qualità del dato siano rispettate? Si dovrebbe garantire timeliness oer voi? o si deve garantire che il dato è aggiornato rispetto alla sua frequenza di aggiornamento? Io forse direi la seconda anche perché sono tanti anni che parliamo di queste cose. Un po' più di coraggio non guasta!

Il problema di questa sezione è derubricare i modelli dati come documentazione. Le ontologie di ontopia (parlo di modelli non tanto di dati come i vocabolari controllati) sono machine-readable. Quindi non è solo una questione di documentare la sintassi o il contenuto del dato. È rendere il modello actionable, ossia leggibile e interpretabile dalle macchine stesse. Io potrei benissimo documentare dei dataset con una bella tabellina in Github o con tante tabelline in un bellissimo PDF (documentazione), ma non è la stessa cosa di rendere disponibile un'ontologia per dei dati. Rendere i modelli parte attiva della gestione del dato (come per le ontologie) significa abilitare l'inferenza che avete richiamato sopra in maniera impropria per me, ma anche utilizzarli per explainable AI e tanti altri usi. Questo è un concetto fondamentale che non può essere trattato così in linee guida nazionali. Dovrebbe anzi avere un capitolo suo dedicato, vista l'importanza anche in ottica data quality "compliance" caratteristica di qualità dello standard ISO/IEC 25012.

Tutta la parte di modellazione dati, anche attraverso il catalogo nazionale delle ontologie e vocabolari controllati, sembra ora in mano a ISTAT, titolare, insieme al Dipartimento di Trasformazione Digitale di schema.gov.it. Qui però sembra AGID abbia il ruolo di definire i vari modelli. Secondo me questo crea confusione. bisognerebbe coordinarsi anche con le altre amministrazioni per capire bene chi fa cosa. AGID al momento di OntoPiA gestisce solo un'infrastruttura fisica.

La stessa cosa della sezione 9.2.4.1 vale anche qui: chi mi impedisce di usare RDF? RDF DataCube infatti è la versione RDF di SDMX. Se il regolamento europeo magari fa esempi, perché è appunto un regolamente, in linee guida nazionali con allegati tecnici bisogna essere più puntuali dal punto di vista tecnico.

Proprio a integrazione del commento di @aborusso direi che le intestazioni dovrebbero seguire le etichette dei concetti definiti nelle principali ontologie italiane di OntoPiA qualora il dato fosse già modellato. Esempio: "indirizzo completo" (proprietà full address dell'ontologia CLV-AP_IT) per indicare l'indirizzo completo presente in tantissimi dataset (aperti).