Applicazione attiva
Città Metropolitana di Milano
Organizzazione e monitoraggio di indicatori territoriali collegati anche agli obiettivi dell’Agenda Metropolitana per lo Sviluppo Sostenibile.
Case study
DataLab in uso: Milano, Genova e Messina
Dai dati territoriali frammentati a una base comune per leggere l’evoluzione dei territori
Ogni territorio produce una quantità crescente di dati. Il problema non è più soltanto trovarli, ma riuscire a mantenerli coerenti, confrontabili e utilizzabili nel tempo.
DataLab trasforma fonti, indicatori e geografie differenti in una base di evidenza territoriale persistente, aggiornabile e riutilizzabile, capace di supportare monitoraggio, programmazione e governance.
Milano · Genova · Messina
Il problema e ciò che abbiamo costruito
I dati esistono. La conoscenza, spesso, deve essere ricostruita ogni volta.
Le informazioni utili alla programmazione provengono da fonti differenti e possono avere formati, frequenze di aggiornamento, metodologie e scale geografiche diverse. Una parte significativa del lavoro consiste quindi nel ritrovare le fonti, verificarne gli aggiornamenti, riallineare serie storiche e territori e ricostruire periodicamente un quadro coerente.
DataLab nasce per evitare che la conoscenza territoriale debba essere ricostruita ogni volta. Riconduce indicatori provenienti da fonti, periodicità e scale geografiche differenti a un modello comune che mantiene insieme valore, territorio, serie storica, fonte e metadati.
Dashboard, grafici, tabelle e mappe rendono queste informazioni interrogabili e accessibili, ma sono la parte visibile di un sistema più ampio: una volta strutturato, il dato rimane collegato alla propria provenienza e al proprio contesto e può essere aggiornato, confrontato e riutilizzato senza ripartire ogni volta dalle fonti originarie.
DataLab non nasce per mettere più dati in una dashboard, ma per evitare che la conoscenza territoriale debba essere ricostruita ogni volta.
Metodo comune, specificità locale
Rendere i territori confrontabili senza renderli tutti uguali
Restano comuni
Metodo, struttura informativa, modello dati e possibilità di mettere in relazione indicatori e serie storiche.
Cambiano localmente
Indicatori, fonti, geografie, configurazioni, condizioni e priorità del singolo territorio.
Con DataLab 2.0 software e modello dati sono riutilizzabili su istanze differenti, mentre evidenze e configurazioni rimangono adattabili al contesto locale. Standardizzare il metodo non significa standardizzare i territori.
Proof reale
Una stessa architettura applicata a contesti territoriali differenti
Dalle prime applicazioni del 2021–2022 all’evoluzione DataLab 2.0 del 2025–2026, Milano, Genova e Messina sono le applicazioni attive attraverso cui DataLab ha progressivamente consolidato il proprio modello.
Applicazione attiva
Città Metropolitana di Genova
La stessa infrastruttura metodologica applicata a fonti, indicatori e caratteristiche territoriali differenti.
Applicazione attiva
Città Metropolitana di Messina
Un terzo contesto territoriale che conferma la riutilizzabilità del modello.
Numeri 2026
La scala operativa è una proof della capacità del modello di lavorare su patrimoni informativi ampi e differenti mantenendo una struttura comune. Gli indicatori sono organizzati anche rispetto ai 17 Sustainable Development Goals.
136
indicatori a Milano
oltre 21.000 valori
129
indicatori a Genova
oltre 11.000 valori
Complessità e apprendimento
La parte difficile non è costruire una dashboard
La difficoltà è la governance: formati, periodicità, codifiche territoriali e metodologie differiscono; le API non sono sempre disponibili e la comparabilità semantica richiede controllo metodologico.
DataLab è progettato per far convivere automazione, import strutturati, supervisione umana e tracciabilità della provenienza.
La sfida non è fingere che la complessità del dato territoriale scompaia. È renderla governabile e riutilizzabile nel tempo.
Dal progetto alla piattaforma
DataLab nelle sue applicazioni
Dalle mappe territoriali alla lettura delle traiettorie di sostenibilità: alcune schermate dell’applicazione DataLab della Città Metropolitana di Milano mostrano come gli indicatori prendono forma in strumenti di consultazione e monitoraggio.
01 — Leggere il territorio
La distribuzione geografica di un indicatore attraverso una mappa tematica.
02 — Seguire i cambiamenti
L’evoluzione di un indicatore nel tempo e il confronto con territori di riferimento.
03 — Monitorare le traiettorie
Obiettivi, indicatori e andamenti organizzati per una lettura delle traiettorie territoriali.
04 — Organizzare gli indicatori
Il percorso guidato per impostare un nuovo indicatore nell’area riservata.
01 / 04
Cosa dimostra e cosa abbiamo imparato
Una struttura persistente, non una promessa di impatto
DataLab non dimostra che una dashboard produca automaticamente decisioni migliori. Non disponiamo di una baseline sufficiente per attribuire alla piattaforma riduzioni percentuali di tempi o costi, né specifici cambiamenti nelle decisioni.
Dimostra però che è possibile trasformare patrimoni territoriali frammentati in una base informativa persistente e applicare uno stesso impianto metodologico a contesti differenti senza perdere la specificità locale.