Ecosistemi digitali torna a Firenze: big data per promuovere l’Italia

Ecosistemi digitali torna a Firenze: big data per promuovere l’Italia
20 Novembre 11:45 2017 Stampa questo articolo

Promuovere la destinazione Italia in Rete partendo da un’approfondita analisi dei dati relativi ai flussi turistici. È questo l’obiettivo che si prefigge la seconda edizione di Ecosistemi Digitali, l’evento promosso da Mibact e ministero dello Sviluppo Economico e da Regioni italiane, sviluppato insieme a Regione Toscana, Toscana Promozione Turistica ed Enit, che si terrà alla Fortezza da Basso di Firenze il 1° dicembre, subito dopo Bto.

In un panorama internazionale sempre più competitivo, l’analisi dei big data rappresenta un asset strategico primario per lo sviluppo del turismo online in Italia. Il potenziale di questo campo di applicazione è molto rilevante, basti pensare alla possibilità di tracciare i flussi turistici, conoscere le scelte di chi visita il nostro Paese e perfino gli indici di gradimento dell’esperienza. L’argomento sarà affrontato nel corso della manifestazione all’interno del tema Dati e Riuso, una delle tre macroaree intorno a cui verterà la discussione durante la sessione mattutina. Una sessione che vedrà confrontarsi 100 esperti provenienti dal mondo delle istituzioni e delle imprese.

Il relatore cui spetterà il compito di moderare il dibattito è Rodolfo Baggio, docente al master in Economia del Turismo dell’Università Bocconi ed esperto di sistemi turistici complessi. Il ruolo di co-speaker è stato invece affidato all’austriaco Euro Beinat, professore di geo-informatica all’università di Salisburgo e autore di saggi su scienza dei dati e tecnologie emergenti. In Italia, gli strumenti di misurazione dei flussi turistici sono costituiti per oltre il 70% da dati ufficiali che arrivano in ritardo rispetto alle esigenze di un settore molto dinamico. Per questo si rende sempre più necessario integrare il big data-set turistico attuale con il risultato del data mining su fonti eterogenee e non strutturate come, ad esempio, dati gps, informazioni provenienti dai social network, transazioni e tracce cellulari.

 

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