Di cosa parla questo modulo
Un tecnico della Green & Digital Construction lavora immerso nei dati: proprietà degli oggetti BIM, quantità e computi, letture dei sensori di cantiere e dell'edificio, nuvole di punti, fogli di avanzamento lavori, consumi energetici. Saper individuare, organizzare, analizzare questi dati — e proteggerli — è ciò che trasforma un buon operatore in un professionista capace di far prendere decisioni migliori al cantiere e all'impresa.
Il modulo è pensato come un percorso unico: un caso reale (un edificio/cantiere) ti accompagna dalla prima all'ultima lezione. Nel Modulo 1 impari a riconoscere e strutturare i dati di quel caso; nel Modulo 2 li analizzi e ne ricavi decisioni; nel Modulo 3 impari a tenerli al sicuro nell'ambiente BIM. Il filo conduttore confluisce in un project work integrato presentato alla verifica finale.
Metodo: si impara facendo. Circa il 70% del tempo è laboratorio al PC su dati e strumenti reali. Nessun prerequisito di programmazione.
Struttura del modulo
48 ore suddivise in 3 moduli da 16 ore (4 lezioni da 4 ore ciascuno). Clicca un modulo per saltare al suo programma di dettaglio.
1 · Individuazione e definizione dei dati
Cos'è un dato nell'edilizia digitale, da dove arriva, come si struttura e documenta, qualità del dato, data governance e GDPR.
2 · Analisi dati e decision making
Statistica descrittiva, KPI dell'edilizia, tabelle pivot, data visualization e dashboard: dai numeri alle decisioni motivate.
3 · Cybersecurity in ambiente BIM
Minacce e difese, il Common Data Environment e la ISO 19650, permessi e backup, IoT e Smart Building, gestione incidenti.
Competenza in uscita
Al termine del modulo lo studente è in grado di gestire i dati dei processi digitali dell'edilizia, ricavarne informazioni utili alle decisioni e garantirne la sicurezza nell'ambiente BIM.
Conoscenze
- Ciclo di vita, tipi, formati e fonti del dato in edilizia (BIM/IFC, IoT, nuvole di punti, GIS, open data)
- Statistica descrittiva, KPI e principi di data visualization
- Fondamenti di cybersecurity, CDE e ISO 19650, GDPR e gestione del data breach
Abilità
- Mappare e strutturare le fonti dati di un progetto e valutarne la qualità
- Costruire pivot, grafici e una dashboard di KPI a supporto delle decisioni
- Definire permessi, backup e un piano minimo di sicurezza per dati e modelli BIM
In breve
A chi è rivolto: allievi dell'ITS GDC, primo anno. Prerequisiti: informatica di base (UFC 1) ed Excel di base; le nozioni di BIM si sviluppano in parallelo (UFC 7–8). Nessuna competenza di programmazione richiesta.
Si collega a: UFC 6 (acquisizione digitale), UFC 7–8 (BIM), UFC 10 (Edilizia 4.0), UFC 11 (IA per l'edilizia), UFC 12 (Cantiere e Manutenzione 4.0).
Modulo 1 · Individuazione e definizione dei dati
16 ore · Lezioni 1–4. Prima di analizzare o proteggere un dato bisogna saperlo riconoscere, definire e organizzare. Questo modulo costruisce il vocabolario e i riflessi di base: cos'è un dato, da dove nasce nel mondo dell'edilizia digitale, come si struttura, come se ne valuta la qualità e quali regole (GDPR) ne governano l'uso.
Lezione 1 — Dal dato alla decisione: fondamenti (4h)
Contenuti. Dato, informazione, conoscenza (modello DIKW) con esempi di cantiere; perché i dati contano nella Green & Digital Construction (energia, costi, tempi, sicurezza, sostenibilità); dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati; tipi di dato (numerico, testo, data/ora, booleano, categorico, geospaziale).
Laboratorio & consegna
Caccia ai dati. A gruppi, mappate tutti i dati che ruotano attorno a un edificio/cantiere reale (il caso che vi seguirà per tutto il modulo). Consegna: tabella con almeno 15 dati classificati per tipo e origine.
Lezione 2 — Le fonti dati dell'edilizia digitale (4h)
Contenuti. Il modello BIM come database: l'IFC, le proprietà degli oggetti (Property Set) e le quantità; IoT e sensori di cantiere/edificio (temperatura, consumi, presenze, monitoraggio strutturale); nuvole di punti e rilievo digitale (laser scanner, fotogrammetria, droni — ponte con UFC 6); gestionali di commessa, fogli di calcolo, GIS, anagrafiche e documenti; open data utili (catasto, dati territoriali, meteo, energia/GSE, ISTAT).
Laboratorio & consegna
Aprire un modello IFC con un viewer gratuito (usBIM.viewer+, BIMcollab Zoom o Solibri Anywhere) ed esplorarne proprietà e quantità. Consegna: esportare un abaco/quantità in formato CSV.
Lezione 3 — Formati, struttura e metadati (4h)
Contenuti. Formati a confronto (CSV, XLSX, JSON, XML, IFC, database relazionali) e quando usarli; anatomia di una tabella ben fatta (record, campi, chiavi, unità di misura, codifiche); metadati e dizionario dei dati; naming convention e codifiche (WBS, cenni di codifica ISO 19650).
Laboratorio & consegna
Pulire e ristrutturare un dataset «sporco» (es. registro presenze o elenco materiali) in Excel/Sheets. Consegna: dataset riorganizzato + dizionario dei dati delle colonne.
Lezione 4 — Qualità del dato, governance e GDPR (4h)
Contenuti. Dimensioni della qualità (accuratezza, completezza, coerenza, tempestività, unicità, validità); errori tipici e data cleaning di base (duplicati, valori mancanti, outlier, formati); data governance (chi possiede il dato di progetto? ruoli e responsabilità); GDPR essenziale (dato personale vs dato tecnico, basi giuridiche, dati dei lavoratori in cantiere, videosorveglianza, minimizzazione).
Laboratorio, consegna & verifica
Audit di qualità su un dataset e individuazione dei dati personali presenti. Consegna: report di qualità (problemi + correzioni) e mini-registro dei trattamenti. Mini-verifica Modulo 1 (quiz, 10 domande).
Modulo 2 · Analisi dati e decision making
16 ore · Lezioni 5–8. I dati raccolti e ripuliti diventano informazioni e, infine, decisioni. Qui si lavora su statistica descrittiva, indicatori, tabelle pivot, visualizzazione e dashboard, con un occhio costante alle trappole dell'interpretazione.
Lezione 5 — Leggere i numeri: statistica descrittiva per l'edilizia (4h)
Contenuti. Popolazione e campione, tipi di variabili; indici di posizione (media, mediana, moda) e di dispersione (min/max, range, deviazione standard, percentili); distribuzioni e «quando la media inganna» (tempi di posa, consumi); cosa rende utile un indicatore (KPI SMART).
Laboratorio & consegna
Calcolo di statistiche su dati reali (consumi energetici / tempi di lavorazione) con le funzioni di Excel/Sheets. Consegna: scheda di 5 KPI per il proprio caso, con formula e fonte dati.
Lezione 6 — Excel/Sheets per l'analisi: pivot e funzioni (4h)
Contenuti. Tabelle pivot (aggregare, raggruppare, filtrare); funzioni chiave (SOMMA.SE/CONTA.SE, CERCA.X/CERCA.VERT, SE, date e arrotondamenti); pulizia e trasformazione (testo in colonne, rimuovi duplicati); grafici (barre, linee, torta — e quando non usarla, combinati).
Laboratorio & consegna
Dal dataset grezzo a una pivot che risponde a domande concrete (costo per fase, consumo per piano, ore per lavorazione). Consegna: 3 pivot + 3 grafici che rispondono alle domande poste.
Lezione 7 — Data visualization e dashboard (4h)
Contenuti. Principi di visualizzazione (chiarezza, rapporto dato/inchiostro, scelta del grafico giusto, colore e accessibilità, grafici ingannevoli); dal foglio alla dashboard (layout, gerarchia, indicatori a colpo d'occhio); cenni a Power BI e Looker Studio (gratuiti); KPI dashboard di cantiere/edificio (SAL, costi/tempi 4D-5D, consumi, CO₂, sicurezza, scarti).
Laboratorio & consegna
Costruire una dashboard a una pagina (Sheets o Looker Studio) sul proprio dataset. Consegna: dashboard + 3 insight scritti.
Lezione 8 — Dai dati alle decisioni (4h)
Contenuti. Il ciclo data-driven (domanda → dato → analisi → decisione → misura dell'effetto); analisi what-if, scenari, soglie e alert; bias e trappole (correlazione ≠ causazione, cherry picking, dati mancanti); cenni di analisi predittiva e AI per l'edilizia (manutenzione predittiva, previsione consumi, controllo qualità — ponte con UFC 11).
Laboratorio, consegna & verifica
Caso decisionale: dai dati dell'edificio/cantiere gli studenti propongono e motivano una decisione con la dashboard. Consegna: «data story» di una pagina (problema, evidenze, raccomandazione). Mini-verifica Modulo 2 (quiz + revisione della dashboard).
Modulo 3 · Cybersecurity in ambiente BIM
16 ore · Lezioni 9–12. Dati e modelli BIM hanno valore: vanno protetti. Questo modulo dà i fondamenti di cybersecurity, li cala nel Common Data Environment e nella ISO 19650, affronta IoT e Smart Building e si chiude con la gestione di un incidente e la verifica finale.
Lezione 9 — Fondamenti di cybersecurity per chi lavora con i dati (4h)
Contenuti. Triade CIA (Confidenzialità, Integrità, Disponibilità) con esempi edili; minacce, vulnerabilità, rischio e superficie d'attacco di uno studio/impresa; le minacce più comuni (phishing, ransomware, furto credenziali, perdita dispositivi, errore umano); casi reali su imprese e studi tecnici.
Laboratorio & consegna
Riconoscere email di phishing su esempi reali; igiene delle password (password manager, passphrase, autenticazione a più fattori). Consegna: checklist di igiene digitale personale completata.
Lezione 10 — Sicurezza di dati e modelli nel CDE (ISO 19650) (4h)
Contenuti. Il Common Data Environment (CDE) e perché concentra il rischio; ISO 19650 e l'approccio «security-minded» della 19650-5 (cenni); gestione di accessi e permessi (RBAC), stati dei documenti, tracciabilità e versioning; integrità dei modelli (chi modifica cosa, validazione, rischi di manomissione); backup 3-2-1, cifratura, sicurezza del cloud.
Laboratorio & consegna
Progettare la matrice dei permessi (ruoli × cartelle/azioni) per un team BIM su un CDE demo (ACCA usBIM o Autodesk Docs in versione di prova). Consegna: matrice ruoli-permessi + policy di backup del caso.
Lezione 11 — IoT, Smart Building e sicurezza dell'infrastruttura (4h)
Contenuti. Sicurezza dei dispositivi IoT/sensori di cantiere e degli Smart Building (ponte con UFC 10 e 12); reti (Wi-Fi di cantiere, segmentazione, VPN, aggiornamenti firmware, password di default); dispositivi mobili e lavoro in mobilità; supply chain e fornitori (software e plugin BIM di terze parti); normativa e standard (GDPR e data breach, cenni di NIS2 e ISO 27001).
Laboratorio & consegna
Analisi del rischio di un piccolo studio/impresa edile (asset → minacce → misure) con matrice probabilità × impatto. Consegna: registro rischi con almeno 8 voci e relative misure.
Lezione 12 — Piano di sicurezza, incidenti e verifica finale (4h)
Contenuti. Costruire un piano minimo di sicurezza (misure tecniche, organizzative e formazione); gestione di un incidente (rilevare, contenere, ripristinare, comunicare — incluso l'obbligo di notifica del data breach entro 72h); simulazione/role-play di un attacco ransomware («cosa facciamo nelle prime due ore»).
Verifica finale
Test scritto (quiz + domande aperte) e presentazione del project work integrato (8–10 min a gruppo): dalla mappa delle fonti dati del caso, alla dashboard con KPI e una decisione data-driven, fino al piano minimo di sicurezza di dati e modello BIM.
Calendario delle lezioni
Le 48 ore si articolano in 12 lezioni da 4 ore. Le 11 sessioni in aula calendarizzate sul Registro Elettronico (Prog. FSE 320016) si svolgono a luglio 2026; la 12ª lezione — verifica finale e project work — è da calendarizzare.
| Lez. | Data | Orario | Modulo |
|---|---|---|---|
| 1 | mar 1 lug 2026 | 14:00–18:00 | 1 · Individuazione e definizione dei dati |
| 2 | gio 2 lug 2026 | 14:00–18:00 | 1 · Individuazione e definizione dei dati |
| 3 | lun 6 lug 2026 | 14:00–18:00 | 1 · Individuazione e definizione dei dati |
| 4 | mar 7 lug 2026 | 09:00–13:00 | 1 · Qualità, governance e GDPR |
| 5 | mer 8 lug 2026 | 14:00–18:00 | 2 · Analisi dati e decision making |
| 6 | ven 10 lug 2026 | 14:00–18:00 | 2 · Analisi dati e decision making |
| 7 | gio 16 lug 2026 | 14:00–18:00 | 2 · Analisi dati e decision making |
| 8 | lun 20 lug 2026 | 09:00–13:00 | 2 · Dai dati alle decisioni |
| 9 | mar 21 lug 2026 | 14:00–18:00 | 3 · Cybersecurity in ambiente BIM |
| 10 | mer 22 lug 2026 | 14:00–18:00 | 3 · Cybersecurity in ambiente BIM |
| 11 | ven 24 lug 2026 | 14:00–18:00 | 3 · Cybersecurity in ambiente BIM |
| 12 | da definire | 4 ore | 3 · Verifica finale e project work |
Metodologie didattiche
- Learning by doing: ~70% del tempo in laboratorio al PC su dati e strumenti reali
- Caso filo conduttore: lo stesso edificio/cantiere evolve nei tre moduli
- Casi studio tratti dal mondo edile e dalla cronaca cyber
- Project work di gruppo con presentazione finale
- Lezione partecipata, discussione e peer review delle consegne
Strumenti del corso
Tutti gratuiti o disponibili in versione di prova/educational:
Valutazione
La valutazione combina verifiche in itinere, le consegne dei laboratori, il project work integrato e un test finale individuale. Soglia di superamento: 60/100.
| Voce | Cosa valuta | Peso |
|---|---|---|
| Consegne di laboratorio | Le esercitazioni delle 12 lezioni (tabelle, dataset, pivot, dashboard, registri) | 30% |
| Mini-verifiche in itinere | 3 quiz, uno per modulo | 15% |
| Test finale | Quiz + domande aperte sull'intero modulo | 25% |
| Project work integrato | Elaborato di gruppo + presentazione orale | 30% |
Rubrica del project work
| Criterio | Base (1) | Adeguato (2) | Ottimo (3) |
|---|---|---|---|
| Gestione dei dati | Fonti elencate ma non strutturate | Dati strutturati e documentati | Struttura + dizionario dati + controllo qualità |
| Analisi e decisione | Grafici senza lettura | KPI e dashboard leggibili | Decisione motivata e misurabile dai dati |
| Sicurezza | Misure generiche | Permessi e backup definiti | Piano di sicurezza completo e calato sul caso |
| Presentazione | Poco chiara | Chiara e nei tempi | Convincente, con sintesi efficace |
Cosa porterai a casa
- Una libreria di template riutilizzabili: dizionario dati, scheda KPI, matrice dei permessi, registro rischi
- Una dashboard funzionante costruita sul tuo caso
- Un piano minimo di sicurezza per dati e modello BIM
- Il linguaggio per dialogare con tecnici BIM, IT e management su dati e sicurezza
Vuoi questo modulo nel tuo ITS, ente o azienda?
Progetto e tengo percorsi su dati, analisi e cybersecurity applicati all'edilizia digitale e al BIM, su misura per scuole, enti di formazione e imprese.