Politiche agricole

La politica agricola dell’UE: le potenzialità dell’analisi dei big data sono ben poco sfruttate

Secondo una relazione della Corte dei conti europea pubblicata recentemente, la Commissione europea non ha capitalizzato le potenzialità offerte dai big data per analizzare e successivamente elaborare la politica agricola comune (PAC) dell’UE. Pur disponendo di consistenti volumi di dati riguardanti la concezione, il monitoraggio e la valutazione della PAC, la Commissione utilizza attualmente strumenti e dati che non forniscono determinate informazioni essenziali che sono necessarie per elaborare le politiche dell’UE su basi documentate. Di conseguenza, la Commissione non dispone di abbastanza elementi per valutare in modo esaustivo le necessità e l’impatto della PAC.

La PAC rappresenta oltre un terzo del bilancio dell’UE (408 miliardi di euro tra il 2014 e il 2020): grazie a tale politica, la Commissione sostiene le attività degli Stati membri definendo obiettivi, spesso collegati tra loro, che vanno dalla sicurezza dell’approvvigionamento alimentare e dal rafforzamento della protezione ambientale al mantenimento della capacità di sostentamento degli agricoltori e allo sviluppo delle zone rurali. Per stabilire se gli strumenti della PAC perseguano in modo efficiente tali obiettivi, la Commissione necessita di dati provenienti da una gran varietà di fonti in base ai quali stabilire il nesso causale tra una misura della PAC e i suoi risultati.

“I dati sono essenziali per elaborare politiche valide e i big data stanno diventando lo standard di riferimento anche in agricoltura” ha affermato Joëlle Elvinger, il Membro della Corte dei conti europea responsabile della relazione. “La Commissione europea dovrebbe potenziare l’analisi dei dati e sfruttare maggiormente le potenzialità dei big data per analizzare la PAC sulla base di un’ampia gamma di elementi concreti”.

La Commissione deve superare diversi ostacoli per utilizzare al meglio i dati forniti dagli Stati membri, principalmente perché questi non vengono trasmessi in un formato unico standardizzato che ne consente una condivisione e un riutilizzo più agevoli. La Commissione deve inoltre affrontare alcuni limiti nel combinare i dati a livello di aziende agricole provenienti da diverse fonti, perché mancano sistemi in grado di facilitare tale compito, come un identificativo unico per tutte le aziende dell’UE. In aggiunta, gli Stati membri trasmettono alla Commissione dati eccessivamente aggregati, il che limita il valore che essa può trarne. La Commissione inoltre non raccoglie attualmente dati sufficienti riguardo ai prodotti utilizzati dalle aziende agricole, come fertilizzanti e pesticidi, o alle pratiche agronomiche che hanno un impatto sull’ambiente. Dispone peraltro di un limitato accesso ai dati sulle aziende e sulle attività agricole in possesso degli Stati membri, per cui le è difficile ottenere un quadro dettagliato della distribuzione dei fondi UE.

Per ovviare a queste carenze di dati, utilizzare meglio i dati esistenti e rispondere al fabbisogno di dati della PAC, la Commissione ha intrapreso diverse iniziative, legislative e di altro genere, che potrebbero contribuire a migliorare l’analisi di tale politica. Ad esempio, la direzione generale Agricoltura (DG AGRI) della Commissione continua a studiare come condividere i dati spaziali del principale sistema amministrativo per l’agricoltura (SIGC) in tutta l’UE. Utilizza però ancora strumenti convenzionali, come i fogli elettronici, per analizzare manualmente i dati raccolti negli Stati membri e non sfrutta le tecniche di analisi dei big data per il text mininge l’estrazione dei dati automatizzata. Non dispone inoltre di strumenti di elaborazione automatizzata o semi-automatizzata per analizzare tali dati, anche se l’analisi condotta dagli auditor della Corte prova che automatizzare maggiormente tale operazione è possibile e che l’abbandono delle procedure manuali così lunghe offre potenziali vantaggi.

La Corte conclude che la Commissione ha ampi margini per integrare nei propri sistemi informatici di elaborazione automatica tecniche e strumenti avanzati di analisi dei dati con un buon rapporto costi /efficacia, nonché per utilizzare meglio i dati per l’analisi della PAC. Inoltre, pochissimi sistemi informatici importanti utilizzati dagli Stati membri e dalla Commissione per gestire la PAC applicano l’analisi predittiva o prescrittiva per anticipare ciò che potrebbe succedere o far sì che qualcosa accada, mentre tale analisi potrebbe rivelarsi utili per pianificare o elaborare la PAC.

In tutto il mondo, le organizzazioni utilizzano sempre più spesso i big data. L’agricoltura è un settore in cui le innovazioni digitali sono sempre più impiegate: i dati sulle aziende agricole dell’UE sono generati e raccolti con vari mezzi, tra cui registri amministrativi e questionari, app per telefoni cellulari, satelliti, droni e macchinari agricoli di precisione. I big data sono però troppo complessi e voluminosi per i tradizionali sistemi di elaborazione dati, e richiedono strumenti avanzati e una potenza di calcolo superiore.

Secondo gli Orientamenti per legiferare meglio della Commissione, bisognerebbe seguire un approccio basato su dati probanti: le decisioni in merito alle politiche devono essere basate sui migliori elementi probatori disponibili. Una politica basata su elementi concreti necessita di dati pertinenti in ogni fase del ciclo, dalla pianificazione e concezione fino al monitoraggio e alla valutazione. Una politica guidata dai dati consente di capire meglio l’impatto della politica sull’ambiente, elaborare politiche mirate e utilizzare i sistemi di monitoraggio guidati dai dati.

La relazione speciale 16/2022 “I dati nella politica agricola comune – Per valutare la PAC non si sfruttano le potenzialità dei big data” è disponibile sul sito Internet della Corte (eca.europa.eu).  La relazione riguarda sia la PAC che inizierà nel 2023 sia quella del periodo successivo al 2027.

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