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 </blockquote>
 <p>“In considerazione dell’elevato numero di record” - circa <strong>2,8 milioni</strong> - il Dipartimento ha suddiviso la pubblicazione di questi dati in circa <strong>30 file <code>CSV</code> compressi</strong> (<code>zip</code>). Per fortuna tutti con <strong>un solo schema</strong>.</p>
 <p>In questo articolo voglio mostrare come <strong>metterli di nuovo insieme</strong>, in modo da poter <strong>fare</strong> <strong>elaborazioni</strong> e <strong>sintesi</strong> come quelle dell’ENEA. Tenuti compressi, separati e in questo formato, infatti, non sono molto comodi da gestire.<br> <strong>DuckDB</strong> si rivela nuovamente uno strumento prezioso per questo compito (vedi l’articolo “<a href="../../posts/duckdb-intro-csv/index.html">Gestire file CSV grandi, brutti e cattivi</a>”).</p>
-<p>Ancora volta una sarà l’occasione - lo farò in rappresentanza dell’associazione onData - di <strong>proporre</strong> al Dipartimento di <strong>pubblicare</strong> i <strong>dati</strong> anche in <strong>altre modalità</strong>. E magari andrà bene, così come è avvenuto con <a href="https://opencoesione.gov.it/it/news/opendata-rilasciati-dataset-formato-parquet/">OpenCoesione</a>.</p>
+<p>Ancora una volta sarà l’occasione - lo farò in rappresentanza dell’associazione onData - di <strong>proporre</strong> al Dipartimento di <strong>pubblicare</strong> i <strong>dati</strong> anche in <strong>altre modalità</strong>. E magari andrà bene, così come è avvenuto con <a href="https://opencoesione.gov.it/it/news/opendata-rilasciati-dataset-formato-parquet/">OpenCoesione</a>.</p>
 <p>Prima di passare all’“azione”, una nota sulla sottostante Figura&nbsp;1. Si tratta di una mappa che rappresenta la densità degli immobili pubblici in Italia, una cosiddetta <em>heatmap</em>: le aree più scure indicano una maggiore densità di immobili.<br> Nella <strong><a href="https://xkcd.com/1138/">brillante vignetta di xkcd</a></strong>, viene mostrato come le heatmap siano spesso inutili perché, in sostanza, riflettono la distribuzione della popolazione: le “cose” si trovano dove ci sono le persone.<br> Anche in questo caso è così, ma si notano colori insolitamente tenui anche in alcune aree densamente popolate del Sud Italia. Tuttavia, questa è un’analisi che spetterà a qualche altra persona.</p>
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 </blockquote>
 <p>“In considerazione dell’elevato numero di record” - circa <strong>2,8 milioni</strong> - il Dipartimento ha suddiviso la pubblicazione di questi dati in circa <strong>30 file <code>CSV</code> compressi</strong> (<code>zip</code>). Per fortuna tutti con <strong>un solo schema</strong>.</p>
 <p>In questo articolo voglio mostrare come <strong>metterli di nuovo insieme</strong>, in modo da poter <strong>fare</strong> <strong>elaborazioni</strong> e <strong>sintesi</strong> come quelle dell’ENEA. Tenuti compressi, separati e in questo formato, infatti, non sono molto comodi da gestire.<br> <strong>DuckDB</strong> si rivela nuovamente uno strumento prezioso per questo compito (vedi l’articolo “<a href="../../posts/duckdb-intro-csv/index.html">Gestire file CSV grandi, brutti e cattivi</a>”).</p>
-<p>Ancora volta una sarà l’occasione - lo farò in rappresentanza dell’associazione onData - di <strong>proporre</strong> al Dipartimento di <strong>pubblicare</strong> i <strong>dati</strong> anche in <strong>altre modalità</strong>. E magari andrà bene, così come è avvenuto con <a href="https://opencoesione.gov.it/it/news/opendata-rilasciati-dataset-formato-parquet/">OpenCoesione</a>.</p>
+<p>Ancora una volta sarà l’occasione - lo farò in rappresentanza dell’associazione onData - di <strong>proporre</strong> al Dipartimento di <strong>pubblicare</strong> i <strong>dati</strong> anche in <strong>altre modalità</strong>. E magari andrà bene, così come è avvenuto con <a href="https://opencoesione.gov.it/it/news/opendata-rilasciati-dataset-formato-parquet/">OpenCoesione</a>.</p>
 <p>Prima di passare all’“azione”, una nota sulla sottostante <a href="#fig-heatmap" class="quarto-xref">Figura&nbsp;1</a>. Si tratta di una mappa che rappresenta la densità degli immobili pubblici in Italia, una cosiddetta <em>heatmap</em>: le aree più scure indicano una maggiore densità di immobili.<br> Nella <strong><a href="https://xkcd.com/1138/">brillante vignetta di xkcd</a></strong>, viene mostrato come le heatmap siano spesso inutili perché, in sostanza, riflettono la distribuzione della popolazione: le “cose” si trovano dove ci sono le persone.<br> Anche in questo caso è così, ma si notano colori insolitamente tenui anche in alcune aree densamente popolate del Sud Italia. Tuttavia, questa è un’analisi che spetterà a qualche altra persona.</p>
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     "title": "I (quasi) tre milioni di beni immobili della Pubblica Amministrazione",
     "section": "",
-    "text": "L’ENEA - Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo economico sostenibile - ha pubblicato a fine luglio del 2024 il rapporto “La consistenza del parco immobiliare nazionale”. Per la parte relativa ai fabbricati di proprietà pubblica è stato realizzato con il contributo dei dati forniti dal Dipartimento dell’Economia (DE) – Direzione III Valorizzazione del patrimonio pubblico.\nQuesto dipartimento infatti gestisce la banca dati degli immobili pubblici, alla quale è associata la pubblicazione dei dati aperti in formato CSV, con licenza CC-BY 4.0: Elenco dei beni immobili dichiarati dalle Amministrazioni Pubbliche per l’anno 2019, ai sensi dell’art. 2, comma 222, legge 23 dicembre 2009, n. 191\n\nPer ciascuna Amministrazione sono riportate le seguenti informazioni sui beni immobili dichiarati: identificativo univoco del bene (unità immobiliare, u.i.), identificativi catastali (o codice bene nel caso di immobili non accatastati), titolo e quota di proprietà, localizzazione, tipologia immobiliare, dimensione (superficie/cubatura), epoca di costruzione, natura giuridica, vincolo culturale paesaggistico, appartenenza a un compendio, tipo di utilizzo e finalità, indicazione se l’unità immobiliare è data in uso a terzi, totalmente o in parte. Per beni non di proprietà, sono riportati: titolo di detenzione, superficie detenuta (se non si detiene l’intera u.i.), Amministrazione da cui si è ricevuto il bene (Amministrazione cedente). Le informazioni sulle detenzioni a favore di terzi, relative all’intera u.i. o ad una parte, sono contenute nel corrispondente file .csv Detenzioni a favore di terzi.\n\n“In considerazione dell’elevato numero di record” - circa 2,8 milioni - il Dipartimento ha suddiviso la pubblicazione di questi dati in circa 30 file CSV compressi (zip). Per fortuna tutti con un solo schema.\nIn questo articolo voglio mostrare come metterli di nuovo insieme, in modo da poter fare elaborazioni e sintesi come quelle dell’ENEA. Tenuti compressi, separati e in questo formato, infatti, non sono molto comodi da gestire. DuckDB si rivela nuovamente uno strumento prezioso per questo compito (vedi l’articolo “Gestire file CSV grandi, brutti e cattivi”).\nAncora volta una sarà l’occasione - lo farò in rappresentanza dell’associazione onData - di proporre al Dipartimento di pubblicare i dati anche in altre modalità. E magari andrà bene, così come è avvenuto con OpenCoesione.\nPrima di passare all’“azione”, una nota sulla sottostante Figura 1. Si tratta di una mappa che rappresenta la densità degli immobili pubblici in Italia, una cosiddetta heatmap: le aree più scure indicano una maggiore densità di immobili. Nella brillante vignetta di xkcd, viene mostrato come le heatmap siano spesso inutili perché, in sostanza, riflettono la distribuzione della popolazione: le “cose” si trovano dove ci sono le persone. Anche in questo caso è così, ma si notano colori insolitamente tenui anche in alcune aree densamente popolate del Sud Italia. Tuttavia, questa è un’analisi che spetterà a qualche altra persona.\n\n\n\n\n\n\nFigura 1: heatmap della posizione degli immobili"
+    "text": "L’ENEA - Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo economico sostenibile - ha pubblicato a fine luglio del 2024 il rapporto “La consistenza del parco immobiliare nazionale”. Per la parte relativa ai fabbricati di proprietà pubblica è stato realizzato con il contributo dei dati forniti dal Dipartimento dell’Economia (DE) – Direzione III Valorizzazione del patrimonio pubblico.\nQuesto dipartimento infatti gestisce la banca dati degli immobili pubblici, alla quale è associata la pubblicazione dei dati aperti in formato CSV, con licenza CC-BY 4.0: Elenco dei beni immobili dichiarati dalle Amministrazioni Pubbliche per l’anno 2019, ai sensi dell’art. 2, comma 222, legge 23 dicembre 2009, n. 191\n\nPer ciascuna Amministrazione sono riportate le seguenti informazioni sui beni immobili dichiarati: identificativo univoco del bene (unità immobiliare, u.i.), identificativi catastali (o codice bene nel caso di immobili non accatastati), titolo e quota di proprietà, localizzazione, tipologia immobiliare, dimensione (superficie/cubatura), epoca di costruzione, natura giuridica, vincolo culturale paesaggistico, appartenenza a un compendio, tipo di utilizzo e finalità, indicazione se l’unità immobiliare è data in uso a terzi, totalmente o in parte. Per beni non di proprietà, sono riportati: titolo di detenzione, superficie detenuta (se non si detiene l’intera u.i.), Amministrazione da cui si è ricevuto il bene (Amministrazione cedente). Le informazioni sulle detenzioni a favore di terzi, relative all’intera u.i. o ad una parte, sono contenute nel corrispondente file .csv Detenzioni a favore di terzi.\n\n“In considerazione dell’elevato numero di record” - circa 2,8 milioni - il Dipartimento ha suddiviso la pubblicazione di questi dati in circa 30 file CSV compressi (zip). Per fortuna tutti con un solo schema.\nIn questo articolo voglio mostrare come metterli di nuovo insieme, in modo da poter fare elaborazioni e sintesi come quelle dell’ENEA. Tenuti compressi, separati e in questo formato, infatti, non sono molto comodi da gestire. DuckDB si rivela nuovamente uno strumento prezioso per questo compito (vedi l’articolo “Gestire file CSV grandi, brutti e cattivi”).\nAncora una volta sarà l’occasione - lo farò in rappresentanza dell’associazione onData - di proporre al Dipartimento di pubblicare i dati anche in altre modalità. E magari andrà bene, così come è avvenuto con OpenCoesione.\nPrima di passare all’“azione”, una nota sulla sottostante Figura 1. Si tratta di una mappa che rappresenta la densità degli immobili pubblici in Italia, una cosiddetta heatmap: le aree più scure indicano una maggiore densità di immobili. Nella brillante vignetta di xkcd, viene mostrato come le heatmap siano spesso inutili perché, in sostanza, riflettono la distribuzione della popolazione: le “cose” si trovano dove ci sono le persone. Anche in questo caso è così, ma si notano colori insolitamente tenui anche in alcune aree densamente popolate del Sud Italia. Tuttavia, questa è un’analisi che spetterà a qualche altra persona.\n\n\n\n\n\n\nFigura 1: heatmap della posizione degli immobili"
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+    "text": "L’ENEA - Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo economico sostenibile - ha pubblicato a fine luglio del 2024 il rapporto “La consistenza del parco immobiliare nazionale”. Per la parte relativa ai fabbricati di proprietà pubblica è stato realizzato con il contributo dei dati forniti dal Dipartimento dell’Economia (DE) – Direzione III Valorizzazione del patrimonio pubblico.\nQuesto dipartimento infatti gestisce la banca dati degli immobili pubblici, alla quale è associata la pubblicazione dei dati aperti in formato CSV, con licenza CC-BY 4.0: Elenco dei beni immobili dichiarati dalle Amministrazioni Pubbliche per l’anno 2019, ai sensi dell’art. 2, comma 222, legge 23 dicembre 2009, n. 191\n\nPer ciascuna Amministrazione sono riportate le seguenti informazioni sui beni immobili dichiarati: identificativo univoco del bene (unità immobiliare, u.i.), identificativi catastali (o codice bene nel caso di immobili non accatastati), titolo e quota di proprietà, localizzazione, tipologia immobiliare, dimensione (superficie/cubatura), epoca di costruzione, natura giuridica, vincolo culturale paesaggistico, appartenenza a un compendio, tipo di utilizzo e finalità, indicazione se l’unità immobiliare è data in uso a terzi, totalmente o in parte. Per beni non di proprietà, sono riportati: titolo di detenzione, superficie detenuta (se non si detiene l’intera u.i.), Amministrazione da cui si è ricevuto il bene (Amministrazione cedente). Le informazioni sulle detenzioni a favore di terzi, relative all’intera u.i. o ad una parte, sono contenute nel corrispondente file .csv Detenzioni a favore di terzi.\n\n“In considerazione dell’elevato numero di record” - circa 2,8 milioni - il Dipartimento ha suddiviso la pubblicazione di questi dati in circa 30 file CSV compressi (zip). Per fortuna tutti con un solo schema.\nIn questo articolo voglio mostrare come metterli di nuovo insieme, in modo da poter fare elaborazioni e sintesi come quelle dell’ENEA. Tenuti compressi, separati e in questo formato, infatti, non sono molto comodi da gestire. DuckDB si rivela nuovamente uno strumento prezioso per questo compito (vedi l’articolo “Gestire file CSV grandi, brutti e cattivi”).\nAncora una volta sarà l’occasione - lo farò in rappresentanza dell’associazione onData - di proporre al Dipartimento di pubblicare i dati anche in altre modalità. E magari andrà bene, così come è avvenuto con OpenCoesione.\nPrima di passare all’“azione”, una nota sulla sottostante Figura 1. Si tratta di una mappa che rappresenta la densità degli immobili pubblici in Italia, una cosiddetta heatmap: le aree più scure indicano una maggiore densità di immobili. Nella brillante vignetta di xkcd, viene mostrato come le heatmap siano spesso inutili perché, in sostanza, riflettono la distribuzione della popolazione: le “cose” si trovano dove ci sono le persone. Anche in questo caso è così, ma si notano colori insolitamente tenui anche in alcune aree densamente popolate del Sud Italia. Tuttavia, questa è un’analisi che spetterà a qualche altra persona.\n\n\n\n\n\n\nFigura 1: heatmap della posizione degli immobili"
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 In questo articolo voglio mostrare come **metterli di nuovo insieme**, in modo da poter **fare** **elaborazioni** e **sintesi** come quelle dell'ENEA. Tenuti compressi, separati e in questo formato, infatti, non sono molto comodi da gestire.<br>
 **DuckDB** si rivela nuovamente uno strumento prezioso per questo compito  (vedi l'articolo "[Gestire file CSV grandi, brutti e cattivi](../duckdb-intro-csv/index.qmd)").
 
-Ancora volta una sarà l'occasione - lo farò in rappresentanza dell'associazione onData - di **proporre** al Dipartimento di **pubblicare** i **dati** anche in **altre modalità**. E magari andrà bene, così come è avvenuto con [OpenCoesione](https://opencoesione.gov.it/it/news/opendata-rilasciati-dataset-formato-parquet/).
+Ancora una volta sarà l'occasione - lo farò in rappresentanza dell'associazione onData - di **proporre** al Dipartimento di **pubblicare** i **dati** anche in **altre modalità**. E magari andrà bene, così come è avvenuto con [OpenCoesione](https://opencoesione.gov.it/it/news/opendata-rilasciati-dataset-formato-parquet/).
 
 Prima di passare all'"azione", una nota sulla sottostante @fig-heatmap. Si tratta di una mappa che rappresenta la densità degli immobili pubblici in Italia, una cosiddetta *heatmap*: le aree più scure indicano una maggiore densità di immobili.<br>
 Nella **[brillante vignetta di xkcd](https://xkcd.com/1138/)**, viene mostrato come le heatmap siano spesso inutili perché, in sostanza, riflettono la distribuzione della popolazione: le "cose" si trovano dove ci sono le persone.<br>