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WINDTRE BUSINESS trasforma la rete mobile in un sensore del territorio: 19 milioni di SIM per leggere flussi dati in tempo (quasi) reale

di pubblicata il , alle 16:17 nel canale TLC e Mobile WINDTRE BUSINESS trasforma la rete mobile in un sensore del territorio: 19 milioni di SIM per leggere flussi dati in tempo (quasi) reale

La Smart Data Platform sviluppata con CKDelta utilizza i segnali della rete mobile per ricostruire presenze, provenienze e permanenze. I dati vengono aggregati e anonimizzati, estesi statisticamente all’intera popolazione e trasformati in insight disponibili nell’arco di 12-72 ore

 

Ogni giorno una rete mobile genera miliardi di eventi di localizzazione. WINDTRE BUSINESS prova a trasformare questa enorme quantità di segnali in un asset per aziende e pubbliche amministrazioni. La Smart Data Platform, sviluppata con CKDelta, parte da oltre 19 milioni di SIM Human WINDTRE e ricava informazioni sui movimenti delle persone: quante frequentano un’area, da dove arrivano, quanto si fermano e come si distribuiscono sul territorio. Il punto interessante è la possibilità di trasformare l’infrastruttura telco in un sistema di osservazione continuo, capace di restituire informazioni in tempi molto più rapidi rispetto alle fonti statistiche tradizionali. WINDTRE BUSINESS ha realizzato un white paper dove sintetizza i vantaggi e le opportunità offerti dalla piattaforma. 

Dalla rete mobile agli insight sul territorio

La piattaforma lavora su una base osservabile che WINDTRE indica in oltre 19 milioni di SIM Human, pari al 23,6% del mercato mobile nazionale. È un campione molto ampio, ma non coincide con l’intera popolazione. Per questo i dati vengono sottoposti a un processo di inferenza statistica che utilizza le quote di mercato territoriali e i dati ISTAT per correggere le distorsioni legate alla composizione della clientela. Per i visitatori internazionali entrano invece in gioco roaming, operatore di origine e probabilità di aggancio alla rete italiana.

City Analytics

Ma che dati vengono acquisiti? La piattaforma City Analytics di WINDTRE BUSINESS dedicata alla PA e al turismo è in grado di distinguere residenti, escursionisti e turisti. Può ricostruire provenienze e durata delle visite e individuare i pernottamenti, definiti sulla base della permanenza del dispositivo nell’area durante la fascia notturna. I risultati vengono restituiti in forma aggregata dopo un processo di anonimizzazione che prevede anche lo scarto dei gruppi troppo piccoli attraverso tecniche di anonimizzazione.

Il vantaggio delle 12-72 ore: dal reporting al supporto alle decisioni

Uno degli aspetti più interessanti è la rapidità con cui il dato diventa utilizzabile. Secondo il white paper, gli insight possono essere disponibili tra 12 e 72 ore dall’evento, a seconda della complessità dell’analisi. Il confronto indicato da WINDTRE è con i tre-sei mesi che possono essere necessari per alcune fonti statistiche tradizionali.

mindtremilanocortina

Un esempio concreto è arrivato dalle Olimpiadi Milano Cortina 2026: tra Milano, Cortina, Bormio e Livigno la piattaforma ha rilevato una crescita media del 21% delle presenze turistiche rispetto allo stesso periodo del 2025. Ma il dato più significativo riguarda ciò che accade fuori dalle sedi analizzate: il 53% dei visitatori unici non ha pernottato in nessuna delle quattro località e, tra questi, il 44% ha dormito in altri territori, soprattutto in Lombardia, Veneto e Trentino-Alto Adige. Diventa così possibile osservare l’indotto geografico di un evento oltre il perimetro nel quale si svolge.

Machine learning e LLM per interrogare i dati

A questo livello analitico si aggiunge l’intelligenza artificiale. La piattaforma utilizza machine learning per alcune classificazioni e modelli predittivi per stimare i flussi futuri partendo dallo storico e da variabili esterne. Integra inoltre un’interfaccia basata su LLM, che permette di interrogare i dati in linguaggio naturale.

Il risultato è un utilizzo del dato mobile che va oltre turismo ed eventi. Il white paper cita applicazioni per pianificare infrastrutture di trasporto, valutare nuove linee tranviarie, misurare campagne di promozione territoriale e, nel retail, individuare con modelli di machine learning le aree con maggiore potenziale per nuove aperture.

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