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1 Seminario DATI APERTI DI QUALITA Roma, 3 Dicembre 2012 OPEN DATA E QUALITA DEI DATI Enrico Viola

2 AGENDA La qualità per i dati: definizione, rilevanza, specificità Il ciclo di vita dei dati La norma ISO/IEC 25012: le caratteristiche della Qualità dei Dati La misura e la valutazione della qualitàdei dati Il valore ed il miglioramento della qualità dei dati L identificazione delle cause dei difetti dei dati La qualitàdei dati per gli Open Data

3 Dati e informazioni I Dati (e le informazioni) sono come l acqua Tutti ne hanno bisogno Ne siamo circondati Ne diamo per scontata l esistenza, la disponibilitàe la qualità Non ci preoccupiamo di cosa accade loro dopo che li usiamo Se c èuna perdita nel sistema spesso non ce ne accorgiamo o non lo sappiamo Quando hanno qualche problema non èfacile capire il motivo

4 Definizioni Qualità dei dati (proprietà) Il grado di rispondenza dei dati ai requisiti ad essi associati ed agli obiettivi per i quali vengono utilizzati Focus sull utente Aspetti di business prevalenti Obiettivi dinamici Responsabilità Misure Qualità dei dati (processo) L insieme delle attività che una organizzazione pone in essere per garantire la Qualità dei propri dati e limitare i rischi della non qualità Impatto su processi IT e di business : es.: Data governance Sviluppo software Analisi dei rischi Gestione capitale intangibile

5 Impatti della qualità dei dati: esempi Emissione cartelle esattoriali errate Comunicazione del numero di esodati in Italia Interventi realizzati per la gestione del passaggio all anno 2000 (valutati in molti miliardi di dollari) L esplosionedellospace Shuttle Challenger avvenutail28 gennaio 1986 alcuni secondi dopo il lancio, che ha provocato la morte dei 7 astronauti a bordo (la commissione di indagine ha evidenziato come il processo decisionale seguito dalla NASA era basato su informazioni errate e incomplete) Nel maggio 1999, durante la guerra in Bosnia, le forze militari USA bombardarono per errore l ambasciata cinese uccidendo tre cittadini cinesi. Si ritiene che la causa sia una informazione non aggiornata sul reale utilizzo dell edificio. Ogni anno piùdi 45 milioni di americani cambiano indirizzo

6 Le dimensioni della DQ (un esempio dalla letteratura) Fonte : Information & Management n.40 (2002)

7 Qualità dei Dati - il contesto Vanno considerati quattro aspetti prevalenti: REQUISITI di QD da armonizare (interni ed esterni) COSTI nascosti della NON QUALITA dei dati QD CICLO DI VITA dei dati diverso da sistemi / SW MISURA

8 Il progetto ISO SQuaRE SQuaRE la Qualità dei Dati è inserita nel progetto ISO SQuaRE (Systems and Software Quality Requirements and Evaluation) Quality Requirements Division 2503n Quality Model Division 2501n Quality Management Division 2500n Quality Measurement Division 2502n Quality Evaluation Division 2504n

9 SQuaRE: il framework Service Quality Model

10 Categorie Caratteristiche QD INERENTE QD DI SISTEMA Accuratezza Aggiornamento Completezza Consistenza Credibilità Accessibilità Comprensibilità Le caratteristiche di qualità dei dati (ISO/IEC 25012) Conformità Efficienza Precisione Riservatezza Tracciabilità Disponibilità Portabilità Ripristinabilità

11 Qualità inerente Le caratteristiche di qualità dei dati (ISO/IEC 25012) La capacitàintrinsecadi un insieme di dati di soddisfare i requisiti in un determinato contesto indipendentemente dall ambiente tecnologico accuratezza: conformità ai valori reali (sintattica e semantica) aggiornamento: conformitàtempestiva ai valori reali (temporale); frequenza completezza: presenza dei dati necessari (occorrenze, attributi, valori) consistenza: assenza di contraddizioni interne credibilità: la fonte è certa ed affidabile

12 Le caratteristiche di qualità dei dati (ISO/IEC 25012) Qualitàdi sistema: La capacitàdi un insieme di dati di soddisfare i requisiti in un determinato contesto attraverso una specifica architettura tecnologica disponibilità: accesso possibile (continuo o all occorrenza) ripristinabilità: ripristino integrità fisica e logica portabilità: trasferimenti tra ambienti tecnologici

13 Le caratteristiche di qualità dei dati (ISO/IEC 25012) Qualità inerente e di sistema: accessibilità: dati accessibili dalla tipologia di utenti cui ci si rivolge, anche se disabili comprensibilità: comprensione possibile per gli utenti che devono utilizzare i dati conformità: a norme, regolamenti o convenzioni efficienza: prestazioni adeguate alle risorse ed alle esigenze precisione: livello di dettaglio dell informazione richiesta riservatezza: accesso autorizzato e sicuro tracciabilità: storia dei valori, dei legami e degli accessi

14 Il ciclo di vita dei dati Èun processo non lineare È di norma più lungo di quello del software che produce i dati stessi e del sistema di cui i dati fanno parte Non viene solitamente documentato in forma specifica La sua descrizione è utile alla comprensione/gestione delle responsabilità ed al posizionamento dei controlli

15 I benefici della Qualità dei Dati Fonte; Batini-Scannapieco

16 Classificazione dei costi della non qualità dei dati Fonte; Batini-Scannapieco

17 Origine della non qualità dei dati Fonte:

18 Perché valutare la qualità dei dati? CONFORMITA / CERTIFICAZIONE risponde alla domanda : la base dati è conforme ai requisiti.? Esempio: la base dati è conforme ai requisiti di riservatezza (es. ISO27001, privacy)? Per i dati OPEN il dataset è conforme ai requisiti? Esempi: i dati pubblicati per i turisti sono aggiornati? L elenco dei bandi regionali pubblicato è completo?

19 Perché valutare la qualità dei dati? MITIGAZIONE DEI RISCHI risponde alla domanda : quale rischio si corre usando la base dati? Esempio: che rischio corre una impresa utilizzando per una campagna di marketing i dati acquistati da una società esterna? Per i dati OPEN quale rischio si corre usando il dataset? Esempio: che rischio corre la Regione Y a pubblicare dati non completi sulle proprie strutture turistiche, ospedaliere, scolastiche, ecc e sui relativi servizi

20 Perché valutare la qualità dei dati? MATURITA DELL ORGANIZZAZIONE contribuisce a rispondere risponde alla domanda : l organizzazione è strutturata per produrre i risultati attesi in termini di qualità dell informazione? Esempio: Il comune che non vuole fruire dei servizi Equitalia è in grado di produrre normalmente dati della qualità necessaria? Per i dati OPEN la PA èorganizzata per produrre Open Data di Qualità?

21 Misura della Qualità dei Dati Le misure sono lo strumento per formulare la valutazione oggettiva della Qualità. Possono essere classificate in base ad alcuni criteri, ad es.: Oggettività: Oggettiva(misurabile con oggettività) Soggettiva(misurabile attraverso opinioni) Tipologia: Base misura definita in termini di un attributo e del metodo per la sua valorizzazione (una misura base èfunzionalmente indipendente da altre misure e si riferisce ad un singolo attributo) Derivata misura definita come funzione di due o piùvalori di misure base.

22 La misura della Qualità dei Dati La misura della Qualitàdei Dati richiede un contesto adeguato, che deriva dagli obiettivi dell organizzazione; il contesto comprende: La conoscenza del ciclo di vita dell informazione (per decidere la fase in cui va effettuata la misurazione) le caratteristiche di qualitàda misurare Le misure da utilizzare Processi definiti di Data Management e Data Quality Management un metodo di valutazioneapplicabile agli obiettivi dell organizzazione I riferimenti agli ambiti della misura (documenti, basi dati, ecc) Una visione degli strumenti che consenta di associare ogni misura al relativo strumento approccio sistemico per massimizzare l efficacia della misura ed evitare ridondanze

23 La misura della Qualità dei Dati DATA QUALITY ASSESSMENT Visione complessiva Conformità Accessibilità Credibilità Tracciabilità Consistenza Aggiornamento Completezza Precisione Accuratezza Portabilità Riservatezza Performance Disponibilità Comprensibilità Ripristinabilità Misure rilevate Obiettivo

24 La misura di una caratteristica

25 Ruoli tipici tipici DATA STEWARD: ha la responsabilitàdella qualitàdei dati all interno di un area funzionale; a tal fine applica le politiche per la qualitàdei dati definite dall organizzazione e concorre al loro miglioramento. PROCESS OWNER: ha la responsabilitàdi definire, aggiornare e verificare la corretta esecuzione di uno o più processi dell organizzazione UTENTI: tutti coloro che utilizzano i dati di proprietà dell organizzazione nell ambito di un accordo formale con l organizzazione stessa. DATA ADMINISTRATOR:definisce le politiche di gestione dei dati di proprietàdell organizzazione e ne controlla l attuazione

26 Il metodo di valutazione Le caratteristiche di qualitàsono proprietàastratte la cui valutazione richiede: Un set di misure associato a ciascuna caratteristica Un processo standard di misura Un metodo di valutazione I valori delle misure non sono di per sé una valutazione della qualità. E necessario definire degli indicatori ed un ratingche tenga conto dei requisiti attesi. A questo fine èpossibile mappare i dati quantitativi su una scala qualitativa.

27 Il miglioramento della Qualità dei Dati DOVE COMINCIARE? Alcune riflessioni Il valore aggiunto degli Open Data è nell integrazione, che è perseguibile solo se i datihannola qualitànecessaria La correzione di archivi implica la modifica di processi e procedure La condivisionedellele soluzionièessenzialeper la creazionediun modello di riferimento standard

28 QD e gestione degli errori Gli errori riscontrabili nelle basi di dati sono la conseguenza di quattro tipologie di cause Errori o inefficienze nel software che ha generato i dati Errori manuali nei processi di gestione Errori di progettazione delle basi dati Errori nei processi di Data Management / Data Governance La gestione / correzione degli errori è una fase importante, e va accompagnata dalla rimozione delle cause

29 La QD nel processo di apertura dei DATI Per ogni fase occorre esplicitare: Cosa: azioni da compiere; Quando: tempi; Come: modalità operative; Chi: ruoli e responsabilità. Requisiti di qualità dei dati 1.Identificazione dei dati 2.Analisi dei dataset identificati 3.Pubblicazione dei dataset Pratiche e processo di data quality management, misura e verifica della QD 4.Diffusione dei dataset pubblicati

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