Roma, 12 marzo 2001 Enrica Massella Ducci Teri massella@aipa.it

1. Autorità per l’informatica nella Pubblica Amministrazione Sintesi della giornata svolta su "Analisi e verifica della qualità dei dati" del 26 febbraio 2001 Roma, 12 marzo 2001 Enrica Massella Ducci Teri massella@aipa.it

2. L’IMPORTANZA DELLA QUALITA’ DEI DATI • La scarsa qualità dei dati è pervasiva, soprattutto in un approccio a rete • Influenza il successo e l’immagine della organizzazione • Eleva i costi • Influenza i processi decisionali • Impedisce il re-engineering • Rende difficile una strategia a lungo termine

3. LA QUALITA’ La qualità è la capacità di un insieme di caratteristiche di un prodotto di soddisfare ai requisiti del cliente Un insieme di dati è di maggiore qualità di un altro se soddisfa meglio le necessità degli utenti Un’informazione statistica è di maggiore qualità di un’altra se maggiore è la sua precisione ovvero se è minore la distanza tra il valore vero e la stima ottenuta In entrambi i casi la qualità dipende dai processi di progettazione, produzione e utilizzo dei dati

4. CARATTERISTICHE DELLA QUALITA’ A ciascun livello di una base dati o archivio sono associate delle dimensioni ovvero indicatori di performance misurabili Allo stesso modo, le proprietà di qualità di un’indagine statistica sono legate sia all’indagine stessa che alla accuratezza e precisione dei risultati

5. Approccio basato sui Processi METODOLOGIE PER LA MISURAZIONE E IL MIGLIORAMENTO DELLA QUALITA’ DEI DATI IN SISTEMI INFORMATIVI TRADIZIONALI • Ispezione e correzione • Comparazione dati con le controparti reali • Database bashing • Utilizzo di business rules • Controllo e miglioramento del processo • Reingegnerizzazione del processo

6. METODOLOGIE PER IL CONTROLLO E LA CORREZIONE DEI DATI DI UN’INDAGINE

7. TECNICA DI CORREZIONE DEGLI ERRORI • Determinare e prevenire le cause d’errore: Analisi delle cause e Analisi dei processi • Misurare la qualità iniziale: Valutazione della qualità attuale (flussi, vincoli, priorità) • Correggere gli errori conosciuti presenti negli archivi: Record Matching e Data Cleaning • Monitorare la qualità dei dati: Analisi di Feedback tramite indicatori

8. STRUTTURA E STRUMENTI DI UNA PROCEDURA DI CONTROLLO E CORREZIONE DI UN’INDAGINE

9. INDAGINI STATISTICHE E FONTI AMMINISTRATIVE • Nelle indagini lo statistico ha il controllo completo del ciclo di produzione dell’informazione, nell’altro caso interviene sulla base di un “disegno” della rilevazione • Nel modello di rilevazione statistico vengono inseriti quesiti di controllo, raramente avviene nell’altro caso • Nelle indagini il processo di controllo produce feedback sulle fasi precedenti, ciò non è possibile nelle procedure amministrative che risultano essere immutabili