Qualità dei dati

La qualità dei dati può favorire l’integrazione tra banche dati diverse, facilitare l'interoperabilità dei sistemi evitando duplicazioni e incoerenze.

foto di silos a simboleggiare la separazione delle banche dati
Silos di una ex scuola di agraria sulla costa abruzzese

Il modello di qualità dei dati è stato sviluppato in ambito ISO/IEC dal Comitato 1/SC7 per l’Ingegneria del software all’interno della serie degli standard 25000 ed è descritto nello standard ISO/IEC
25012.

Lo standard sul modello di qualità dei dati è una proposta italiana presentata dall’UNINFO alla comunità internazionale SC7, che lo ha approvato all’unanimità da 26 Paesi. Ha una visione più generale rispetto ad altri standard sulla qualità dei dati industriali, come quello della serie ISO 8000 prodotta dal Comitato 184/SC4 specifica per l’automazione industriale.

Ai primordi dell'informatica, negli anni settanta, era famoso il detto "Garbage in - Garbage out" poiché se si immettevano dati errati nel computer, i dati in uscita non potevano che essere errati. Ora le cose stanno cambiando.


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Poster in una scuola di Boston


Considerazioni

Nell’epoca moderna i problemi (finanziari, bancari, economici, fiscali, demografici, ambientali, ecc.) sembrano aumentare di complessità e governo, richiedendo sempre più informazioni integrate, complete, tempestive, tracciate, supportate da indicatori sintetici di avvertimento che dovrebbero funzionare in tempo reale.

La conoscenza del modello di qualità dei dati aiuta a rendere espliciti in modo strutturato gli elementi di indagine ed è importante per analizzare e supervisionare varie situazioni:
- l’acquisizione di dati la cui qualità non è conosciuta o garantita;
- l’elaborazione di dati difettosi;
- la constatazione di dati incoerenti tra fonti diverse;
- l’usabilità delle interfacce;
- la disponibilità di dati con ambiguità semantica;
- l’integrazione e interconnessione di legacy systems e legacy architecture con differenti sistemi distribuiti e informativi di generazione internet.

L’integrazione delle principali banche dati tra i vari Enti, auspicata fin dai primordi dell’informatica e certamente in via di evoluzione, non è di fatto ancora pienamente realizzata.

Grafico del 1972 sulla interconnessione di sistemi informatici
(Il grafico suesposto è di G.Marbach-A.Rizzi, Indicatori sociali e informatica (Atti XXVII Riunione scientifica della Società Italiana di Statistica, Palermo, 1972, p. 531).

Siamo comunque sulla strada giusta, essendoci più consapevolezza degli aspetti connessi con i metadati, la semantica, i processi, la standardizzazione dei formati, dei master data, la rimozione delle organizzazioni verticali, a Silos, non dialoganti.


Il miglioramento della qualità dei dati può favorire l’integrazione tra banche dati diverse e consentire un miglioramento della qualità della vita, in particolare con:
- semplificazione dei processi;
- miglioramenti dei servizi;
- razionalizzazione della modulistica cartacea;
- elevata comunicazione inter-amministrativa e inter-operabile, per una più efficace operatività degli “sportelli unici”;
- disponibilità per l’utente finale di dati accurati, completi e coerenti.

E’ condivisa l’idea tra gli esperti che la qualità dei dati va perseguita come un cammino di miglioramento continuo, come una funzione asintotica, è un cammino verso una meta. Questo probabilmente perché la realtà stessa cambia in continuazione e quindi anche i dati digitali che “rincorrono” i fatti del mondo reale non sono mai perfetti. Vedendo la questione in modo dinamico e non statico, si potranno raccogliere nel tempo risultati efficaci, ciclicamente, orientando attentamente la bussola della qualità, gradualmente, secondo le esigenze locali ed il contesto d’uso.

La Data quality e le misure relative vanno ad inserirsi in un quadro organico alla cui base è opportuno attuare una politica più generale di Data Government (*) e di IT Governance.

(*)
Nel maggio 2013 la norma è stata oggetto della determinazione commissariale N. 68 dell’Agenzia per l’Italia digitale concernente le regole tecniche per l'identificazione delle basi di dati critiche tra quelle di interesse nazionale specificate dal D. Lgs. n. 82/2005 e per definirne le modalità di aggiornamento atte a garantire la qualità dei dati presenti.

Notizie

Marketing e qualità dei dati
In media, ogni 30 minuti, si verificano 120 cambiamenti di indirizzi, 75 cambiamenti di numeri di telefono… 30 opportunità di business. (dati riferiti agli USA; D&B The Sales and Marketing Institute)

Dati non accurati hanno un diretto impatto sull'88% delle imprese, con una perdita media del 12% del fatturato.
(Experian)

Il 53% delle organizzazioni intervistate considerano come priorità una singola vista della clientela. Sviluppare una vista a 360 gradi è una grande sfida a causa delle difficoltà di tenere traccia di dati presenti tra sistemi multipli, ridondanti e contenuti in Silos non dialoganti… Solamente il 24% delle organizzazioni ritengono che le comunicazioni con i clienti e i sistemi di raccolta dati sono pienamente integrati, mentre il 13% non menziona affatto il problema del livello di integrazione. (Forbes Insights)

In generale il 49% delle organizzazioni indicano che i dati sono contenuti in Silos. (Forbes Insights)

Signora, lei è morta da tre anni
Qualcuno ha fatto confusione con i numeri e per me è iniziato un incubo… il Comune spiega che l'errore, appena scoperto, è stato corretto nei registri comunali… non sappiamo quanti enti abbiano recepito la comunicazione di intervenuta variazione. (da Il Messaggero, 27 novembre 2015, pag 16)

Decolla l'Anagrafe unica, primo passo per il cittadino digitale
… grazie a una migliore qualità dei dati, saranno eliminate le duplicazioni… (da Il Messaggero, 13 novembre 2015, pag. 8)

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