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Un approccio multidisciplinare alla qualità dei dati

Informazioni tesi

  Autore: Fogli Fabio
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2009-10
  Università: Università degli Studi di Torino
  Facoltà: Scienze Politiche
  Corso: Scienze statistiche
  Relatore: Andrea Scagni
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 120

Il ruolo centrale che i dati rivestono nella società moderna, comporta necessariamente che questi debbano opportunamente essere sottoposti a controlli di qualità. In mancanza di tali controlli, dati non corretti porterebbero senz'altro a tutta una serie di effetti negativi che avrebbero riflessi nefasti in molteplici situazioni.

A livello generale per poter produrre statistiche che rispecchino i reali movimenti di un ospedale, di un'azienda o di un'intera società, è necessario disporre di dati che rappresentino il più fedelmente possibile la realtà e che siano perciò così “puliti” da consentire delle analisi serie e dei risultati validi.
Non si può, purtroppo, prescindere dal fatto che se i dati non sono buoni, i risultati saranno altrettanto scadenti, anche se lavorano analisti molto esperti. Gli effetti causati da dati di scarsa qualità sono, quindi, legati inseparabilmente alle relative analisi. Ancora peggio, se un analista troppo fiducioso non è a conoscenza della scarsa affidabilità dei dati, i risultati ovviamente fuorvianti possono essere utilizzati per prendere decisioni importanti che conducono a perdita di credibilità (proiezioni sbagliate), perdita di ricavi (errori di fatturazione), clienti irati (richieste di pagamento doppie) e perfino incidenti mortali (calcolo errato delle linee di volo, errata diagnosi medica). Cercare e trovare difetti nei dati, renderli pubblici agli utilizzatori e agli apparati decisionali, e usare programmi sempre più sofisticati che eliminino o perlomeno riducano gli errori, dovrebbero essere attività da considerare parte integrante di qualsiasi lavoro inerente all' analisi dei dati.
In questo lavoro vengono presentate una serie di problematiche e alcuni modi per affrontarle.

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INTRODUZIONE La presente tesi di laurea si propone di delineare concetti, metodi e tecniche inerenti la qualità dei dati . Il ruolo centrale che i dati rivestono nella società moderna, comporta necessariamente che questi debbano opportunamente essere sottoposti a controlli di qualità. In mancanza di tali controlli, dati non corretti porterebbero senz'altro a tutta una serie di effetti negativi che avrebbero riflessi nefasti in molteplici situazioni. L'aspetto multidisciplinare di questo elaborato è caratterizzato principalmente dall'interesse che l'argomento della qualità dei dati riveste nelle due discipline della statistica e dell'informatica. La varietà dei punti di vista spesso rappresenta un problema di comunicazione tra mondi disciplinari diversi, già a partire dai termini in uso. Può succedere infatti, che un determinato fenomeno venga chiamato in un modo in una disciplina e in un altro nell'altra disciplina, quando il fenomeno è comunque lo stesso. Ho scritto il seguente testo cercando di far colloquiare questi due mondi, usando un linguaggio relativamente semplice, così da consentire la lettura anche al lettore non esperto di informatica e di statistica. Mi sono interessato a questo argomento durante l'esperienza di tirocino svolta da fine Aprile a fine Luglio di quest'anno presso il C.S.I. 1 Piemonte. La mansione assegnatami consisteva nell'individuare inesattezze e non corrispondenze in due corposi dataset che raccoglievano i dati del CedAP (Certificato di assistenza Al Parto), uno inerente alle partorienti e l'altro inerente ai neonati. Dati di quel tipo possono essere utilizzati al fine di produrre statistiche socio-demografiche, ma ancor più per produrre indicatori utili nell'ambito decisionale relativo alla sanità pubblica piemontese, nel settore specifico dell'evento “parto”. A livello generale per poter produrre statistiche che rispecchino i reali movimenti di un ospedale, di un'azienda o di un'intera società, è necessario disporre di dati che rappresentino il più fedelmente possibile la realtà e che siano perciò così “puliti” da consentire delle analisi serie e dei risultati validi. I risultati di queste analisi sono, però, frutto di due fattori: 1 Consorzio per il Sistema Informativo. 1

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