Intervento di Enrico Viola al Forum Qualità del Software e Servizi ICT di Milano, 02 Luglio 2015

1. Big data e qualità per servizi migliori
Enrico Viola
eviola@nodes.it
Milano, 2 Luglio 2015
Forum della Qualità del Software e dei Servizi ICT

2. GOVERNO DEI DATI, BIG DATA, ANALYTICS
INTORNO A QUESTA SCELTA NODES SVILUPPA SOLUZIONI ED ASSET PROPRIETARI CHE
ESPRIMONO IL LORO VALORE ATTRAVERSO UNA IMPLEMENTAZIONE VELOCE
NODES: POSIZIONAMENTO E STRATEGIA

3. Qualità di prodotto e impatto sui servizi
Qualità «in uso»
Qualità del software
Qualità dei dati
Qualità dei servizi IT

4. Progetto ISO “SQuaRE”
Extension Division 25050-25099
Quality
Requirements
Division
2503n
Quality
Measurement Division
2502n
Quality
Evaluation
Division
2504n
Quality
Management Division
2500n
Quality Model Division
2501n

5. Esempio: Qualità dei dati per la qualità dei servizi
Attività da pianificare
1. Analisi del ciclo di vita del servizio, per definire
• I Dati necessari a migliorare la qualità (es.: incidenti, performance)
• I Prodotti da misurare in ciascuna fase (es.: modelli dati, valori, formati)
• Obiettivi correlati (es.: sicurezza, tempo di risposta,…)
• Ruoli e responsabilità
2. Selezione delle caratteristiche e delle misure
3. Definizione delle Soglie (requisiti) per ottenere la qualità del
servizio richiesta

6. Esempio: Qualità dei dati per la qualità dei servizi
1. Dati che costituiscono un asset del servizio
Esempi :
 Significati, Glossari
 Dati usati per testare il software/servizi
 Valori nei DB di esercizio
 Dati relative alla performance del servizio, usati per
misurare i SLA (es.: Log, CRM
DUE TIPOLOGIE DI DATI
servizio
(BIG) Data Software

7. Esempio: Qualità dei dati per la qualità dei servizi
servizio
2. Dati utilizzati come riferimento per progettare,
acquisire od erogare un servizio
Esempi:
 “incident data base” di servizi simili
 dati di proprietà di altre organizzazioni utilizzati per
erogare il servizio (es.: dati bancari per servizi ATM)
 dati di altri servizi utilizzati per determinare gli SLA
(BIG) Data
Dati Software

8. Qualità dei dati per la qualità dei servizi
esempio 1: Incident management
Requisiti di Qualità dei Dati
per la registrazione
dell’incident
(es.:completezza,
accuratezza)
La Qualità dei Dati dell’
“Incident DB” permette
di individuare soluzioni
(es.::aggiornamento,
comprensibilità)
Qualità dei dati
delle misure (es.:
credibilità)

9. Qualità dei dati per la qualità dei servizi
esempio 2: ATM
Riservatezza ed
aggiornamento dei
dati personali
Qualità dei dati de DB
bancomat per l’accesso
sicuro ai dati reali (es.:
aggiornamento,
disponibilità, credibilità)
I dati vengono
aggiornati
In ogi fase è
importante
l’aggiornamento
dei dati

10. Principali punti aperti
1.Relazione tra Qualità dei Servizi e Qualità dei Dati lungo il Ciclo di Vita;
può essere istituita a DUE LIVELLI: Categorie
Caratteristiche
QD
“INERENTE”
QD
“DIPENDENT
E DAL
SISTEMA”
Relazione
con qualità
del servizio
Accuratezza X YES
Completezza X YES
Consistenza X YES
Credibilità X YES
Aggiornamento X YES
Accessibilità X X NO
Conformità X X NO
Riservatezza X X YES
Efficienza X X NO
Precisione X X YES
Tracciabilità X X NO
Comprenzibilità X X NO
Disponibilità X YES
Portabilità X NO
Ripristinabilità X YES
a. Caratteristiche di Qualità correlabili al
servizio
b. Misure e soglie definendo gli obiettivi
della misura
Queste relazioni devono essere dimostrabili e costantemente monitorate

11. Principali punti aperti
 Sono correlate agli obiettivi, quindi posson cambiare in funzione del contesto.
 Ogni progetto, per stabilire requisiti migliori, dovrebbe poter attingere a dati storici per
determinare le soglie
2. Soglie
3. Relazione ed impatti tra la Qualità delle componenti di un Sistema/Servizio
Qualità dei Dati
Qualità del Software
Qualità dei Servizi

12. Principali punti aperti
4.Disponibilità dei Dati
I dati relativi al comportamento di un “Sistema” o di un “Servizio” provengono
da fonti diverse (es.: Log, CRM), a volte in formati non strutturati (es.: social
network, documenti pubblici)

13. La sfida dei Big Data
FONTE: IBM

14. FONTE: IBM
La sfida dei Big Data

15. eviola@nodes.it
questa presentazione, nelle sue parti originali, è coperta da licenza Creative Commons:
Attribuzione, Non commerciale, Condividi allo stesso modo.
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/it/legalcode