Risk Data Aggregation e qualità dei dati - Controlli e KQIAlberto Scavino
Un contributo basato sull’esperienza che abbiamo avuto modo di fare e che tuttora facciamo nella realizzazione di progetti e soluzioni per la governance, la DQM, la data aggregation, il reporting, la riconciliazione, ….
Presentazione a cura del dott. Stefano Tomasini, Direzione Centrale per l’Organizzazione Digitale presso INAIL, tenutasi in occasione dell'evento annuale del GDL Governance Digitale, di ANORC Mercato e ANORC Professioni.
28 novembre 2019, Roma - Centro Congressi della Banca d’Italia
Risk Data Aggregation e qualità dei dati - Controlli e KQIAlberto Scavino
Un contributo basato sull’esperienza che abbiamo avuto modo di fare e che tuttora facciamo nella realizzazione di progetti e soluzioni per la governance, la DQM, la data aggregation, il reporting, la riconciliazione, ….
Presentazione a cura del dott. Stefano Tomasini, Direzione Centrale per l’Organizzazione Digitale presso INAIL, tenutasi in occasione dell'evento annuale del GDL Governance Digitale, di ANORC Mercato e ANORC Professioni.
28 novembre 2019, Roma - Centro Congressi della Banca d’Italia
CCI2017 - GDPR dalla Teoria alla Pratica con Microsoft Azure - Silvio Di Bene...walk2talk srl
Da maggio 2018, il GDPR sarà attuabile e quindi sanzionabile per tutte le aziende che non sono compliant a quanto richiede la normativa.
Microsoft Operations Management Suite è la soluzione cloud che permette di collezionare i dati in modo centralizzato e sicuro, in modo da poterli analizzare in modo dettagliato. Durante questa sessione andremo a vedere come funziona la componente di Log Analytics e come analizzare i log dei network device, Windows Logon, Office 365 ma anche di software di terze parti.
Presentazione a supporto dell'intervento di Ivan Grumelli, DussmannS al webinar "15 ANNI DAL D.LGS.81/2008 E
L’EVOLUZIONE DELLA FIGURA DEL RSPP: PROFESSIONISTI DELLA PRIVACY, DEL TRATTAMENTO E DELLA PROTEZIONE DEI DATI PERSONALI, SICUREZZA DELLE INFORMAZIONI E WHISTLEBLOWING" del 31 gennaio 2024
"LE COMPETENZE DIGITALI PER LA QUALITÀ DEI SERVIZI" -
MASSIMO CAFARO, PH.D.UNIVERSITÀ DEL SALENTO - OPENDAYS AGENDA DIGITALE 2018 - FIERA DEL LEVANTE, BARI, 13 SETTEMBRE 2018
Cos'è un Audit? Come svolgere tale attività secondo la norma UNI 19011:2011 e come eseguire gli audit su Sistemi di Gestione per la Sicurezza delle Informazioni secondo la norma internazionale UNI CEI ISO/IEC 27001:2013. La ISO27001 definisce i requisiti per progettare, implementare, mantenere e migliorare un SGSI, ovvero per perseguire la Riservatezza, l’Integrità e la Disponibilità delle informazioni aziendali.
Analizzando le informazioni strutturate contenute nei file log applicativi, myInvenio è in grado di disegnare automaticamente i processi aziendali e di confrontarli con modelli di riferimento, consentendo agli utenti di identificare i punti di forza e gli eventuali elementi critici presenti nei processi dell’azienda.
Gdg 2019 artificial intelligence, sviluppo web... le nuove regole del giocoDaniele Mondello
Dev Fest Mediterranean Le normative nelle nuove tecnologie. Come cambia lo scenario con le regole AGID. Le sfide dell'intelligenza artificiale. Il software come dispositivo medico.
I dati, in sé, possiedono valore solo in forma potenziale ovvero sono solo un contenitore dell’informazione. La statistica applicata, e più in generale l’analisi dati, fornisce la “tecnologia” necessaria per trasformare i dati in informazione utile per chi deve prendere importanti decisioni aziendali. L’obiettivo ultimo dell’analisi dati è costruire un modello avanzato che utilizza le più recenti metodologie di machine learning e di statistica avanzata per comprendere il presente e prevedere il futuro.
Durante questo intervento mostro i risultati ottenuti applicando le metodologie di analisi dati ai consumi energetici di un impianto industriale allo scopo di ottimizzare i consumi individuando sacche di inefficienza. Grazie a questo approccio, le conoscenze acquisite consentono di attuare politiche di risparmio energetico dove una visione del futuro è trasformata in una decisione nel presente, e dove i modelli analitici vengono trasformati in interventi di manutenzione.
Modelli organizzativi e tecnologie per una strategia efficace - Presentazione tenuta l'8 marzo 2016 durante il primo CIO Online Meeting di ZeroUno (webinar)
CCI2017 - GDPR dalla Teoria alla Pratica con Microsoft Azure - Silvio Di Bene...walk2talk srl
Da maggio 2018, il GDPR sarà attuabile e quindi sanzionabile per tutte le aziende che non sono compliant a quanto richiede la normativa.
Microsoft Operations Management Suite è la soluzione cloud che permette di collezionare i dati in modo centralizzato e sicuro, in modo da poterli analizzare in modo dettagliato. Durante questa sessione andremo a vedere come funziona la componente di Log Analytics e come analizzare i log dei network device, Windows Logon, Office 365 ma anche di software di terze parti.
Presentazione a supporto dell'intervento di Ivan Grumelli, DussmannS al webinar "15 ANNI DAL D.LGS.81/2008 E
L’EVOLUZIONE DELLA FIGURA DEL RSPP: PROFESSIONISTI DELLA PRIVACY, DEL TRATTAMENTO E DELLA PROTEZIONE DEI DATI PERSONALI, SICUREZZA DELLE INFORMAZIONI E WHISTLEBLOWING" del 31 gennaio 2024
"LE COMPETENZE DIGITALI PER LA QUALITÀ DEI SERVIZI" -
MASSIMO CAFARO, PH.D.UNIVERSITÀ DEL SALENTO - OPENDAYS AGENDA DIGITALE 2018 - FIERA DEL LEVANTE, BARI, 13 SETTEMBRE 2018
Cos'è un Audit? Come svolgere tale attività secondo la norma UNI 19011:2011 e come eseguire gli audit su Sistemi di Gestione per la Sicurezza delle Informazioni secondo la norma internazionale UNI CEI ISO/IEC 27001:2013. La ISO27001 definisce i requisiti per progettare, implementare, mantenere e migliorare un SGSI, ovvero per perseguire la Riservatezza, l’Integrità e la Disponibilità delle informazioni aziendali.
Analizzando le informazioni strutturate contenute nei file log applicativi, myInvenio è in grado di disegnare automaticamente i processi aziendali e di confrontarli con modelli di riferimento, consentendo agli utenti di identificare i punti di forza e gli eventuali elementi critici presenti nei processi dell’azienda.
Gdg 2019 artificial intelligence, sviluppo web... le nuove regole del giocoDaniele Mondello
Dev Fest Mediterranean Le normative nelle nuove tecnologie. Come cambia lo scenario con le regole AGID. Le sfide dell'intelligenza artificiale. Il software come dispositivo medico.
I dati, in sé, possiedono valore solo in forma potenziale ovvero sono solo un contenitore dell’informazione. La statistica applicata, e più in generale l’analisi dati, fornisce la “tecnologia” necessaria per trasformare i dati in informazione utile per chi deve prendere importanti decisioni aziendali. L’obiettivo ultimo dell’analisi dati è costruire un modello avanzato che utilizza le più recenti metodologie di machine learning e di statistica avanzata per comprendere il presente e prevedere il futuro.
Durante questo intervento mostro i risultati ottenuti applicando le metodologie di analisi dati ai consumi energetici di un impianto industriale allo scopo di ottimizzare i consumi individuando sacche di inefficienza. Grazie a questo approccio, le conoscenze acquisite consentono di attuare politiche di risparmio energetico dove una visione del futuro è trasformata in una decisione nel presente, e dove i modelli analitici vengono trasformati in interventi di manutenzione.
Modelli organizzativi e tecnologie per una strategia efficace - Presentazione tenuta l'8 marzo 2016 durante il primo CIO Online Meeting di ZeroUno (webinar)
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)
15. eviola@nodes.it
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