Una notifica che non arriva perché l'indirizzo non è corretto. Una persona che risulta duplicata in due registri comunali. Un fascicolo difficile da trovare perché non è stato classificato correttamente. Un'apparecchiatura che è elencata come bene patrimoniale, ma non è in servizio da molto tempo. Un dato economico che non corrisponde tra due report.
Queste sono alcune situazioni che a volte si verificano frequentemente nell'amministrazione. Non sempre fanno rumore, non sempre hanno un impatto sui cittadini e spesso si risolvono con l'intervento manuale, telefonate, verifiche e molta esperienza da parte del personale comunale.
Ma tutti questi problemi hanno una cosa in comune: alla base c'è un problema di qualità dei dati.
Nei post precedenti abbiamo parlato della necessità della governance dei dati, dell'importanza di gestirli correttamente, di sapere quali dati possediamo e di descriverli con i metadati. Il passo successivo è altrettanto importante: garantire che questi dati siano sufficientemente affidabili per l'uso che ne vogliamo fare.
I dati errati non rappresentano solo un errore in un database, ma possono finire per generare un servizio pubblico scadente.
Cosa significa che i dati siano di qualità?
Quando parliamo di qualità dei dati, non ci riferiamo alla perfezione assoluta. Ci riferiamo a qualcosa di più pratico: che i dati siano adatti all'uso che il consiglio comunale deve farne.
Una dada pot ser suficient per a un ús intern orientatiu, però no ser prou bona per fer una notificació formal, concedir un ajut, publicar informació al web municipal o construir un indicador de gestió.
Ad esempio, un indirizzo scritto in modo approssimativo può essere utile a qualcuno nel comune per identificare un'area, ma potrebbe non essere vàlidInviare una notifica elettronica o postale. Un elenco di attività può essere utilizzato per preparare un'agenda interna, ma se non viene aggiornato può generare confusione quando viene pubblicato al pubblico. Un elenco di strutture può sembrare corretto, ma se non indica chi le gestisce, quali servizi offrono o se sono aperte, potrebbe non essere molto utile per la pianificazione.
Pertanto, i dati di qualità sono dati che sono corretto, completo, aggiornato, coerente, comprensibile, unico quando è necessario, e utile per lo scopo previsto. In parole semplici: dati di qualità sono dati su cui possiamo fare affidamento per lavorare meglio.
La qualità dei dati non è solo una questione tecnica
In un consiglio comunale, è comune pensare che la qualità dei dati dipenda dal programma informatico o dal fornitore. Ed è vero che gli strumenti possono essere di grande aiuto: possono convalidare i campi, evitare duplicati, normalizzare i formati o generare avvisi. Ma la qualità dei dati non è responsabilità esclusiva della tecnologia.
La qualità inizia nel momento stesso in cui una persona inserisce, modifica, interpreta o riutilizza le informazioni. Ciò riguarda il censimento, l'anagrafe, la segreteria, gli interventi, la pianificazione urbanistica, i servizi sociali, i servizi ai cittadini, la cultura, lo sport, la polizia locale, gli archivi, la gestione documentale e qualsiasi altro servizio comunale.
Se ogni servizio registra le informazioni con criteri diversi, se non è chiaro chi debba aggiornare un dato, se nessuno verifica gli errori ricorrenti o se i significati non sono documentati, la tecnologia da sola non risolverà il problema.
La qualità dei dati è una responsabilità condivisa, realizzabile, pratica e proporzionale.
Errori comuni che finiscono per costare tempo e fiducia
I problemi di qualità dei dati tendono a manifestarsi in forme molto specifiche.
- Potrebbero esserci dei dati. duplicati: la stessa persona, azienda, ente o struttura risulta registrata più di una volta.
- Potrebbero esserci dei dati. incompletoManca un campo importante, come ad esempio indirizzo, identificativo, data, stato o classificazione.
- Potrebbero esserci dei dati. obsoletoInformazioni che erano corrette al momento della loro diffusione, ma che ora non rispecchiano più la realtà.
- Potrebbero esserci dei dati. incoerente: due sistemi municipali contengono informazioni diverse sullo stesso elemento.
- Potrebbero esserci dei dati. incomprensibileCodici, abbreviazioni o campi comprensibili solo a una persona specifica.
- Potrebbero esserci dei dati. classificato erroneamente: file, documenti, attività o eventi che non seguono un criterio comune.
- E potrebbero esserci dati che non sono rintracciabiliNon sappiamo da dove provengano, chi li abbia modificati o quando siano stati aggiornati.
Questi problemi hanno delle conseguenze. Fanno perdere tempo, generano sfiducia, rendono difficile il coordinamento interno, complicano transparència e può avere un impatto diretto sui cittadini.
Quando la qualità dei dati influisce sul servizio pubblico
La qualità dei dati non è una questione interna priva di impatto. Ha effetti diretti sul modo in cui il consiglio comunale eroga i servizi.
- Se i dati di contatto Le informazioni non sono corrette né condivise, la comunicazione con i cittadini fallisce.
- Se i dati del File Non essendo ben informati, i tempi di elaborazione aumentano.
- Se i dati di una persona sono duplicatipotrebbero verificarsi errori nella cura o nella gestione degli aiuti.
- Se i dati del attrezzatura Se le informazioni non vengono aggiornate, potrebbero essere fornite informazioni errate su orari, servizi o disponibilità.
- Se i dati di appalti, sovvenzioni o bilancio non sono coerenti, il che rende più difficile una gestione efficiente e l'attribuzione di responsabilità.
- Se i dati territoriale Se non sono ben allineati, può risultare più complesso pianificare interventi urbani, manutenzione o servizi.
I cittadini non vedono "problemi di dati". I cittadini vedono notifiche che non arrivano, procedure che richiedono troppo tempo, mancanza di coordinamento interno, informazioni contraddittorie o servizi che non rispondono in modo adeguato. Pertanto, migliorare la qualità dei dati significa migliorare il servizio pubblico.
Non tutti i dati richiedono lo stesso livello di qualità
Un consiglio comunale non può esaminare tutti i dati con la stessa intensità. Né dovrebbe farlo. La chiave è stabilire le priorità. Ci sono dati più critici perché incidono sui diritti dei cittadini, sulle procedure essenziali, sugli obblighi legali, sui servizi sensibili o sulle decisioni importanti. Questi dati devono essere sottoposti a un maggiore controllo.
Ad esempio, dati demografici, dati economici, dati collegati ai servizi sociali, dati provenienti da archivi amministrativi, dati di notifica o dati necessari per l' transparència potrebbero richiedere maggiori garanzie rispetto ad altri dati destinati a un uso più interno o informativo.
La qualità dei dati deve essere gestita in base a criteri di rischio e di valore pubblico.
Ciò significa porsi delle semplici domande:
- Quali dati utilizziamo maggiormente?
- Quali dati generano il maggior numero di errori?
- Quali dati hanno l'impatto più diretto sui cittadini?
- Quali dati sono necessari per prendere decisioni?
- Quali dati condividiamo con altre amministrazioni?
- Quali dati, se errati, potrebbero avere l'impatto maggiore?
Queste domande aiutano a decidere da dove iniziare.
Da dove si può iniziare?
È possibile iniziare a migliorare la qualità dei dati senza grandi progetti o strumenti sofisticati, seguendo questi passaggi:
- Individua due o tre elementi di dati che generano problemi comuni. Ad esempio: mancanza di standardizzazione degli indirizzi, persone, attrezzature, file, attività, incidenti o recapiti duplicati.
- Parlate con le persone che lavorano quotidianamente con questi dati. Loro sanno dove si trovano gli errori, quali campi vengono lasciati vuoti, quali criteri non sono chiari e quali controlli vengono eseguiti manualmente.
- concordare sui criteri di base. Ad esempio, come deve essere scritto un indirizzo, quali campi sono obbligatori, come viene identificata un'entità, chi può modificare un dato o quando le informazioni devono essere verificate.
- Esegui controlli periodici. Non è necessario attendere che si verifichi un problema serio. È possibile verificare regolarmente duplicati, campi vuoti, dati obsoleti o incongruenze.
- Documentare i criteri. La creazione di una breve guida, una scheda dati o delle istruzioni interne può prevenire molti errori futuri.
Queste azioni sono semplici, ma hanno un effetto importante: riducono le dipendenze, migliorano la fiducia e rendono le informazioni più utili per tutti.
La qualità inizia prima dell'analisi.
Sempre più comuni desiderano dotarsi di indicatori, dashboard, dati aperti o strumenti di intelligenza artificiale.
È una buona direzione, ma dobbiamo tenere a mente un concetto fondamentale: se i dati su cui si basa non sono affidabili, anche i risultati non lo saranno.
- Un indicatore costruito con dati incompleti può portare a una decisione errata.
- Un pannello di controllo con dati obsoleti può creare una falsa sensazione di controllo.
- Uno strumento di intelligenza artificiale alimentato con dati classificati in modo errato può amplificare errori o pregiudizi.
Ecco perché la qualità dei dati non è un aspetto secondario. Non è una revisione finale. È un prerequisito per generare conoscenze affidabili..
Prima di chiederci quale indicatore vogliamo, dobbiamo chiederci se i dati che lo alimentano siano sufficientemente validi.
La relazione con l'inventario e i metadati
La qualità dei dati è strettamente correlata alle fasi descritte negli articoli precedenti.
- L'inventario ci aiuta a sapere quali dati possediamo.
- I metadati aiutano a capire cosa significano, chi li gestisce, dove si trovano, con quale frequenza vengono aggiornati e quali sono i loro limiti.
- La qualità ci aiuta a capire se questi dati sono sufficientemente buoni per l'uso che ne vogliamo fare.
Sono tre pezzi collegati tra loro.
- Se non sappiamo quali dati possediamo, non possiamo analizzarli.
- Se non sappiamo cosa significano o chi ne è responsabile, non possiamo correggerli adeguatamente.
- Se non sappiamo a cosa vogliamo usarli, non possiamo decidere quale livello di qualità sia necessario.
Pertanto, un modello di governance dei dati deve integrare inventario, metadati e qualità come parte dello stesso processo.
Il ruolo della rete Smart Local Government Network
La Smart Local Government Network si propone di generare valore attraverso i suoi gruppi di lavoro, contribuendo a definire un modello comune di governance dei dati per il mondo locale. Questo modello deve essere semplice, pratico e adattabile alla diversità degli enti locali.
Nell'ambito della qualità, la Rete intende stabilire criteri condivisi per definire quali dati siano prioritari, quali controlli minimi debbano essere applicati, quali indicatori di qualità possano essere utili e come individuare i problemi più comuni.
L'obiettivo è anche quello di contribuire a definire modelli comuni di responsabilità: chi convalida i dati, chi li gestisce, chi rileva gli incidenti, chi li risolve e chi decide se i dati sono idonei a un determinato utilizzo.
Dati migliori, servizi migliori
La qualità dei dati può sembrare una questione interna, ma ha un impatto diretto sui cittadini.
Quando i dati sono migliori, le procedure possono essere più agili, le notifiche più affidabili, i report più utili, i servizi meglio pianificati e transparència più comprensibile.
Migliorare la qualità dei dati non significa rendere tutto perfetto. Significa iniziare a ridurre gli errori che più incidono sulle attività comunali e sui servizi pubblici.
Non si tratta solo di avere dati. Si tratta di potersi fidare di essi.
Perché quando i dati sono affidabili, il consiglio comunale può prendere decisioni migliori. E quando il consiglio comunale prende decisioni migliori, i cittadini ricevono un servizio migliore.
