La scarsa qualità dei dati può ostacolare o danneggiare seriamente l'efficienza e l'efficacia di organizzazioni e imprese. La crescente consapevolezza di tali ripercussioni ha condotto a importanti iniziative pubbliche come la promulgazione del "Data Quality Act" negli Stati Uniti e della direttiva 2003/98 del Parlamento Europeo.

Gli autori presentano un'introduzione completa e sistematica all'ampio insieme di problemi legati alla qualità dei dati. Il libro parte con una descrizione dettagliata di diverse dimensioni della qualità dei dati, come l'accuratezza, la completezza e la consistenza, e ne discute l'importanza in relazione sia a diverse tipologie di dati, come i dati federati, i dati presenti sul web e i dati con dipendenze temporali, che alle diverse categorie in cui i dati si possono classificare. L'esauriente descrizione di tecniche e metodologie provenienti non solo dalla ricerca nell'area della qualità dei dati ma anche in aree correlate, quali data mining, teoria della probabilità, analisi statistica dei dati e apprendimento automatico, fornisce un'eccellente introduzione allo stato dell'arte attuale. La presentazione è completata da una breve descrizione e da un confronto critico di strumenti e metodologie pratiche, che aiuterà il lettore a risolvere i propri problemi di qualità.

Questo libro costituisce la combinazione ideale fra la correttezza dei fondamenti teorici e l'applicabilità degli approcci pratici. E' ideale per tutti coloro - ricercatori, studenti o professionisti - che siano interessati a una panoramica completa sui problemi della qualità dei dati. Può essere inoltre impiegato come manuale in un corso introduttivo all'argomento, o dall'autodidatta.

From the reviews:

"This book provides an account about the data quality issue. the book represents a useful reading for students, researchers, practitioners and all those who are interested in a clear, polished and complete presentation of theoretical and practical issues about data quality. The book is well written and examples throughout the book providing help to the (even not specialized) reader to fully appreciate the presented material. A highly recommended reading for everyone interested into this specific but definitively relevant topic in data management." (Luigi Palopoli, Zentralblatt MATH, Vol. 1155, 2009)

Autorentext

Carlo Batini is full professor of Computer Engineering since 1986, initially at Sapienza - Università di Roma, then since 2002 at University of Milano Bicocca. His research interests include eGoverment, information systems and data base modeling and design, data and information quality, and service science. From 1995 to 2003 he was a member of the board of directors of the Authority for Information Technology in Public Administration, where he headed several large scale projects for the modernization of public administration. Monica Scannapieco is a researcher at Istat, the Italian National Institute of Statistics since 2006. She earned a University Degree in Computer Engineering with honors and a Ph.D. in Computer Engineering at Sapienza - Università di Roma. She is the author of more than 100 papers mainly on data quality, privacy preservation and data integration, published in leading conferences and journals in databases and information systems. She has been involved inseveral European research projects on data quality and data integration.

Klappentext

La scarsa qualità dei dati può ostacolare o danneggiare seriamente l'efficienza e l'efficacia di organizzazioni e imprese. La crescente consapevolezza di tali ripercussioni ha condotto a importanti iniziative pubbliche come la promulgazione del "Data Quality Act" negli Stati Uniti e della direttiva 2003/98 del Parlamento Europeo.

Gli autori presentano un'introduzione completa e sistematica all'ampio insieme di problemi legati alla qualità dei dati. Il libro parte con una descrizione dettagliata di diverse dimensioni della qualità dei dati, come l'accuratezza, la completezza e la consistenza, e ne discute l'importanza in relazione sia a diverse tipologie di dati, come i dati federati, i dati presenti sul web e i dati con dipendenze temporali, che alle diverse categorie in cui i dati si possono classificare. L'esauriente descrizione di tecniche e metodologie provenienti non solo dalla ricerca nell'area della qualità dei dati ma anche in aree correlate, quali data mining, teoria della probabilità, analisi statistica dei dati e apprendimento automatico, fornisce un'eccellente introduzione allo stato dell'arte attuale. La presentazione è completata da una breve descrizione e da un confronto critico di strumenti e metodologie pratiche, che aiuterà il lettore a risolvere i propri problemi di qualità.

Questo libro costituisce la combinazione ideale fra la correttezza dei fondamenti teorici e l'applicabilità degli approcci pratici. E' ideale per tutti coloro ricercatori, studenti o professionisti che siano interessati a una panoramica completa sui problemi della qualità dei dati. Può essere inoltre impiegato come manuale in un corso introduttivo all'argomento, o dall'autodidatta.

Inhalt
Introduzione alla Qualità dei Dati.- Dimensioni della Qualità dei Dati.- Modelli per la Qualità dei Dati.- Attività e Tecniche Inerenti la Qualità dei Dati: Generalità.- Identificazione degli Oggetti.- Problemi Inerenti la Qualità dei Dati nei Sistemi di Integrazione dei Dati.- Metodologie per la Misurazione e il Miglioramento della Qualità dei Dati.- Strumenti per la Qualità dei Dati.- Problemi Aperti.