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Qualità del dato

Qualità del dato

Il gruppo di lavoro si incontra annualmente in riunioni plenarie e interim meeting per procedere alle votazioni di approvazione dei documenti.

I modelli possono orientare verso una direzione comune, contribuendo a semplificare e armonizzare i processi sottostanti. Essi, pensati per i prodotti di sistemi MIS - Management Information System - sono applicabili in vari campi e in tutti i domini.

Ad esempio possono essere di ausilio anche nel campo di "device" che visualizzano dati, come gli smartphone, i "medical device" e l'impiantistica industriale.

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Contribuiscono alla riduzione del lock-in dei vendor e alla riduzione dell'impegno di manutenzione. Essi rappresentano le Best practices a cui tutti possono tendere per una razionalizzazione e governance della produzione.

Gi esperti hanno partecipato a molte riunioni di lavoro internazionali. Lavori nel Working Group WG6. I tre gruppi di documenti da sinistra verso destra riguardanti i dati, il software e i servizi IT. I benefici sui processi possono riguardare varie fasi: - sviluppi ex-novo e ri-sviluppi; - evoluzioni del sistema per variazioni normative; - rilasci in gestione; - manutenzione preventiva; - manutenzione migliorativa originata dall'uso dei prodotti e dall'esperienza; - manutenzione adeguativa per cambiamenti tecnologici; - manutenzione correttiva per rimozione di errori.

Qualità del servizio e del dato

Relativamente all'applicazione dell'ISO in Italia e in altri Paesi europei in particolare in Spagna si riportano nel grafico seguente alcuni dati desunti da ricerche su Internet:. Numero progetti ISO nel Sul sito sono disponibili gli standard ISO citati: www. Uninfo p romuove lo sviluppo della normativa nel settore ICT attraverso varie Commissioni. E' una serie "estensibile" ed applicabile a vari domini e tendenzialmente "user friendly".

Le riunioni, Plenarie in genere a maggio e Interim meeting in genere a novembresi sono svolte dal nei seguenti Paesi.Si veda www. Per dato si intende la rappresentazione simbolica reinterpretabile numero, segno, oggetto, ecc. Di seguito si riportano alcune considerazioni qualitative e statistiche dell'autore. Nel caso invece di elaborazioni descrittive di dati non campionari, ma relative al totale della popolazione occorre tener presente che in esse possono essere presenti casi anomali outlier che alterano il dato, medio o percentuale.

I casi abnormi andrebbero verificati, prima di includerli nelle elaborazioni. Spesso i dati non attuali derivano, nel campo amministrativo, da processi burocratici obsoleti e non efficienti.

Su internet spesso sono offerti dati non attuali, in quanto non esiste tuttora una cancellazione automatica delle informazioni obsolete. Siamo in presenza di dati con lo stesso nome, ma diversi nel contenuto, oppure con nomi diversi, ma riguardanti lo stesso fenomeno. Esaminando tale caratteristica si entra nel campo della semantica e delle ontologie di sistemi.

I dati accessibili sono "raggiungibili" dall'utente interagendo con il software.

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Riservatezza I dati personali, ed a maggior ragione quelli sensibili, come la religione, il credo politico, la salute, sono in quasi tutti i Paesi riservati e non diffondibili pubblicamente. Un dato crittografato risponde a criteri di riservatezza, se non trattato con algoritmi appositi. Attualmente ad esempio le rubriche telefoniche dei cellulari, non risultano facilmente migrabili da un supporto all'altro.

Covid-19: come leggere i dati e come trasformarli in conoscenza

La cautela del "salvataggio" vale per i singoli Personal computer, come per i sistemi elaborativi di piccole, medie, grandi dimensioni. Le copie possono essere vicine nello spazio o, ancora meglio, fisicamente lontane. Rientra in tale caratteristica il tema conosciuto con il nome della "Conservazione permanente" dei documenti o "Dematerializzazione".

Foto Non ci sono foto per questa voce. Video Non ci sono video per questa voce. Concetti, metodi e tecnicheSpringer, Milano Data quality modelGinevra Documenti Non ci sono documenti per questa voce. Links Non ci sono link per questa voce. Dizionario di scienze e tecnichewww.Quali sono quindi strumenti necessari di cui le aziende dovrebbero dotarsi per far fronte a tali esigenze? Alla sua pubblicazione giornaliera contribuisce uno staff di giornalisti dislocati in tutta Italia e che puntualmente informa i propri lettori.

Inoltre mensilmente pubblica un e-magazine non solo con il contributo della redazione, ma anche di esperti dei vari settori. Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information. Possiamo esemplificare questo approccio strategico?

Ultima chiamata per le startup nelle scienze della vita: ancora pochi giorni per iscriversi a Open Accelerato. Airbus espande la sua costellazione SpaceDataHighway con il secondo satellite. Airbus espande la sua costellazione SpaceDataHighway con il secondo satellite 17 Luglio Marketing Automation: a che punto siamo? I risultati della ricerca a Ultima chiamata per le startup nelle scienze della vita: ancora pochi giorni per iscriversi Redazione Centrale - 17 Luglio 0.

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T7 Tel. Read More Accetto. Chiudi Privacy Overview This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these cookies, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are as essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website.

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Tali rapporti rappresentano la distanza tra i valori dei parametri biologici osservati nel corpo idrico monitorato e i valori degli stessi parametri per un corpo idrico di riferimento dello stesso tipo fluviale. Stralcio Verbale n. Le news possono essere distribuite con sistema RSS. Bandi e Concorsi.

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Appicativo Excel Chimico agenti cancerogeni e mutageni. Cerca nel Portale. Portale Consulenti : News. Portale Consulenti : Downloads. Data di pubblicazione: Non conosciuto a Dettagli. Credito imposta sanificazione, Dpi, adeguamento ambienti, Agenzia Entrate. Il Piano Transizione 4. Covid revoca Bando Isi Sblocca cantieri. Regione Veneto Giunta Regionale 22 giugnon.

Formazione 4. Bando sicurezza sul lavoro in Edilizia. Il nuovo Regolamento di attuazione del Codice dei contratti pubblici. Disturbi muscolo-scheletrici nel settore sanitario.

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Generatori di calore alimentati da combustibile solido, liquido o gassoso per impianti centrali di riscaldamento. Procedure Standardizzate DVR Le procedure standardizzate per la valutazione dei rischi - linee di indirizzo per la stesura del Documento di Valutazione dei Rischi.

TU - Ed. Gennaio Per consultare le principali norme di modifica del Testo Unico in versione originale. ASR Formazione Nuovo accordo modificativo ed integrativo sulla formazione in materia di salute e sicurezza. Qualificazione del formatore Buone prassi validate dalla Commissione Consultiva Permanente. Disturbi muscolo-scheletrici nel settore sanitario sicurezza e la salute sul lavoro nel settore sanitario. Generatori di calore alimentati da combustibile solido, liquido o gassoso per impianti centrali di riscaldamento Prodotto: Volume Edizioni: Inail — Cassazione Civile, Sez.

DPCM 14 Luglio Regione Veneto, Ordinanza 22 giugnon.Le caratteristiche di un metodo di analisi. La distribuzione normale. Altre grandezze statistiche. La media ponderata. Test statistici. Lo spettrometro di assorbimento atomico con generazione di idruri ed a vapori freddi. La validazione di un metodo analitico. La figura 1 rappresenta graficamente i due concetti di accuratezza e precisioneche vengono di seguito definiti.

Comunque il campione deve avere, nei limiti del possibile, una composizione identica alla composizione media della massa totale. Un metodo di analisi affidabile deve in primo luogo fornire risultati accurati e precisi.

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Essa rappresenta quindi il segnale misurato per una concentrazione unitaria. Uno strumento produce un segnale rumore anche in assenza di campione o quando si analizza un bianco. Il segnale del fondo viene misurato per una soluzione di bianco. I risultati di qualunque analisi sono affetti da errore. Gli errori si possono suddividere in due categorie principali: errori sistematici ed errori casuali.

Gli errori sistematici possono essere distinti in:. Dipendono dalle caratteristiche del metodo di analisi, e possono essere ad esempio dovuti a parziale solubilizzazione di un precipitato od alla presenza di reazioni collaterali.

Le apparecchiature possono essere non calibrate correttamente o non funzionare in modo adeguato: ad esempio una micropipetta non eroga volumi corretti. I contenitori possono trattenere, rilasciare o far diffondere la specie di interesse. Tali errori possono essere dovuti a negligenza ad esempio scarsa accuratezza nel misurare pesi o volumi, mancato rispetto dei tempi di reazione od incompetenza ad esempio errata lettura di una buretta. Ci sono anche errori psicologici. Gli errori casuali o indeterminati sono errori accidentali che possono portare a risultati sia in eccesso sia in difetto.

Le cause di errori casuali sono dovute a tutti i fattori, noti ed ignoti, che influenzano la grandezza misurata e subiscono fluttuazioni nel corso del tempo. Tali fluttuazioni causano deviazioni positive o negative della grandezza misurata rispetto al valore medio.

Gli errori casuali non possono essere evitati, ma possono essere ridotti standardizzando le procedure di analisi ed operando con grande cura ed attenzione. Se si effettuasse un numero infinito di misure, i valori sarebbero solitamente distribuiti secondo una distribuzione normale o gaussiana. Misura Valore Misura Valore 1 0, 9 0, 2 0, 10 0, 3 0, 11 0, 4 0, 12 0, 5 0, 13 0, 6 0, 14 0, 7 0, 15 0, 8 0, 16 0, Classe Frequenza 0, 1 0, 0 0, 3 0, 5 0, 4 0, 2 0, 0 0, 1.

La porzione A si riferisce ai dati riportati in tabella 3, mentre la gaussiana B si riferisce ad un numero infinito di repliche. Esistono altri modelli di distribuzione di dati ad esempio log-normale, di Poissonche non verranno trattati in questa sede. Infatti nel caso in cui i dati della grandezza misurata diano luogo a valori di una serie continua, come avviene nella gran parte delle applicazioni della chimica analitica, si assume solitamente che essi seguano una distribuzione normale.

Si calcolano una stima della media e della deviazione standard.

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Tuttavia sui dati si possono effettuare altre semplici, ma utili, elaborazioni statistiche. Si valuta come. I test descritti di seguito sono validi per una distribuzione normale dei dati. Si riportano infine due test per valutare se i valori sperimentali seguano effettivamente questa distribuzione. Per valutare se il risultato sia aberrante, e vada quindi scartato, o debba essere incluso nel calcolo della media, si possono eseguire i due test seguenti.

La media e la deviazione standard sono calcolate considerando tutti i valori. Si confronta il valore di T calcolato con il valore tabulato per n dati e per 1- a.Bilance da laboratorio e strumenti di pesata. Bilance industriali e celle di carico. Ispezione prodotti in linea. Pipette, micropipette e puntali per pipette. Analitica di processo.

Trasporto e logistica. Strumenti analitici. Reattori automatici e analisi in situ. Software per la pesata in laboratorio. Bilance e strumenti di pesata per gioielli. Bilancia analitica: gamma completa.

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Bilancia di precisione: gamma completa. Microbilance e Ultramicrobilance. Dosaggio automatizzato di liquidi e polveri. Comparatori di massa. Pesi campione certificati per bilancia. Terminali di pesatura per bilance. Bilancia portatile e da banco. Bilance da pavimento e per carichi pesanti. Moduli di pesatura, celle di carico, sensori di pesatura. Bilance e soluzioni per aree a rischio di esplosione. Pesi campione per taratura bilancia.

Stampanti e periferiche.

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Controllo peso, Selezionatrici ponderali, Checkweighers. Rivelazione di metalli - Safeline. Sistemi di ispezione Safeline X-ray. Sistemi di ispezione visiva per stampe, etichette e confezioni. ProdX: software per la gestione dei dati.Si adotta il modello operativo mostrato in Figura 5. Comprendere e governare la struttura di questa catena diventa elemento cruciale. Dipendentemente dalle dimensioni delle amministrazioni, alcune figure professionali possono coincidere o possono essere ulteriormente distinte.

Alcuni membri del team e. Tipicamente un Dirigente o un Quadro, coordina un gruppo di persone che svolgono il loro lavoro quotidiano attorno alla fonte del dato. Ha anche il potere di decidere se modificare un certo dato sulla base di indicazioni pervenute ad esempio da cittadini che, vedendo il dataset, ne richiedono una versione evoluta. Si tratta tipicamente di un componente del gruppo coordinato dal responsabile della banca dati; esso deve avere conoscenze informatiche e svolge un ruolo operativo sul sistema gestionale afferente al dato.

Spesso propone nuovi dataset da esporre a partire dal sistema gestionale corrispondente e cura eventuali valutazioni di dominio o relative al significato dei dati. La linea 1 dei dati nativi tratta tutta la filiera di gestione ed esposizione dei dati esistenti generati dalle amministrazioni.

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Si tratta di individuare quegli uffici che generano, mantengono e sono responsabili delle specifiche tipologie di dati che si vogliono rendere aperti e. Ciascun soggetto preposto alla gestione di una particolare base di dati indica al responsabile Open Data, tra le altre cose, le caratteristiche descrittive del dato, i tracciati record, il tasso temporale di aggiornamento, e ogni altra informazione utile a far comprendere le caratteristiche peculiari dei dati. Per esempio, se finora per un ufficio non era prioritario raccogliere in maniera strutturata un certo tipo di dato e.

Analisi giuridica delle fonti. Si distinguono processi di bonifica basati sui dati e basati sui processi. Tali processi hanno il vantaggio di poter pervenire in termini relativamente brevi al risultato, ma lo svantaggio di non risolvere il problema alla radice. Politiche di accesso e licenza. Analisi di processo, re ingegnerizzazione dei processi organizzativi e produzione dei dati. Ogni dato ha un proprio ciclo di vita, caratterizzato da uno specifico tasso di aggiornamento o manutenzione.

Il risultato delle precedenti tappe del modello operativo si traduce nella produzione di metadati che, in buona sostanza, certificano le caratteristiche del dato. Data hub interno, produzione di livello 3, e pubblicazione. Conservazione e storicizzazione.