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Qualità dei Dati

Concetti, Metodi e Tecniche

Part of the book series: UNITEXT (UNITEXT)

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Table of contents (9 chapters)

  1. Front Matter

    Pages I-XXI
  2. Introduzione alla Qualità dei Dati

    • Carlo Batini, Monica Scannapieco
    Pages 1-19
  3. Dimensioni della Qualità dei Dati

    • Carlo Batini, Monica Scannapieco
    Pages 21-53
  4. Modelli per la Qualità dei Dati

    • Carlo Batini, Monica Scannapieco
    Pages 55-74
  5. Attività e Tecniche Inerenti la Qualità dei Dati: Generalità

    • Carlo Batini, Monica Scannapieco
    Pages 75-102
  6. Identificazione degli Oggetti

    • Carlo Batini, Monica Scannapieco
    Pages 103-139
  7. Metodologie per la Misurazione e il Miglioramento della Qualità dei Dati

    • Carlo Batini, Monica Scannapieco
    Pages 173-215
  8. Strumenti per la Qualità dei Dati

    • Carlo Batini, Monica Scannapieco
    Pages 217-236
  9. Problemi Aperti

    • Carlo Batini, Monica Scannapieco
    Pages 237-252
  10. Back Matter

    Pages 253-279

About this book

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.

Reviews

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)

Authors and Affiliations

  • Department of Applied Mathematics, Weizmann Institute of Science, Rehovot, Israel

    Carlo Batini

  • The Interdisciplinary Center, Herzliya, Israel

    Monica Scannapieco

Bibliographic Information

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