Integrazione dei dati e
reportistica avanzata in
SURplus: un esempio
Bonaria Biancu
Area Sistemi Informativi
Università Milano Bicocca
E-mail: [email protected]
Web: http://www.unimib.it
CILEA 13 giugno 2011
Architettura UNIMIB

Moduli SURplus: GA, WF, OA, BI, RA, RC [GW]

Integrazione con altre banche dati:


SUPER

ESSE3

Sito Docente MIUR (pubblicazioni, progetti)

Banche dati bibliografiche
Gestione dati
manuale ridotta
al minimo
Metodi di esposizione e acquisizione dati:

Web services (progetti ← MIUR, pubblicazioni → MIUR, dati
bibliometrici ←database commerciali e non)

Code Oracle (dati anagrafici, tesi dottorato)

Web service RESTful (pubblicazioni)
Scelte di progettazione e
alimentazione



I dati sono unici e vengono

Inseriti e gestiti nella fonte opportuna

Acquisiti dagli altri componenti
Esempio: Dati personali di docenti, ricercatori e
dottorandi: fonti anagrafiche (diverse) →
esposizione integrata → gestione comune in GA (+
PTA nella nuova GA)
I profili anagrafici del Lavoratore e della Struttura
sono unici, costantemente aggiornati e quindi
allineati ai db di provenienza, condivisi tra tutti i
moduli SURplus
Un caso di studio: le statistiche
in SURplus-BI
per il monitoraggio della
produzione scientifica a fini
valutativi
Statistiche ai fini VQR (1)


Statistiche preparatorie alla valutazione dei prodotti
della ricerca (pubblicazioni e brevetti)
Costruzione con CILEA dei cubi OLAP appropriati:


Selezione della porzione di pubblicazioni (vincoli sugli
anni e sulle tipologie) e di quella degli autori (vincoli
sull'afferenza e sulla qualifica); in mancanza di
informazioni certe a riguardo, l'afferenza non è
storicizzata

Scelta delle dimensioni

Scelta delle misure
Definizione dei diritti di accesso a ogni statistica:
Statistiche ai fini VQR (2)

Definizione delle sorgenti dati


Periodicità di aggiornamento


In base alla sorgente dati
Scelta delle dimensioni del cubo OLAP


OA, GA, database bibliografici (SCOPUS e JCR)
Discriminante dell'afferenza che dà origine a due
gruppi concettualmente diversi di statistiche: per
struttura/area disciplinare di afferenza e per autore
Guida introduttiva alle statistiche e agli indicatori
bibliometrici
Statistiche ai fini VQR (3)

Misure del cubo OLAP


Numero e tipologia pubblicazioni, media Impact Factor,
media e percentuale pubblicazioni in inglese, di
rilevanza (inter)nazionale e referate, media e
percentuale di pubblicazioni per autore afferente e di
autori/autori afferenti per pubblicazione (→ grado
proprietà)
Tripartizione in:

Elenco personale senza pubblicazioni

Statistiche per dipartimento/area

Statistiche per autore
Home page delle Statistiche VQR
Descrizione completa di una
statistica
Dettaglio di una statistica
I vantaggi dell'integrazione dati

Le fonti dei dati sono certificate

I dati sono strutturati

I dati sono già contenuti nei moduli SURplus



Utilizzando componenti interoperabili e
meccanismi standard di gestione dei flussi,
l'operazione di produzione statistiche si risolve in
una operazione di 'semplice' aggregazione dei dati
L'utilizzo della logica dei DWH consente una
manipolazione di alto livello
Monitoraggio costante e supporto alle decisioni
Alcuni svantaggi



L'implementazione di tutta l'architettura di
alimentazione di SURplus e di configurazione dei
moduli è lunga e complessa
La costruzione dei cubi richiede pesanti competenze
di dominio (i.e. non solo statistiche)
Difficoltà nell'acquisizione dei dati
–

Completezza “auto-certificata”
Le statistiche devono essere documentate agli utenti
nel minimo dettaglio, ma proprio per questo, la
documentazione rischia di essere pedante e
incomprensibile
Per il futuro...



Migliorare le interfacce utente per la creazione e la
consultazione delle statistiche
Portare le soluzioni 'a domicilio' agli utenti (e-mail,
dashboard integrate)
Implementare soluzioni avanzate di BI per il
supporto alle decisioni (es.: costruire pipeline con i
dati di ouput di BI e altri applicativi per analisi
what-if)
Domande?