Dati Strutturati → Viste SQL → Output Analitici
I dati strutturati in DIVA vengono trasformati in output analitici attraverso viste basate su SQL, aggregazioni e query relazionali, consentendo un’interpretazione, un confronto e un’analisi orientata alle decisioni in modo coerente.
Il livello analitico può inoltre integrare tecniche avanzate, inclusi modelli basati su AI, per supportare il riconoscimento di pattern e l’elaborazione di insight predittivi, quando rilevante.
Funzioni Analitiche Principali
Il livello analitico in DIVA è costruito su viste SQL strutturate e query relazionali che trasformano dataset integrati in output coerenti, comparabili e orientati al supporto decisionale.
Aggregazione Relazionale
I dati sono aggregati tra più tabelle di indicatori mediante join relazionali, consentendo analisi trasversali tra categorie e la generazione di insight territoriali integrati.
Viste basate su SQL
Le viste SQL riutilizzabili standardizzano la logica analitica e le query, garantendo output coerenti tra dashboard, report e applicazioni.
Comparative Analysis
Gli indicatori vengono confrontati tra diverse fonti, categorie e dimensioni temporali attraverso query strutturate e calcoli basati su percentuali.
Classifiche e Metriche
Le funzioni SQL avanzate (ad esempio funzioni finestra e ranking) consentono la prioritizzazione, il benchmarking e la valutazione delle performance degli indicatori territoriali.
Framework per la Qualità e la Validazione dei Dati
All’interno del framework DIVA, la qualità dei dati è considerata una componente fondamentale del processo analitico. Ogni indicatore viene valutato in modo sistematico in base alla sua fonte, al livello di affidabilità e al grado di validazione, garantendo trasparenza, coerenza e prontezza decisionale sull’intero dataset.
Classificazione delle Fonti
Le fonti dei dati sono classificate in categorie strutturate, tra cui dataset locali, nazionali, internazionali e derivati. Questa classificazione consente di valutare l’origine dei dati, la loro comparabilità e la rilevanza territoriale, garantendo che i risultati analitici rimangano ancorati a evidenze specifiche del contesto.
Livelli di Affidabilità
Ogni indicatore è associato a un livello di affidabilità basato sulla qualità e verificabilità della sua fonte. Il framework distingue tra dati ad alta, media, bassa affidabilità e dati stimati (proxy), consentendo una valutazione trasparente della robustezza dei dati e supportando un processo decisionale informato.
Logica di Validazione
Il processo di validazione in DIVA integra più livelli, tra cui controlli di coerenza, confronto tra fonti e formattazione strutturata dei dati. Gli indicatori vengono validati attraverso regole standardizzate integrate nell’architettura del database, garantendo l’allineamento tra raccolta, archiviazione e interpretazione analitica dei dati.
Il processo di validazione in DIVA integra più livelli, tra cui controlli di coerenza, confronto tra fonti e formattazione strutturata dei dati. Gli indicatori vengono validati attraverso regole standardizzate integrate nell’architettura del database, garantendo l’allineamento tra raccolta, archiviazione e interpretazione analitica dei dati.
I seguenti output analitici, generati tramite viste SQL e aggregazioni, illustrano la distribuzione delle fonti dei dati e dei livelli di affidabilità all’interno del dataset DIVA, fornendo una rappresentazione visiva del framework di qualità dei dati.
Struttura dei dati e valutazione della qualità
Il layer analitico di IDVA consente la valutazione sia dell’origine dei dati sia della loro affidabilità, fornendo una comprensione strutturata della base informativa territoriale.
Output analitici (valutazione basata su SQL)
Il dataset IDVA è fortemente radicato in fonti locali e nazionali, pur essendo prevalentemente composto da dati con un livello di affidabilità moderato; ciò indica una solida base territoriale, accompagnata dalla necessità di un ulteriore consolidamento qualitativo e di un benchmarking a livello internazionale.
Il livello analitico in IDVA trasforma i dati strutturati in output misurabili e interpretabili, supportando l’analisi spaziale, il monitoraggio degli indicatori e processi decisionali basati su evidenze.