Big Data per Dashboard Amministrativa Catalogo SSU

La presente tesi si inserisce nel contesto del sistema degli Sportelli Unici per le Attività Produttive (SUAP) e delle attività svolte da Infocamere nell’ambito dello sviluppo di strumenti digitali per il monitoraggio amministrativo. In particolare, l’attenzione è rivolta a una dashboard destinata a soggetti istituzionali, finalizzata all’analisi dei flussi procedimentali e delle performance del sistema SUAP. Attualmente, la dashboard restituisce indicatori relativi ai soli sportelli che utilizzano la piattaforma camerale; tuttavia, l’integrazione con il Catalogo nazionale dei procedimenti e con le infrastrutture di interoperabilità previste dal sistema consente di prospettare un’estensione del monitoraggio all’intero ecosistema SUAP a livello nazionale. L’obiettivo della tesi è analizzare e progettare l’evoluzione della dashboard come sistema informativo avanzato, basato sull’integrazione di dati amministrativi eterogenei e sulla valorizzazione dei metadati associati ai procedimenti, al fine di supportare attività di governance e decision making nella pubblica amministrazione. In una prima fase, viene condotta un’analisi della struttura attuale della dashboard, con particolare riferimento all’organizzazione degli indicatori, ai modelli di rappresentazione dei dati e agli aspetti di user experience. L’analisi evidenzia le principali criticità in termini di leggibilità, coerenza informativa e capacità di supporto all’interpretazione dei fenomeni amministrativi. Successivamente, viene proposta un’estensione del sistema di indicatori orientata al monitoraggio dinamico dei procedimenti amministrativi, attraverso l’introduzione di metriche derivate dall’analisi dei flussi e degli stati delle istanze. In particolare, vengono definiti indicatori di anomalia nei workflow procedimentali, indicatori di superamento dei tempi standard e misure di scostamento tra tempi effettivi e tempi normativi, sfruttando le informazioni temporali e strutturali disponibili nei descrittori di istanza e nei metadati del sistema. Tali indicatori consentono di individuare inefficienze, colli di bottiglia e criticità sistemiche nei processi amministrativi. Infine, la tesi esplora l’evoluzione dell’architettura dati sottostante, analizzando il passaggio da un modello basato su database relazionale a un’infrastruttura orientata ai big data, in grado di gestire elevati volumi, varietà e velocità dei dati provenienti da fonti distribuite. In questo contesto, viene approfondito il ruolo delle architetture di interoperabilità, degli e-service e dei protocolli di comunicazione tra le componenti del sistema (front-office, back-office ed enti terzi), nonché l’utilizzo dei metadati del Catalogo nazionale per garantire coerenza, tracciabilità e integrazione semantica delle informazioni. La tesi si configura quindi come un contributo alla progettazione di sistemi informativi pubblici data-driven, in cui l’integrazione tra architetture interoperabili, modelli di dati e strumenti di data analytics consente di migliorare il monitoraggio dei procedimenti amministrativi e di rafforzare la capacità di governance della pubblica amministrazione.