L’Anagrafe Comunale Soggetti/Oggetti/Relazioni Progetto ELI-CAT

1. L’Anagrafe Comunale Soggetti/Oggetti/Relazioni Progetto ELI-CAT Gestione digitale integrata dei servizi locali in materia fiscale e catastale mediante modelli di cooperazione applicativa

2. Il “duplice ruolo” dell’Anagrafe Comunale SOR

3. Anagrafe popolazione Anagrafe tributaria Edilizia Privata Tributi Atti unici Notai Utenze ACI ORCHESTRATORE LOCALE CHIAVE ESTERNA CHIAVE ESTERNA RDBMS RUP ACS ACO RUP INTERFACCIA ACSOR – Modulo Base ACSOR – Modulo Esteso Il Modulo Base e di Estensione di ACSOR

4. Codice Soggetto 12345 Data ultimo agg. 02/02/2009. Tipo soggetto Fisico RSSMRA70A01L103Q Codice Fiscale SOGGETTO DA TRIBUTI Nome Mario SOGGETTO DA ANAG. TRIBUTARIA Cognome Rossi SOGGETTO DA CATASTO Via Giuseppe Verdi SOGGETTO DA CATASTO Civico 10 Scala 1 SOGGETTO DA CATASTO Interno 2 SOGGETTO DA ANAG. POPOLAZIONE …. …. Criteri di modellazione della componente ACS Soggetto ACS Blocco informativo e provenienza Grado di certificazione Fonti Operazionali Riconciliate DATI ANAGRAFICI D’IDENTIFICAZIONE INDIRIZZO DI RESIDENZA CODICE FISCALE PARTITA IVA RAPPRESENTANTE LEGALE RECAPITO Anagrafe popolazione Catasto Anagrafe Tributaria Tributi

5. Criteri di modellazione della componente ACO Ogni singolo oggetto viene “costruito” a partire dall’integrazione delle singole fonti informative che ne detengono la “conoscenza”, ad es.: gli identificativi catastali vengono desunti dall’Agenzia del Territorio l’ubicazione dell’immobile (fino all’interno) viene recepito dall’Anagrafe la superficie è ricavata dai dati metrici catastali e/o dall’ultima denuncia presentata a fini Tarsu (a seconda di quale sia il dato più attendibile) Uno degli obiettivi primari di ACO è quello di massimizzare la capacità di correlare la “chiave toponomastica” (via, civico, interno) con quella “catastale” (foglio, numero, subalterno) Sfruttare i processi di “data cleaning & integration” per migliorare il grado complessivo di qualità dei dati offerti, come nel caso della bonifica dei dati relativi all’ubicazione degli immobili della definizione di un “tipo oggetto generalizzato”, che consente di raffrontare le destinazioni d’uso distintamente dichiarate nei singoli sistemi satellite della normalizzazione degli “stadi spuri” presenti nell’archivio dell’Agenzia del Territorio

6. Le tecniche di data cleaning dell’Anagrafe SOR Necessità di strumenti che consentano di raffrontare le informazioni non solo per “identità di valori” ma anche per “similitudine” Il Modulo Base di ACSOR integra un motore di riscontro incrociato, JMatcher, che consente l’individuazione di “record anagrafici corrispondenti” (record matching) anche solo per “mera approssimazione” Le diverse tecniche di data cleaning previste dal sistema: algoritmi di “analisi della frase” fondati sulla cosiddetta “logica fuzzy” correzioni di campi errati o assenti attraverso l’utilizzo di tabelle di look-up o decodifica bonifica delle informazioni errate o assenti desumendole da altri campi correttamente valorizzati classificazione e normalizzazione delle informazioni, anche utilizzando algoritmi di analisi lessicale/sintattica delle stringhe

7. Esempio di utilizzo dell’analisi sintattica

8. Le “tecniche di fusione approssimata” di ACSOR 80 60 60 80 l’incrocio produce una serie di legami con “gradi di similitudine” diversi. I dati dei due oggetti sono relativamente simili (a meno della categoria e degli identificativi catastali) e quindi i pesi non si differenziano molto (80 per i legami A2-A2 e A10-A10, 60 per quelli A2-A10) analizzando tutti i modi possibili di “attivare” (mantenere validi) i legami generati otteniamo: A2 – A2 e A10 – A10 produce 80+80 = 160 su 200 A2 – A10 e A10 – A2 produce 60+60 = 120 su 200 la soluzione scelta è dunque la prima (160 >> 120) ed è quella corretta