: La gestione della recente esperienza della pandemia ha evidenziato la necessità di accelerare il cambiamento culturale in atto nella pubblica amministrazione e di fondare il processo decisionale sulla conoscenza e analisi dei fenomeni attraverso dati affidabili e tempestivi. Il presente lavoro intende dare un contributo in tal senso, evidenziando l’importanza di utilizzare i dati, che solitamente vengono rilevati per finalità amministrative, per supportare anche la programmazione strategica. In particolare, ricostruita in formato elettronico la serie dei decessi nel comune di Bari dal 2010 ad oggi partendo dalle denunce di morte, l’approccio classico di analisi delle serie storiche, con l’individuazione delle singole componenti, ha consentito di sviluppare un modello che potrà essere utilizzato in maniera funzionale ai processi organizzativi interni, conservando la sua validità anche cambiando la tipologia di dati in input.

L’approccio modellistico per una programmazione più efficace dei processi amministrativi: il caso della mortalità da Covid-19

D'Uggento, A. M.
;
Tarantini, M.
2021-01-01

Abstract

: La gestione della recente esperienza della pandemia ha evidenziato la necessità di accelerare il cambiamento culturale in atto nella pubblica amministrazione e di fondare il processo decisionale sulla conoscenza e analisi dei fenomeni attraverso dati affidabili e tempestivi. Il presente lavoro intende dare un contributo in tal senso, evidenziando l’importanza di utilizzare i dati, che solitamente vengono rilevati per finalità amministrative, per supportare anche la programmazione strategica. In particolare, ricostruita in formato elettronico la serie dei decessi nel comune di Bari dal 2010 ad oggi partendo dalle denunce di morte, l’approccio classico di analisi delle serie storiche, con l’individuazione delle singole componenti, ha consentito di sviluppare un modello che potrà essere utilizzato in maniera funzionale ai processi organizzativi interni, conservando la sua validità anche cambiando la tipologia di dati in input.
2021
978-88-6629-066-7
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