La progettazione degli Open Archive: sfide e opportunità Susanna Mornati IT Program Manager Progettando 2009, Verona 25 settembre 2009

Overview Parte Prima: Il contesto Gli obiettivi Gli stakeholder Il portfolio Parte seconda: Gli esempi (4) –Le dimensioni –Le sfide –Le soluzioni Le opportunità Lezioni apprese

Il contesto Progettazione di Institutional Repository presso vari atenei con impiego di tecnologie di Open Archive Institutional repository: –Digital Asset Management System –Showcase della produzione intellettuale Prodotti della ricerca: –Pubblicazioni (es. articoli su periodici, monografie, proceedings, …) –Set di dati scientifici, software, brevetti, rapporti, tesi…

Gli obiettivi Raccogliere, catalogare, conservare, rendicontare, esporre i prodotti dellattività di ricerca Benefici attesi: –maggiore visibilità e prestigio dellistituzione e dei suoi componenti –maggiore copertura e completezza dei dati qualità –strategie informate per la gestione delle risorse: dati informazioni conoscenza

Gli stakeholder Ricercatori e docenti dellateneo, studenti Amministratori Organismi di valutazione interni ed esterni Ministero Finanziatori della ricerca Tecnici e operatori dellinformazione (partnership consorzio CILEA)

Il portfolio Esperienze realizzate: –AIR, Università degli Studi di Milano ( dal 2006http://air.unimi.it –DocTA, Università Cattolica del Sacro Cuore ( dal 2007http://tesionline.unicatt.it/ –BOA, Università degli Studi di Milano Bicocca ( dal 2008http://boa.unimib.it –RCR, Università degli Studi di Palermo ( dal 2009http://surplus.unipa.it/oa/

Gli esempi - AIR

Le dimensioni - AIR 9 facoltà, quasi 200 strutture di ricerca (dipartimenti, istituti, centri) prodotti della ricerca in oltre 2000 collezioni, 7400 autori Oltre 20 anni di copertura Parametri per tempi e costi: dimensioni (# autori e prodotti), complessità (# sistemi informativi da integrare, modalità di colloquio, sincronizzazioni), attività (pre-popolamento dati, crosswalk,…)

Le sfide - AIR System integration e interoperabilità Colloquio con sistemi informativi legacy (anagrafiche del personale, degli studenti, delle strutture, …) Colloquio con sistemi informativi esterni (IN: banche dati bibliografiche e bibliometriche, OUT: sito docente Ministero, …) Conferimento dati per altre applicazioni (BI, sito web, …)

Le soluzioni - AIR Tecnologie open Software open source: collaborazione con la community, rapidità e sicurezza Utilizzo di standard open: garantire interoperabilità e durata

Gli esempi - DocTA

Le dimensioni - DocTA 45 corsi e scuole di dottorato 359 tesi di dottorato e altrettanti autori 3 anni di copertura Parametri per tempi e costi: # uffici, # procedure, # sistemi informativi da integrare, vincoli di servizio (es. apertura domande di tesi)

Le sfide - DocTA Processi di business Analisi e automazione di processi Coinvolgere vari uffici aumentando interazioni e comunicazione Modificare e concatenare procedure, tendendo alla semplificazione Eliminare duplicazioni (procedure, dati) Migliorare il servizio allutente (studente di dottorato)

Le soluzioni - DocTA Mandato istituzionale Approccio top-down, forte governance centrale Distribuite deleghe e incarichi Ciascuno ha il proprio compito e la propria responsabilità Tutti collaborano al raggiungimento dellobiettivo

Gli esempi - BOA

Le dimensioni - BOA 8 facoltà, 21 dipartimenti di ricerca 6700 prodotti della ricerca in oltre 160 collezioni, quasi 1000 autori Oltre 10 anni di copertura Parametri per tempi e costi: # e complessità delle funzionalità specifiche da implementare, # iterazioni di processi (analisi, progettazione, sviluppo, deploy, test, consegna, ecc)

Le sfide - BOA: Molteplicità e complessità Grandi dimensioni di progetto (> 1000 persone coinvolte) Alfabetizzazione informatica eterogenea Uffici diversi con interazioni complesse Molti ambienti con scarsa comunicazione reciproca (ricercatori/ amministratori/ operatori) Requisiti in evoluzione (iterazioni multiple)

Le soluzioni - BOA: Extreme Project Management Attenzione alla gestione delle relazioni, in particolare quelle interne allistituzione Aspetti tecnici curati, ma non critici Fasi affrontate in maniera flessibile rescheduling continuo Lavorare per approcci incrementali (affinamento dei requisiti in corso dopera) Forti competenze di dominio ( definizione requisiti)

Gli esempi - RCR

Le dimensioni - RCR 12 facoltà, 78 dipartimenti di ricerca prodotti della ricerca in oltre 160 collezioni, 4650 autori Oltre 6 anni di copertura Parametri per tempi e costi: salto nel buio

Le sfide - RCR: Data quality Automazione della raccolta dati –Centralizzata distribuita –Disponibilità e aggiornamento continui –Validazione –Valutazione –Rendicontazione –Monitoraggio e strategie Puntare al miglioramento della qualità dei dati

Le soluzioni – RCR: Migliorare la qualità dei dati Raccolta dati distribuita ma strutturata Obbligatorietà della immissione Tipologie e valori a selezione limitata Campagne di raccolta con date di scadenza Condivisione dei criteri da adottare Budget con attività a forfait e a giornate

Le opportunità Lavorare con tecnologie avanzate Lavorare a contatto con il mondo della ricerca Imparare a gestire progetti grandi e complessi Imparare a trovare, proporre e far accettare soluzioni originali Costruire team motivati e creativi

Conclusioni (lessons learnt) Condividere gli obiettivi con il committente Condividere priorità e scadenze Presentare soluzioni e non problemi Mediare fra le componenti interne Vincere la diffidenza (es. sistemi informativi interni) Change Management: ambiente accademico Strategia win-win: forte visibilità esterna dei risultati del progetto per committente ed esecutore Comunicazione soprattutto

You manage things; you lead people Amm. Grace Hopper, Marina degli Stati Uniti Grazie a voi per lattenzione e grazie al mio eccellente team: Andrea B. Andrea M. Andrea P. Anna Daniela Davide Nilde Susanna Mornati