Grosso batini

Università degli studi di Torino – Corso di laurea in Fisica
maggio 2006

Trattamento dati nelle
imprese

Riccardo Grosso

Direzione Atenei, Cultura, Banche Dati e Sistemi Decisionali

Le attività di
recupero e integrazione della
conoscenza concettuale sui dati PA
Azioni di medio termine

Prof. Carlo Batini
Università Bicocca - Milano


Contenuti

Perché la modellazione concettuale dei dati è
importante nei processi produttivi del
CSI-Piemonte

Attività in corso

Primi risultati


IL CSI Piemonte …

Gestisce circa 500 basi di dati di interesse di un vasto insieme
di amministrazioni del Piemonte
Le 500 basi di dati sono rappresentate nella grande generalita’
con schemi logici o fisici relazionali
Percio’:
La risorsa informazione e’ nascosta, in quanto
rappresentata solo nei suoi aspetti tecnologici
La risorsa informazione e’ rappresentata in
modo non integrato ed eterogeneo nelle 500
basi di dati.


L’informazione negli schemi e’ nascosta ……

DATA DIVISION.
WORKING-STORAGE SECTION.
01 PERSONA.
05 UOMo.
10 COD-UOMO PIC X(5).
10 DESC-UOMO PIC X(80).
05 DONNA REDEFINES UOMO.
10 TIPO-RECORD PIC X.
10 COD-DONNA PIC 9(5).
10 DESC-DONNA PIC X(80).
01 AMMINISTRAZIONE.
05 REGIONE.
10 COD-REGIONE PIC X(3).
10 COD-DUMMY PIC X(6).
10 DES-REGIONE PIC X(80).
05 PROVINCIA REDEFINES REGIONE.
10 COD-PROVINCIA PIC X(3).
10 COD-DUMMY2 PIC X(3).
10 DES-PROVINCIA PIC X(80).
05 COMUNE REDEFINES REGIONE.
10 COD-PROVINCIA PIC X(3).
10 COD-COMUNE PIC X(3).
10 DES-COMUNE PIC X(80).
01 PERSONA-AMMINISTRAZIONE.
05 LEGAME.
10 COD-PERSONA PIC X(5).
10 COD-AMMIN PIC X(3).


Gli schemi sono non integrati ed eterogenei

Persona

Codice Numero Codice Codice
fiscale Codice
tessera fiscale progres- interno
sanitaria sivo

Anagrafe Anagrafe Anagrafe Archivio Archivio
residenti assistiti soggetti dipendenti cacciatori
fiscali

Visione

Il CSI Piemonte e le Amministrazioni del piemonte sono
coinvolte nei processi di eGovernment, sia a livello
locale (Piemonte) sia a livello nazionale (cooperazione
con le Amministrazioni centrali)
Sono percio’ protagonisti nel disegno di cambiamento


Per attuare questo disegno
abbiamo bisogno di

1. Un modello per rappresentare gli schemi dati
2. Una struttura con cui organizzare gli schemi in un
repository
3. Una metodologia con cui creare e manutenere il repository
in maniera efficiente a partire dalla conoscenza disponibile
4. Uno scenario di utilizzazione della conoscenza accumulata
5. Uno strumento di supporto


1. Il modello
Il modello Entita’ Relazione


Esempio di schema nel modello Entita’ Relazione
Le persone si dividono in donne e uomini.
Le persone sono descritte da codice e cognome
Le persone sono nate in Comuni, i Comuni sono
localizzati in Province e le Province in Regioni
Comuni, Province e Regioni hanno codice e nome

Generalizzazione

Persona Comune Provincia Regione
Codice Codice in Codice in Codice
nato Nome Nome Nome
Cognome

Donna Uomo Entita’
Attributo
Relazione

Le persone si dividono in donne e uomini.
Le persone sono descritte da codice e cognome
Le persone sono nate in Comuni, i Comuni sono
localizzati in Province e le Province in Regioni
Comuni, Province e Regioni hanno codice e nome

Persona Comune Provincia Regione
Codice Codice In Codice in Codice
nato Nome Nome Nome
Cognome

Donna Uomo

DA TA DIV ISION.
W ORK ING-STOR A GE SECTION.
01 PERSONA .
05 UOM o.

Dal Cobol,
10 COD-UOM O PIC X (5).
10 DESC-UOM O PIC X (80).
05 DONNA R EDEFINES UOM O.
10 TIPO-R ECOR D PIC X .
10 COD-DONNA PIC 9(5).

al modello
10 DESC-DONNA PIC X (80).
01 A M M INISTR A ZIONE.
05 R EGIONE.
10 COD-REGIONE PIC X (3).
10 COD-DU M M Y PIC X (6).

Entita’ Relazione
10 DES-R EGIONE PIC X (80).
05 PR OV INCIA R EDEFINES R EGIONE.
10 COD-PR OV INCIA PIC X (3).
10 COD-DU M M Y2 PIC X (3).
10 DES-PR OV INCIA PIC X (80).
05 COM UNE R EDEFINES R EGIONE.
10 COD-PR OV INCIA PIC X (3).
10 COD-COM U NE PIC X (3).

al linguaggio
10 DES-COM UNE PIC X (80).
01 PERSONA -A M M INISTR A ZIONE.
05 LEGA M E.
10 COD-PER SONA PIC X (5).
10 COD-AM M IN PIC X (3).

naturale


2. La struttura del repository di schemi


Studio CSI Assinform

Organizzazione
Fornisce Fruisce

Flusso di dati Riguarda Materia


Noi siamo interessati sia ai flussi
che alle basi di dati
Materia

Organizzazione Aggiorna
Usa Base Dati
Fornisce Fruisce

Flusso di dati


Metaschema – Versione dettagliata - 1
Materia/
Argomento CSI

Aggiorna Schema logico
Organizzazione
Usa fisico
Fornisce Fruisce

Flusso di dati
Schema concettuale

Concetto di schema
(Entita’/Rel/Generalizzazione)


Ma se io ho tanti schemi concettuali, come faccio a dar loro una
struttura? Non li posso certo integrare in un unico schema….


Due strumenti concettuali

Integrazione, per “mettere insieme”
e “riconciliare”
Astrazione, per “capire” e
“sintetizzare”


Integrazione (linguaggio naturale)
•Lavoratori, loro citta’ di nascita e relativa regione
•Lavoratori e loro organizzazioni, e, delle organizzazioni,
•regioni dove sono localizzate

Schema 1
Lavoratori e loro organizzazioni
Schema 2
Lavoratori, loro citta’ di nascita e relativa area regionale
Schema 3
Organizzazioni e regioni dove sono localizzate


L’integrazione: modello Entita’ Relazione

Lavoratore nato Citta’ in Regione

lavora

Organizza in
zione

Lavoratore
Area
lavora
Organizza in
zione
Organizza
zione


L’astrazione (linguaggio naturale)

•Lavoratori, organizzazioni dove lavorano e riferimenti
•geografici di nascita e di localizzazione.

•Lavoratori, loro citta’ di nascita e relativa regione
•Lavoratori e loro organizzazioni, e delle organizzazioni
•Regioni dove sono localizzate


L’astrazione: modello Entita’ Relazione

Riferimento
Lavoratore nato geografico

lavora

Organizza
zione
in


lavora

Organizza in
zione


Se le usiamo insieme: integrazione + astrazione
Riferimento

Astrazione
in

Organizza
zione
in


Integrazione
in

Organizza in
zione

Lavoratore
Area

lavora
Lavoratore nato Citta’ in Regione Organizza in
zione
Organizza
zione


La struttura
di integrazione - astrazione
Riferimento

lavora
Integrazione –
Astrazione
Organizza
zione
in

Lavoratore
Regione

lavora
Lavoratore nato Citta’ in Regione Organizza in
zione
Organizza
zione


Le abbiamo usate iterativamente ottenendo il repository

Previdenza Giustizia Ambiente Salute

Schemi base e schemi astratti

Schemi astratti

Schemi base


3. Una metodologia per costruire il repository
a partire dalla conoscenza disponibile


Conoscenza disponibile
per popolare il repository

Gli schemi logici e fisici della PA Piemontese (PAP) gestiti da Infodir
Circa 500 schemi logici con
Circa 18.000 tabelle con
Circa 200.000 campi
Gli schemi concettuali della PA centrale (PAC) censiti e organizzati
dall’Aipa in un Repository analogo
Circa 5.000 entita’
Circa 10.000 attributi
Circa 50 schemi astratti della PA Centrale, organizzati
secondo le operazioni di integrazione astrazione


Facendo cio’ con basso utilizzo di risorse

Se procediamo con una metodologia tradizionale di
reverse engineering sui 500 schemi PAP, assumendo
due settimane persona a schema, si ha:
Risorse con procedura tradizionale = 0,5
mesi persona * 500 = 25 anni persona
Dovevamo inventarci una metodologia approssimata che
ci permetta di ridurre l’uso delle risorse di un ordine di
grandezza


Repository PAC – struttura completa SCHEMA INTEGRATO DELLE BASI DI DATI DELLA PA DI 1° LIVELLO

SCHEMA INTEGRATO DELLE BASI DI DATI DELLA PA DI 2° LIVELLO

SCHEMA INTEGRATO DELLE BASI DI DATI DELLA PA DI 3° LIVELLO

RISORSE SERVIZI

SERVIZI SOCIALI ED ECONOMICI
SERVIZI GENERALI SERVIZI DIRETTI

SERVIZI SOCIALI SERVIZI ECONOMICI

RISORSE
RISORSE DI RISORSE RISORSE CE RTIFICA- ASSICURAZ IO- T RASPORT I
ST RUME NT AL I E STAT IST ICA AFFARI E DIL IZ IA CUL TURA
SUPPORTO FINANZ IARIE IMMOBILIARI UMANE NE SOCIAL E DIFE SA GIUST IZIA SICURE Z Z A SANIT A' IST RUZIONE AMBIE NT E L AVORO PRODUZ IONE COMUNICAZIONI
E ST E RI
6/53 RELAZIONI ITALIANE ALL' ESTERO
4/36 RELAZIONI ESTERE IN ITALIA
3/30TERASFE RIME NTPE RFONDI PUIBBLICI

ST RUMENT I

BENI IMMOBIL I
AUT OME Z ZI

RAPPRESE NTANZ E

AZIENDE INDUSTRALI
10/100 BENI CULTURALI
PROTOCOL LO

FORMAZ IONE

AZIENDE AGRICOLE
DIPENDE NTI

TRASPORTI
LAVORO
ORGANI COL L E GIALI

CRIMINALITA'

SICUREZZA INTERNA
PREVIDENZA

SERVIZIO SANITARIO
ASSISTENZA
10/76 ATTIVITA' GIURIDICA
CAT AST O

ISTRUZIONE
FISCO

AMBIENTE
DOGANE

E NTI
3/182 CAPIT OL I DI SPE SA

9/118
O

2/89
3/59

37/336
2/65
2/93

A NT I LOCAL I
8/293
6/69

10/178
3/75

3/66

6/76

5/56

8/213
3/134
9/118
2/12

9/112
3/53
6/155
6/130


Lo schema piu’ astratto

Unità
organizzativa
Bene
Soggetto

Riferimento Documento
territoriale


In sintesi

Pubblica Amministrazione Pubblica Amministrazione
centrale locale

Rappresentazione 550 schemi
concettuale

Rappresentazione
logico fisica
18.000 tabelle


Schemi descritti nel Repository
Unità
Bene Soggetto organizzativa

Riferimento Documento
territoriale

Soggetto

S. fisico S. giuridico


MGG, MI,
47 MF, MT MIBCA ,
40 48 650
165 180 MT, MTN
MI, MS 526
38 37 36 110
39 35
174
82 59 MAE, MURST,
89 98 MPI
Contribuente utente anagrafe
153
ufficio iva tributaria
6 600
appartenente casalinga
163
MI, MT, MD catasto
assistito
162 borsista 16 601
tossicodipendente volontario
520 contribuente
Ricorrente per con handicap 142
161 invalidità civile
invalidità civile Salute ed fisco vita
91 sociale studente
assistenza straniero
pensionato
164
di guerra scuola 81
pensioni Segretario
Soggetto fisico comunale
politica MI
Alla ricerca di
disoccupato
653 prima occupazione lavoro candidato
160 giustizia
52 Alla ricerca di 80
74 92 lavoratore affari esteri segnalato
nuova occupazione
101 Tossicodipendente
190 segnalato
654 straniero italiano detenuto
2 autonomo 66
88 104 dipendente in attesa di giudizio
54 105 663
4 Richiedente
171 condannato 99
53 71 603 cittadinanza
MAE, MF, 7
87 19 Richiedente residente 72
MGG,11MI, 108 MAE, MGG,
12 10 120 visto all’estero
651 MIBCA, MLP, 21 63 MI
20 9
65 MLPS, MT, 24 25 18
97 109
MTN, MCE, 27 90
68 93 96
Schemi base e
501 51
MD, MURST 131 5
45 73
172 137 132
64
656
516 515
55
531
173
86
136 Gerachie di generalizzazione
MAE, MI,
602 170 507
506
111 MLPS Caso Soggetto fisico

La gerarchia di soggetto
–soggetto fisico
•Lavoro
•lavoratore
–lavoratore autonomo
–dipendente pubblico
•disoccupato
•……
–soggetto giuridico
•impresa
•istituzione p.a.
•Istituzione sociale privata
•……

Utlizzeremo percio’ una conoscenza piu’
sintetica: le gerarchie di generalizzazione

Pubblica Amministrazione Centrale Pubblica
Amministrazione
Locale

Schemi Gerarchie di
concettuali Generalizzazione:
-Cittadino
-Impresa
-Organizzazione
-Documento
-Luogo
-Bene
Schemi logici


Sintesi della metodologia

Scopo della metodologia: semplificare il compito del
referente dati, utilizzando il piu’ possibile strumenti
automatici, a costo di una certa approssimazione nelle
scelte.
Assunzione: ad un certo livello di astrazione gli schemi
della PAL Piemontese sono “simili” a quelli della PA
Centrale. Si differenziano nei livelli di astrazione piu’
bassi.


Le due fasi della metodologia

Fase Schema Fase Schema
automatica scheletro manuale finale

Referente dati
competente
sul dominio


Fase automatica: generazione entita’
1-GENERAZIONE ENTITA'

input:
a) le entita' delle ontologie
b) le tavole della base dati

output:
x) le tavole "pescate" dall'algoritmo
y) le entita' delle ontologie corrispondenti alle tavole pescate in x

ALGORITMO:
- PER OGNI ENTITA' DELLE ONTOLOGIE (LOOP)
- PER OGNI TAVOLA DELLA BASE DATI
- SE C'E' ALMENO 1 ATTRIBUTO DELLA TAVOLA CHE SIA
"SOMIGLIANTE" AL NOME DELL'ENTITA' DELL'ONTOLOGIA
- SCELGO L'ENTITA'
- ENDIF
- END LOOP
- END LOOP

SOMIGLIANTE = LIKE "STRINGA" IN NOME E/O DESCRIZIONE ATTRIBUTO

Passo 1: Generazione entita’

Gerarchie
PA
Centrale
E1

PA Attributi e
Piemontese ….. Tabelle


Generazione entita’
Ricerca per somiglianza

Gerarchie
PA
Centrale
E1

Attributi e
PA Tabelle degli
Piemontese ….. Schemi logici


Generazione entita’
E3
passo finale
PA
Centrale E2

E1

E2

E1 E3

PA
Piemontese Attributi e
….. Tabelle

Generazione generalizzazioni
2-GENERAZIONE GENERALIZZAZIONI

input:
a) le entita' trovate in generazione entita'
b) le tavole trovate in generazione entita'

output:
x) le generalizzazioni delle entita'
y) le generalizzazioni delle tavole

algoritmo:
- osservando le generalizzazioni complete delle entita' delle ontologie,
riporto quelle presenti nelle entita' selezionate in generazione entita'
- per analogia, le tavole corrispondenti alle entita' "sposano" le medesime
generalizzazioni
Con un esempio astratto, se ho una ontologia completa
A
B
C
D
E

Generazione generalizzazioni
se precedentemente ho selezionato A, B, D le generalizzazioni
trovate
saranno
A
B
D

Se avevamo corrispondenza tra A e TAV1, B e TAV2, D e TAV4,
avremo la
gerarchia di generalizzazione tavole:
TAV1
TAV2
TAV4


Generazione relazioni
3-GENERAZIONE RELAZIONI

input:
a) le entita' selezionate ai passi precedenti

output:
x) le relazioni tra le entita' selezionate

algoritmo:
- per ogni entita' delle ontolologie selezionata (loop)
- cerco nei 500 schemi le entita' (dei 500 schemi)
- con riferimento all'esempio astratto di cui sopra avremo
ad
esempio:
per A: A1,A2,...AN
per B: B1,B2,..BN
per C: C1,C2,...CN
per D: D1,D2,...DN
per E: E1,E2,...EN

Generazione relazioni
- supponiamo di trovare
A1-B4 (A-B)
A7-B5 (A-B)
B3-D9 (B-D)
C8-C4 (C-C)
C6-D2 (C-D)
C1-E8 (C-E)
- in casi di molteplicita' scelgo 1 sola relazione, piu' o meno
arbitrariamente...
- nell'esempio scegliero':
A-B (una delle 2 relazioni trovate)
B-D
C-D
C-E
non scelgo ma potrei farlo C-C
- il cammino relazionale selezionato sara' A-B-D-C-E


Generazione attributi
4-GENERAZIONE ATTRIBUTI

input:
a) le entita' selezionate in passo 1
b) le tavole selezionate in passo 1
c) gli attributi delle tavole selezionate in passo 1 (vedasi algoritmo del
passo 1)

output:
x) per ciascuna entita' i suoi attributi

algoritmo:
importo IN ciascuna entita' gli attributi delle tavole corrispondenti
Con il solito esempio, se avevamo
A corrisponde a TAV1 (CAMPO1, CAMPO2)
B corrisponde a TAV2 (CAMPO3, CAMPO4)
D corrisponde a TAV4 (CAMPO5, CAMPO6)
l'output sara'
A (CAMPO1, CAMPO2)
B (CAMPO3, CAMPO4)
D (CAMPO5, CAMPO6)

Infer constraints
5-GENERAZIONE RELAZIONI (PASSO ADDITIVO FATTO SUI CONSTRAINTS
FISICI)
input:
a) le tavole pescate al punto 1 di generazione entita'
output:
x) le tavole selezionate unite dagli eventuali constraints, piu' eventuali
tavole che si frappongono per costituire il cammino dei constraints
algoritmo:
- con un tool (generalmente erwin) si effettuano sulla base dati
operazioni
di "infer relationship" considerando:
- chiavi primarie e chiavi straniere esistenti
- indici univoci
- somiglianza di nomi campi
- si derivano i constraints (relazioni fisiche)
Con un esempio, se avevamo individuato precedentemente le tavole
TAV1, TAV2
e TAV4, il cammino relazionale fisico ottenuto dai constraints potrebbe
essere:
TAV1-tav5-TAV4-TAV2 (tav5 viene introdotto perche' necessaria al
cammino per unire TAV1 e TAV4)

Verifica col referente dati
6-VERIFICA CON REFERENTE DATI

input:
a) tutto il materiale prodotto nei passi precedenti
b) le indicazioni del referente dati che in generale saranno di 2
tipi:
- mi aspettavo venisse pescata ANCHE questa tavola
- NON mi aspettavo venisse pescata quest'altra tavola

output:
x) il modello dati con i concetti in piu' e/o in meno verificati col
referente dati

algoritmo:
- per ogni entita' pescata impropriamente, la rimuovo (il criterio di
somiglianza spara nel mucchio)
- per ogni entita' mancante, la aggiungo con la consulenza del
referente
dati, corredandola di attributi e relazioni

Passo Manuale: Verifica del referente dati


Esempio simbolico
Schema
“automatico” Schema
dopo verifica referente


Sperimentazione


Matrice Basi di dati selezionate - Domini - Organizzazioni

Dominio/ Regione Provincia di Citta’ di Torino
Organizzazione Piemonte Torino
Territorio
x x x
Imprese
x
Sanita’
x


Basi di dati selezionate - 2
Regione Piemonte
Argomento imprese
• Dominio agricoltura
– Registro aziende agricole
• Dominio lavoro e imprese
– Attivita’ produttive
– Finanziamenti alle imprese
Argomento sanita’
• Dominio sanita’
– Statistiche interruzioni di gravidanza
Argomento territorio
• Dominio territoriale
– Legislazione su risorse idriche
– Rete idrogeologica
– Stradario

Basi di dati selezionate - 2

Citta’ di Torino
•Argomento territorio
–Dominio territoriale
»Toponomastica citta’
Provincia di Torino
•Argomento territorio
–Dominio catasto
»Registro strade provinciali


Contesto

Documento

Soggetto

Luogo
Soggetto fisico
/
persona fisica
Riferimento
catastale


Organizzazione Città di Torino

Riferimento
Luogo
catastale

Soggetto
Soggetto fisico/ persona
fisica



Soggetto

Soggetto
Luogo fisico/ persona
fisica

Documento


Dominio territoriale

Soggetto
fisica

Documento

Riferimento
Luogo
catastale


Toponomastica Città

Riferimento Soggetto
Luogo
catastale

Località
Soggetto fisico
Unità / Persona fisica
immobiliare
urbana
Sede Contribuente

Appartenente
catasto


Organizzazione Provincia di Torino

Riferimento
Luogo catastale

Soggetto
fisica



Soggetto

Soggetto
Luogo fisico/ persona
fisica

Documento

Soggetto
giuridico

Impresa


Dominio catasto

Soggetto
Documento Soggetto
fisico/ persona
fisica

Italiano

Soggetto
Luogo giuridico

Riferimento Impresa
catastale


Cspvto Registro strade provinciali

Documento Soggetto Luogo

Sede
Responsabili
Soggetto fisico/ Soggetto
Persona fisica giuridico
Strutture Località

Contribuente Impresa

Traverse

Diario Volumi di
elemento Diario traffico

Elementi


Organizzazione Regione Piemonte

Soggetto
Documento Soggetto
fisico/ persona
fisica

Luogo


Argomento imprese

Documento Soggetto

Luogo

Riferimento
catastale


Dominio agricoltura

Luogo

Riferimento
catastale

Localita

Sede

Soggetto
Soggetto
fisico/ persona
fisica

Contribuente
Appartenente
catasto


Smrgaa Registro aziende agricole

Soggetto Luogo

Bene
Soggetto fisico Soggetto Particella Riferimento
– giuridico Catastale Catastale
Persona fisica Bene Privato
Tipo zona
Altimetrica
Contribuente Italiano Impresa Particella
Immobile Import

UTE
Appartente Sezione Provincia Tipo Tipologia
Catasto Azienda

Tipo
Regione Conduzione utilizzo
Tipo Forma
particella Import
Fabbricato
Documento

Versamento
con delega Profilo Intermediario Tipo Area

Tipologia Componente Profilo
Procedimento Livello Utente Iride
Profilo Funzione Foglio
azienda

Livello
Abitazione Accesso
Componente

Dominio lavoro e imprese

Luogo

Localita

Sede

Documento
Soggetto
Soggetto
fisico/ persona
fisica
Soggetto
giuridico Contribuente

Impresa


Atp aaep att Aaep Attività Produttive
econom Tt Infocamere Tt tipo
produttive ateco91 attività impresa
Tt tipo
aaep dati legame
azienda Tt Aaep
Ateco inail attivita Ab01 rappr
impresa Ab04 legale
Inail cliente legami
Inail azienda Tt
comune
Inail pat

Soggetto Luogo

Riferimento
Soggetto fisico Sede Catastale
–
Persona fisica Soggetto Località
giuridico
Documento

Impresa
Aaep Aaep t
azienda causale Infoc
Aaep fonte cess procedura
azienda concorsuale

Fp Infoc
azienda azspe
Abia Abia Infoc
Infoc
sede azienda persona ri
oggetto
sociale

Moni Finanziamenti alle Imprese

Utente Soggetto

Soggetto fisico Soggetto
/ Persona Contributo
giuridico
fisica

Generatore Contributo
Italiano Impresa
invio file revocato

Documento Spesa Contributo
progetto liquidato

Atto
Contributo
registro
concesso
Norma Attuazione
agevolazione Fonte normativa


Argomento sanità

Italiano
Riferimento
catastale Soggetto
fisica

Luogo Soggetto
giuridico Documento
Contribuente

Bene
Impresa
Appartenente
catasto
Bene privato

Immobile


Dominio sanità

Soggetto
Documento Soggetto fisico/ persona
fisica

Italiano
Luogo
Sede

Soggetto
giuridico
Località

Riferimento Impresa
catastale


Asivg Statistiche interruzioni di gravidanza

Documento Soggetto

Luogo
Rata di pensione
emessa Soggetto fisico
/ Persona
Asi-t fisica
Struttre 1998
Ass-r-ssr
Assistenza Assistito Tossicodipendente
Ass-t-ss Ass-t-ss
Riabilitativa Territoriale
Ass-s-tiposs
riabilitativa
Ass-d-tiposst
assistenza
Ass-t Ass-t-ss
Anagrafe ss ospedaliera

Ass-t Ass-d -tiposs Ass-t-sso Ass-t-u
dipartimento ospedaliera Assetto ospedaliera
organizzativo



Luogo Documento

Soggetto

Soggetto
fisico/ persona Tossicodipendente
fisica


Dominio territoriale

Soggetto Documento

Riferimento
catastale

Luogo Bene

Bene privato
Sede Località

Immobile

Stradario


Giuridr Legislazione su risorse idriche

Pubblicazione L-doc-sett-tem
Ente emanante

Normativa Settore termico

Documento
File normativa Tipologia

Organo
Bibliografia Sentenza
giurisdizionale

L fileriass sen
biblio File riassuntivo


Siri Rete Idrogeologica

Soggetto Documento

Sede
Bene Luogo

Riferimento Località
catastale
Immobile Mobile

Comuni Stradario
Terreno Aqcuedotto Italia

Demanio
necessario Province
idrico Italia


Sitad Stradario

Tipo Via
Luogo

L1 Tipo
Località
Nome Via

Nome Via
Stradario

Stradario
storico Stradario VAR


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