Fair Data Auditor

Il Fair Data Auditor fornisce valutazioni automatizzate e riproducibili dell’equità dei dati per i set utilizzati in analisi e ML. Il pubblico principale comprende ricercatori, data scientist, team di governance e responsabili della conformità, che necessitano di KPI rigidi e verificabili prima della modellizzazione o del reporting.
Lo strumento profilerà attributi, calcolerà metriche di fairness e di rappresentatività e genererà rapporti orientati alla governance. Concettualmente combina il profiling del dataset con i calcoli delle metriche e un sistema di punteggio di qualità per rivelare dove i dati sovra- o sotto-representano gruppi o introducono bias.
Supporta sia feature numeriche sia categoriche, gestisce dati mancanti e può applicare pesatura o campionamento per stime robuste. Un elemento differenziante è il flusso di lavoro end-to-end auditable che produce output leggibile dalla macchina e narrazioni umane per la documentazione di governance.
Moduli aggiuntivi per plug-in metriche e opzioni di localizzazione permettono l’adattamento a standard regionali e requisiti di privacy. Applicazioni: pre-vetting dei dati prima di deployment ML, documentazione della provenienza dei dati e rischi di bias, audit interni per team di ricerca.
La soluzione enfatizza trasparenza, riproducibilità e azioni corrective concrete, consentendo ai team di quantificare rischio, confrontare dataset e giustificare decisioni di governance. Funzionalità chiave: profiling del dataset, metriche di fairness (parità, impatto dispărato, uguaglianza di opportunità dove applicabile), controlli di rappresentatività, punteggi di qualità e rapporti esportabili per governance e conformità.