Data Quality: è possibile farne a meno e guidare il business?

16 aprile 2020

Ogni giorno qualsiasi comparto operativo si destreggia tra una notevole mole di dati, che arrivano dalle più disparate fonti. Si rende perciò importante sviluppare una strategia diretta alla Data Quality: ovvero un’analisi costruttiva degli elementi a disposizione, con l’obiettivo ultimo di poterne incrementare la qualità in termini di impatto applicativo, puntando su caratteristiche essenziali come  integrità, consistenza e correttezza.  

 

Perché serve la Data Quality 

Utilizzare dati incompleti o errati, valori non ragionevoli o privi di un’identificazione univoca, oltre a provocare ripercussioni senza dubbio negative nel proprio business, porta inevitabilmente a perseguire  decisioni sbagliate e inefficaci, con grossi pericoli per l’intera filiera aziendale. Eliminando il rischio di criticità, spesso prodotto da piattaforme più o meno interconnesse tra loro, da database disordinati e da eventuali conflittualità tra applicativi, una corretta Data Quality si rende uno strumento essenziale per tutte quelle figure manageriali che necessitano il raggiungimento di risultato, rivestendo un ruolo centrale per avviare e integrare prodotti e servizi a partire proprio dal valore incrementale dalle informazioni a disposizione. Nell’ottica di una performante business governance il fattore qualità risulta un elemento fondamentale per costruire quell’insieme di processi e strategie impattanti sul proprio successo.  

 

Con il termine “qualità” si indicano un insieme di variabili qualitative o quantitative. Esistono quindi molte definizioni di qualità dei dati, ma i dati sono generalmente considerati di alta qualità se sono "adatti agli usi previsti nelle operazioni, nel processo decisionale e nella pianificazione”, caratteristiche imprescindibili di “fitness for use”, ovvero di idoneo al processo come l’accuratezza, la precisione, la coerenza, la completezza, l’attualità, la tracciabilità e la portabilità, (secondo uno standard internazionale ISO 8000 e ISO/IEC 25024 “Measurement of data quality”). 

 

In un ecosistema liquido e interconnesso, la quantità e la varietà di byte prodotti e utilizzati in tutto il mondo si traduce trasformando i dati in una fondamentale risorsa, ma anche in una massa costantemente in crescita che richiede strumenti di calcolo sempre adeguati a una digitalizzazione informatica in rapida evoluzione. In ultimo, ma certo non per importanza, ciò che è in grado di portare reale valore aggiunto alla propria banca dati è la presenza di algoritmi che ne forniscano un’analisi aggregata e profittevole 

 

Data Quality e data governance 

Ai fini di una strategia moderna di Data Quality si presuppone la necessità di un piano di Data Governance: un progetto che, soprattutto nelle aziende di grandi dimensioni, si pone come una struttura organizzata ad hoc per gestire in maniera corretta e al sicuro da errori, i dati in tutto il loro ciclo di vita. 

 

Per questo, negli anni sono state sviluppate tecnologie e strumentazioni in grado di confrontare, studiare e anche migliorare la grande quantità di informazioni che costantemente scorrono nei processi aziendali. Un volume intenso che necessita non solo di metodologie applicative, ma anche di intelligenza artificiale che permette di migliorarne le prestazioni e la qualità per potenziarne la riflessione dinamica e la pronta risposta alle moderne esigenze di pianificazione. 

 

In ogni azienda, indipendentemente dalle dimensioni, attraverso l’utilizzo quotidiano di fogli di calcolo Excel, database Access, database relazionali, ERP, CRM, sono prodotte e veicolate una incessante quantità di informazioni, così come preziose sono le fonti dei Social Network e dei tool di Analytics. Garantire la qualità di questo materiale grezzo è perciò indispensabile per ottenere informazioni a valore aggiunto. Si pensi ad un tipico processo di Business Intelligence che, partendo proprio dall'analisi delle fonti, si basa sull’interpretazione dei dati in possesso e si conclude quindi con la misurazione dei risultati conseguiti. Avere a disposizione una quantità di informazioni semplici, fruibili e aggregabili per effettuare decisioni di business rapide e brillanti permette quindi di efficientare il budget a disposizione, come di adoperare una metodologia agile e concreta nello sviluppo dei singoli progetti.  

 

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Topic: Data Analysis