{"id":19440,"date":"2022-11-25T07:54:18","date_gmt":"2022-11-25T11:54:18","guid":{"rendered":"https:\/\/drive2data.com\/it\/?p=19440"},"modified":"2024-05-02T10:52:49","modified_gmt":"2024-05-02T14:52:49","slug":"data-quality","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/drive2data.com\/it\/data-quality\/","title":{"rendered":"Data Quality: un elemento essenziale per le imprese"},"content":{"rendered":"

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 <\/p>\n

Secondo la Global Data Management Community<\/em> (DAMA), la Data Quality consiste nella pianificazione, implementazione e controllo delle attivit\u00e0 che applicano tecniche di gestione della qualit\u00e0 dei dati, al fine di garantire che siano adatti allo scopo e soddisfino le esigenze degli utilizzatori.<\/span><\/p>\n

Oggi buona parte delle imprese si professa<\/span> Data<\/span>-Driven<\/span><\/strong> poich\u00e9 le principali decisioni strategiche vengono indirizzate dall\u2019analisi dei dati. Tuttavia spesso il modello usato non \u00e8 corretto o non adeguato agli obiettivi di business;<\/span><\/p>\n

lo strumento che gioca un ruolo chiave nello scegliere le giuste strategie aziendali \u00e8 la qualit\u00e0 delle informazion<\/em>i. I dati devono essere affidabili, rilevanti, corretti, accurati e soprattutto adatti alla funzione d\u2019analisi da svolgere.<\/span><\/p>\n

Perch\u00e9 la qualit\u00e0 dei dati \u00e8 cos\u00ec importante per lo sviluppo del business e dell\u2019innovazione?<\/strong><\/h3>\n

Una recente ricerca ha evidenziato che avere a che fare con dati di scarsa qualit\u00e0 \u00e8 la causa principale del superamento dei costi previsti nel budget di un progetto e contribuisce a\u00a0distruggere il valore del business<\/em>. Inoltre, questo problema rischia di diventare pi\u00f9 grave man mano che le imprese diventano pi\u00f9 digitalizzate e complesse.<\/span><\/p>\n

La maggior parte delle aziende basa le proprie scelte su dati che non rappresentano la realt\u00e0, infatti sono obsoleti, polarizzati, derivanti da fonti non aggiornate, localizzati in database non comunicanti e non riescono a descrivere lo scenario che si sta analizzando. Una delle principali conseguenze \u00e8 la sbagliata allocazione del budget sulle attivit\u00e0 operative, basti pensare che secondo\u00a0Forrester\u00a0<\/em>(leader mondiale nelle ricerche di mercato)\u00a0il 20% della spesa dell\u2019adv online \u00e8 sprecata a causa della scarsa accuratezza dei dati<\/strong>, che si traduce in decine di miliardi di dollari.<\/span><\/p>\n

Altri aspetti che dovrebbero far riflettere nella scelta di un approccio Data-Driven sono i\u00a0veloci cambi di scenario dovuti a\u00a0eventi globali<\/strong>\u00a0come la pandemia di Covid-19, il cambiamento climatico e la geopolitica mondiale, che hanno reso obsoleti i dati storici su cui le aziende hanno sempre basato le proprie decisioni.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, se consideriamo la mobilit\u00e0 urbana, negli ultimi anni sono repentinamente cambiati i servizi, le dinamiche di utilizzo e le abitudini dei cittadini, rendendo\u00a0necessaria la produzione di nuovi dati che descrivano la situazione attuale<\/strong>. Ci\u00f2 ha messo in crisi molte aziende, poich\u00e9 l\u2019applicazione della Data Intelligence non pu\u00f2 essere d\u2019ausilio\u00a0se il dato di partenza \u00e8 anacronistico.<\/span><\/p>\n

Inoltre, al fine di descrivere correttamente i fenomeni, \u00e8 sempre pi\u00f9 importante\u00a0integrare i dati interni con altri di terze parti, come quelli provenienti dai social tramite la Sentiment Analysis (Clicca per leggere l\u2019articolo dedicato<\/a>). Il percorso \u00e8 pi\u00f9 complesso e necessita di azioni di Data Cleansing e Intelligenza artificiale per arrivare a una comprensione a 360\u00b0.<\/span><\/p>\n

Criteri di Data<\/span> Quality<\/strong><\/h2>\n

Accertare la qualit\u00e0 dei dati \u00e8 la base per tutte le azioni di Data Intelligence.<\/strong><\/span><\/p>\n

\u00c8 fondamentale partire da una chiara definizione degli obiettivi di business, infatti\u00a0nessun dato pu\u00f2 definirsi \u201ccorretto\u201d ma solo adeguato all\u2019analisi da eseguire<\/strong>.<\/span><\/p>\n

I principali criteri da tenere in considerazione per misurare la qualit\u00e0 sono le seguenti:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Comprensibilit\u00e0: determina quanto i dati sono facili da comprendere<\/span><\/li>\n
  • Accuratezza: si riferisce alla differenza tra una stima di come dovrebbe essere valorizzato un attributo e il valore effettivo riportato dal dato<\/span><\/li>\n
  • Attendibilit\u00e0: indica il grado di credibilit\u00e0 e affidabilit\u00e0, strettamente collegato alla fonte d\u2019origine<\/span><\/li>\n
  • Completezza: \u00e8 una misura di corrispondenza tra il mondo reale e il dataset specifico. indica quanti e quali dati mancano nel dataset per offrire una rappresentazione completa al 100% del contesto reale<\/span><\/li>\n
  • Correttezza: il grado di esattezza<\/span><\/li>\n
  • Interpretabilit\u00e0: si riferisce alla disponibilit\u00e0 di una documentazione che indichi agli utenti che tipologie di dati sono contenute nel database e come analizzarli e interpretarli<\/span><\/li>\n
  • Oggettivit\u00e0: indica l\u2019imparzialit\u00e0\/obiettivit\u00e0<\/span><\/li>\n
  • Quantit\u00e0: indica quanto \u00e8 appropriato il volume di dati posseduti in riferimento ad una determinata attivit\u00e0.<\/span><\/li>\n
  • Rilevanza: si riferisce all\u2019adeguatezza del database in relazione a un determinato contesto applicativo<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    A partire da approfondite considerazioni sui criteri citati, un\u2019organizzazione deve definire metriche specifiche per determinare la\u00a0Data Quality<\/strong>\u00a0nel proprio contesto di business.<\/span><\/p>\n

    La Data<\/span> Quality come base dell\u2019innovazione<\/strong><\/h2>\n

    Noi di\u00a0Drive2Data<\/strong>\u00a0siamo convinti che la Data Quality \u00e8 un elemento fondamentale per tutte le imprese e oggi, in un mercato sempre pi\u00f9 competitivo e complicato, assume un ruolo strategico.<\/span><\/p>\n

    Riteniamo che esista una connessione diretta tra la qualit\u00e0 dei dati e la capacit\u00e0 innovativa di un\u2019azienda<\/strong>, infatti la Data Quality non serve soltanto a prendere decisioni strategiche ma anche a comprendere problemi ed inefficienze nascoste, indirizzando verso nuove soluzioni.<\/span><\/p>\n

    Grazie ad algoritmi di Machine Learning, un buon database pu\u00f2 evidenziare segnali che sono sintomo di qualcosa di importante da prendere in considerazione tempestivamente.<\/span><\/p>\n

    Il nostro approccio Data Driven\u00a0permette di creare un metodo di raccolta dati di alta qualit\u00e0 su cui basare strategie efficaci e sostenibili in ambito economico, sociale, ambientale e digitale.<\/span><\/p>\n

    Vuoi maggiori informazioni sui nostri servizi di Data Cleansing online?<\/strong><\/span><\/p>\n

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