Quando si tratta di prendere decisioni efficaci, i dati sono un elemento cruciale per qualsiasi tipo di impresa e in qualsiasi settore.
Ma perché i dati siano un punto di riferimento affidabile nel processo decisionale, devono rispettare una condizione essenziale: essere di alta qualità.
Non solo: come un’eccellente data quality è fondamentale per ottenere eccellenti risultati, così una scarsa qualità dei dati può creare danni, portando l’impresa o l’organizzazione a conclusioni errate, sprechi di risorse e opportunità mancate.
Investire nei fornitori di dati e nella qualità dei loro dati è quindi una necessità per tutte le organizzazioni che vogliano sviluppare un approccio data-driven.
Che cos’è la data quality?
Il concetto di data quality è collegato alla misura in cui un insieme di dati è appropriato per raggiungere l’obiettivo prefissato, in termini di accuratezza, completezza, coerenza e pertinenza.
I dati di alta qualità sono dunque dati che soddisfano lo scopo per cui sono stati creati.
Quelli di scarsa qualità sono invece di solito dati duplicati, incompleti, imprecisi o ambigui, o semplicemente frutto di errori umani.
Quest’ultimi possono spesso essere trasformati in dati di alta qualità applicando specifiche tecniche – ad esempio metodi statistici – che riducono la probabilità di dedurre fatti imprecisi o errati.
Gettare le basi di progetti o investimenti importanti su dati di alta qualità, consente alle aziende di disporre delle informazioni e degli approfondimenti giusti di cui c’è bisogno per prendere decisioni corrette e proficue.
Al contrario, basare le decisioni su dati di scarsa qualità, può portare a valutazioni e deduzioni errate. Questo è il motivo per cui la qualità dei dati è di vitale importanza per le aziende.
Perché è importante misurare la qualità dei dati?
L’analisi della qualità dei dati aiuta dunque le aziende a capire se le proprie intuizioni sono abbastanza buone per andare nella giusta direzione o se, al contrario, nascondono carenze, problemi o errori.
Come abbiamo detto, dati sbagliati o di scarsa qualità portano, il più delle volte, a un’analisi errata, a previsioni imprecise e quindi a un processo decisionale sbagliato.
Prendiamo ad esempio il settore finanziario. Dati approssimativi o scorretti possono avere effetti disastrosi nell’ambito degli investimenti o a calcoli errati del rischio.
Per un’azienda retail, dati di bassa qualità possono portare a una gestione sbagliata delle forniture e delle campagne marketing, che si tradurranno in un calo di vendite.
Nel settore del turismo, dati errati possono produrre esperienze negative per i clienti, una diminuzione del sentiment e una gestione del marketing budget errata.
4 Best practice per garantire la qualità dei dati
Il miglioramento della qualità dei dati è un processo continuo che richiede un approccio strutturato e linee guida aziendali ben definite.
Questi sono alcuni dei step consigliati per garantire la massima qualità dei dataset:
- definire standard e politiche aziendali relative alla qualità dei dati: stabilire linee guida chiare interne che siano coerenti con gli obiettivi e i requisiti dell’organizzazione
- implementare controlli continui: sviluppare un sistema di monitoraggio costante della qualità dei dati per identificare e correggere gli errori. Questo può includere strumenti di convalida automatica dei dati, profilazione dei dati e pulizia dei dati.
- garantire la sicurezza dei dati: questo è un aspetto critico della qualità. È importante proteggere i dati da accessi non autorizzati, manipolazioni o furti.
- garantire la governance dei dati: assicurarsi che esista un sistema di gestione dei dati all’interno dell’impresa. Questo include la proprietà, la gestione dei dati e il controllo della loro provenienza.
In che modo Data Appeal ha strutturato il suo processo di data quality?
The Data Appeal Company fornisce dati relativi a POI e KPI territoriali a banche, istituti finanziari, imprese del retail e del mondo consumer goods, aziende e destinazioni turistiche.
I nostri dati aiutano le istituzioni e le organizzazioni a ottenere informazioni utili, prendere le migliori decisioni in ottica di crescita e investire in modo strategico.
In Data Appeal sappiamo che i dati di qualità sono davvero fondamentali.
Per questo abbiamo messo a punto un processo interno per garantire la massima qualità dei nostri dataset, che ci consente di fornire ai clienti dati sempre aggiornati, accurati e affidabili:
- escludere o regolarizzare i dati non coerenti con l’andamento statistico delle loro serie storiche: identificazione degli outlier riferibili a errori di cosiddetta ingestion
- armonizzare dati di varia natura in modo da porli all’interno dello stesso sistema di riferimento, sia temporale che spaziale
- eliminare dati riferibili a punti d’interesse non correttamente georeferenziati, per escludere problemi di raggruppamento spaziale
- eliminare dati duplicati o incompleti: un’eventualità che si presenta sempre quando si tratta di acquisire grandi quantità di dati.
“La parola d’ordine è data quality, questo è quello che rende una base dati competitiva e affidabile”
