{"id":42607,"date":"2023-03-28T10:40:17","date_gmt":"2023-03-28T10:40:17","guid":{"rendered":"https:\/\/datappeal.io\/data-quality\/"},"modified":"2023-08-09T14:49:54","modified_gmt":"2023-08-09T14:49:54","slug":"data-quality","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datappeal.io\/it\/data-quality\/","title":{"rendered":"Data Quality: perch\u00e9 \u00e8 un fattore cruciale per prendere decisioni e investire senza rischi"},"content":{"rendered":"

Quando si tratta di prendere decisioni efficaci, i dati sono un elemento cruciale per qualsiasi tipo di impresa e in qualsiasi settore.<\/em><\/p>\n

Ma perch\u00e9 i dati siano un punto di riferimento affidabile nel processo decisionale, devono rispettare una condizione essenziale: essere di alta qualit\u00e0.<\/em><\/p>\n

Non solo: come un’eccellente data quality \u00e8 fondamentale per ottenere eccellenti risultati, cos\u00ec una scarsa qualit\u00e0 dei dati pu\u00f2 creare danni, portando l\u2019impresa o l\u2019organizzazione a conclusioni errate, sprechi di risorse e opportunit\u00e0 mancate.<\/strong><\/em><\/p>\n

Investire nei fornitori di dati e nella qualit\u00e0 dei loro dati \u00e8 quindi una necessit\u00e0 per tutte le organizzazioni che vogliano sviluppare un approccio data-driven.<\/em><\/p>\n

Che cos’\u00e8 la data quality?<\/h2>\n

Il concetto di data quality \u00e8 collegato alla misura in cui un insieme di dati \u00e8 appropriato per raggiungere l’obiettivo prefissato, in termini di accuratezza, completezza, coerenza e pertinenza.<\/strong><\/p>\n

I dati di alta qualit\u00e0 sono dunque dati che soddisfano lo scopo per cui sono stati creati.
\nQuelli di scarsa qualit\u00e0 sono invece di solito dati duplicati, incompleti, imprecisi o ambigui, o semplicemente frutto di errori umani.<\/p>\n

Quest\u2019ultimi possono spesso essere trasformati in dati di alta qualit\u00e0 applicando specifiche tecniche – ad esempio metodi statistici – che riducono la probabilit\u00e0 di dedurre fatti imprecisi o errati.<\/strong><\/p>\n

Gettare le basi di progetti o investimenti importanti su dati di alta qualit\u00e0, consente alle aziende di disporre delle informazioni e degli approfondimenti giusti di cui c\u2019\u00e8 bisogno per prendere decisioni corrette e proficue.<\/p>\n

Al contrario, basare le decisioni su dati di scarsa qualit\u00e0, pu\u00f2 portare a valutazioni e deduzioni errate. Questo \u00e8 il motivo per cui la qualit\u00e0 dei dati \u00e8 di vitale importanza per le aziende.<\/p>\n

Perch\u00e9 \u00e8 importante misurare la qualit\u00e0 dei dati?<\/h2>\n

L’analisi della qualit\u00e0 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.<\/p>\n

Come abbiamo detto, dati sbagliati o di scarsa qualit\u00e0 portano, il pi\u00f9 delle volte, a un’analisi errata, a previsioni imprecise e quindi a un processo decisionale sbagliato.<\/p>\n

Prendiamo ad esempio il settore finanziario<\/strong><\/a>. Dati approssimativi o scorretti possono avere effetti disastrosi nell’ambito degli investimenti o a calcoli errati del rischio.<\/p>\n

Per un\u2019azienda retail<\/a><\/strong>, dati di bassa qualit\u00e0 possono portare a una gestione sbagliata delle forniture e delle campagne marketing, che si tradurranno in un calo di vendite.<\/p>\n

Nel settore del turismo<\/a><\/strong>, dati errati possono produrre esperienze negative per i clienti, una diminuzione del sentiment<\/strong><\/a> e una gestione del marketing budget errata.<\/p>\n

4 Best practice per garantire la qualit\u00e0 dei dati<\/h2>\n

Il miglioramento della qualit\u00e0 dei dati \u00e8 un processo continuo che richiede un approccio strutturato e linee guida aziendali ben definite.<\/p>\n

Questi sono alcuni dei step consigliati per garantire la massima qualit\u00e0 dei dataset:<\/p>\n

    \n
  1. definire standard e politiche aziendali relative alla qualit\u00e0 dei dati:<\/strong> stabilire linee guida chiare interne che siano coerenti con gli obiettivi e i requisiti dell’organizzazione<\/li>\n
  2. implementare controlli continui<\/strong>: sviluppare un sistema di monitoraggio costante della qualit\u00e0 dei dati per identificare e correggere gli errori. Questo pu\u00f2 includere strumenti di convalida automatica dei dati, profilazione dei dati e pulizia dei dati.<\/li>\n
  3. garantire la sicurezza dei dati<\/strong>: questo \u00e8 un aspetto critico della qualit\u00e0. \u00c8 importante proteggere i dati da accessi non autorizzati, manipolazioni o furti.<\/li>\n
  4. garantire la governance dei dati<\/strong>: assicurarsi che esista un sistema di gestione dei dati all’interno dell\u2019impresa. Questo include la propriet\u00e0, la gestione dei dati e il controllo della loro provenienza.<\/li>\n<\/ol>\n

    In che modo Data Appeal ha strutturato il suo processo di data quality?<\/h2>\n

    The Data Appeal Company fornisce dati relativi a POI e KPI territoriali<\/a> a banche, istituti finanziari, imprese del retail e del mondo consumer goods, aziende e destinazioni turistiche.<\/p>\n

    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.<\/strong><\/p>\n

    In Data Appeal sappiamo che i dati di qualit\u00e0 sono davvero fondamentali.<\/p>\n

    Per questo abbiamo messo a punto un processo interno per garantire la massima qualit\u00e0<\/strong> dei nostri dataset, che ci consente di fornire ai clienti dati sempre aggiornati, accurati e affidabili:<\/p>\n