Data Quality: lo strumento ideale per garantire l’ottimizzazione dei dati della tua azienda
Cosa si intende per Data Quality? Il significato Data Quality riguarda tutte le attività e i processi orientati all’analisi e al successivo miglioramento dei dati. La qualità dei dati dipende da alcune caratteristiche fondamentali, che sono: affidabilità, accuratezza e tempestività dei dati aziendali, utili al miglioramento dei processi decisionali e fondamentali per scoprire possibili errori o evitare inefficienze.
Data Quality vs Data Integration
Questi due concetti sono complementari, ma anche differenti tra loro.
La Data Quality si focalizza sull’utilizzabilità del dato, sulla sua precisione, completezza e correttezza. L’integrazione dei dati riguarda l’affidabilità, la sicurezza e la coerenza dei dati durante tutto il loro ciclo di vita. In questo caso, il valore principale riguarda la capacità del dato di mantenere la sua struttura originaria, senza modificare nel tempo. Nello specifico, il dato può essere integro, ma a volte non di qualità; ad esempio: il dato non è stato aggiornato con l’ultima versione.
Qual è l'importanza della Data Quality nelle aziende?
La qualità dei dati ha un ruolo decisivo, all’interno di un’azienda, perché condiziona i diversi processi aziendali e diventa fondamentale per il loro miglioramento e, di conseguenza, per la soddisfazione del cliente. Per esempio, nell’ambito del marketing è importante avere dati di alta qualità, che siano affidabili e completi, per poter realizzare delle analisi accurate sui clienti, delle previsioni più precise di budget e una strategia aziendale mirata. Nell’ambito economico – finanziario, invece, una buona qualità dei dati può aiutare l’organizzazione ad effettuare una previsione di budget precisa, a ridurre le spese e ad aumentare il fatturato. La data quality analysis ha come scopo principale l’analisi dei dati e l’eliminazione di possibili errori o informazioni mancanti. Infatti, la presenza di un dato di scarsa qualità può avere un impatto negativo sull’impostazione della strategia aziendale e, di conseguenza, anche sul raggiungimento degli obiettivi. Dai dati e dalla loro analisi dipendono i processi e i risultati aziendali.
Le 6 metriche della Data Quality da monitorare
- Precisione. I dati rappresentano il valore reale e monitorandoli si possono rilevare alcuni tipi di errori in un cluster di dati, come ad esempio: la scrittura errata di un nome o di un indirizzo. La misurazione della precisazione, in questo caso, avviene come percentuale di errori rispetto ad un numero di riferimento.
- Completezza. I dati devono essere completi di tutte le informazioni richieste. Ad esempio: mancanza del codice postale nel record di un cliente o la presenza di un campo vuoto.
- Coerenza. I dati devono essere uniformi tra di loro, altrimenti creano un conflitto. Ad esempio: l’account del cliente è chiuso, ma ad esso è associato un ordine.
- Tempestività. I dati devono rappresentare la realtà in quel preciso momento e, di conseguenza, devono essere i più aggiornati possibile, per non incorrere in errori o mancanze. Ad esempio, l’aggiornamento dell’indirizzo nuovo di un cliente che ha effettuato un ordine.
- Unicità. I dati devono essere unici, non dovrebbero esistere dei “duplicati”, altrimenti è opportuno eliminarlo o unirlo. Ad esempio: un cliente viene registrato 2 volte, nel database.
- Validità. I dati devono essere conformi a degli standard imposti da scelte aziendali o specifiche normative. Ad esempio: il formato della data oppure l’intervallo di tempo di durata di un’offerta.
Come migliorare il Data Quality Management con le soluzioni Infodati?
Infodati fornisce soluzioni personalizzate per il cliente, integrandosi con i sistemi aziendali già esistenti, senza stravolgerne però i processi interni:
Monitoraggio costante e miglioramento continuo della qualità dei dati
Talend Trust Score™ permette di misurare costantemente la data quality. Inoltre, accelera il calcolo delle regole di qualità dei dati utilizzando SQL pushdown su Snowflake e altri data warehouse in cloud, mantenendo al contempo la privacy.
Profilazione accurata e automatizzata dei dati
Qlik | Talend, piattaforma di integrazione, trasformazione e gestione di grandi volumi di dati provenienti da diverse fonti amalgamandoli in formati gestibili. Con Talend, tutti i clienti possono sfruttare i propri dati, migliorandone l’accuratezza sia nelle analisi che e
ottimizzando i processi decisionali.
Differenti possibilità di gestione dei dati grazie all’utilizzo degli Analytics
Disponibilità di un ricco catalogo, in continua evoluzione, per supportare la strategia di
gestione dei dati. A tal proposito è possibile selezionare diverse tipologie di ricerca e di
filtraggio, effettuare una visualizzazione in anteprima e scegliere facilmente i contenuti
necessari. Inoltre, si possono ottenere dettagli approfonditi sul percorso dei dati,
verificando il loro tragitto.
Perchè scegliere Infodati?
Data Quality Tool per l’affidabilità dei datiInfodati è un vero polo di risorse a disposizione di chi fa Business, con oltre 35 anni di esperienza nel mondo dell’IT. Grazie ai data quality tool proposti da Infodati, le aziende possono analizzare i dati, migliorarli ed utilizzarli per implementare i propri processi.
Infodati fornisce:
- Un’esperienza consolidata nella gestione di progetti che hanno come scopo il
miglioramento dei processi aziendali. - Un Team di professionisti con competenze multidisciplinari, specializzati in AI,
Machine Learning e Data Science. - Una soluzione personalizzata e perfettamente integrata con i sistemi aziendali già
in uso, senza sconvolgere i processi interni.
Consulta le Faq
Cosa significa Data Quality?
La definizione di Data Quality riguarda la misurazione delle condizioni dei dati, basandosi sulle seguenti metriche fondamentali: precisione, completezza, coerenza, tempestività, unicità e validità, per garantire decisioni e processi aziendali efficaci.
Come definiresti un dato di scarsa qualità?
Un dato può risultare di scarsa qualità perché non rispetta anche solamente una delle 6 metriche di misurazione. Ad esempio il dato può approssimativo, perché mancante di qualche informazione, oppure perché non è più valido o ha già un duplicato.
Cosa si intende per Data governance?
La governance dei dati garantisce la qualità e la sicurezza dei dati, all’interno di un’organizzazione. Riguarda tutte quelle azioni da intraprendere perché l’informazione sia la più sicura e corretta possibile. Inoltre, comprende i processi da seguire e la tecnologia di supporto da utilizzare, durante l’intero ciclo di vita dei dati.