Cosa si intende per data quality?

Tecnologia: Customer Intelligence     Topic: Dati & Analytics  Dati Informazioni Insights  

Secondo Gartner “la scarsa qualità dei dati distrugge il valore del business. Una recente ricerca indica che le organizzazioni stimano il costo medio della scarsa qualità dei dati a 10,8 milioni di dollari all’anno. Questo numero è destinato ad aumentare man mano che gli ambienti di business diventano sempre più digitalizzati e complessi”.

Se un indirizzo errato può tradursi in un mancato contatto con un cliente o potenziale tale generando una perdita, conseguenze differenti si avranno quando un dato errato viene utilizzato nella determinazione del profilo di rischio. Ancor più pericolosa è la consegna al management di report contenenti dati non corretti che possono portare a decisioni strategiche distorte e a impatti sulle prestazioni finanziarie dell’organizzazione.

È quindi essenziale costruire un sistema di verifica della qualità dei dati in modo da disporre di informazioni affidabili per l’utilizzo a cui sono destinate, nonché essere in grado di attivare azioni diagnostiche ben architettate e di rimozione strutturale delle anomalie riscontrate.

Recentemente la qualità dei dati, quindi la loro pulizia e accuratezza, è diventata una priorità per le aziende perché con il diffondersi degli strumenti analitici occorre essere certi dell’affidabilità degli output che è strettamente collegata alla qualità del dato in entrata. Occorre quindi dotarsi di metriche specifiche che possano misurare l'affidabilità, la completezza, l’aggiornamento e l'accuratezza in relazione allo stato di ciò che viene riportato.

Sulla qualità del dato incide in modo particolare l'obsolescenza che diventa sempre più sfidate con la necessità di aggiornamenti frequenti. Un altro aspetto critico riguarda la quantità crescente delle fonti dalle quali si ottengono i dati, i cui cambiamenti imprevisti possono compromettere i dati che si stanno utilizzando. Inoltre, i set di dati oggi sono messi in forte relazione tra loro, ogni modifica apportata in uno di essi può avere conseguenze sui risultati finali.

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