Il significato di Data Quality: la qualità dei dati nella Business Intelligence
La definizione di Data Quality identifica una serie di attributi per misurare il livello di qualità del dato, che lo rendono idoneo a rispondere agli obiettivi di Data Analytics ricercati. Nella Business Intelligence, comprendere il livello di qualità dei dati è fondamentale per capire se questi si possono utilizzare efficacemente all’interno delle applicazioni: infatti, solo dati di buona qualità possono alimentare Data Analysis aziendali accurate e contribuire a strategie decisionali affidabili.
Un’attività di Data Quality Management pone quindi l’accento sulle seguenti dimensioni:
- Completezza del dato: indica la percentuale dei dati raccolti rispetto al potenziale derivabile dalle Data Sources a disposizione dell’azienda;
- Validità del dato: specifica la conformità dei dati raccolti rispetto alla sintassi (formati, intervalli, etc.) e agli standard aziendali di raccolta dei dati;
- Accuratezza del dato: rileva il livello di scostamento tra la stima di come dovrebbero essere valorizzati i dati e i valori effettivamente riportati nel dataset;
- Consistenza del dato: mostra la percentuale di aderenza tra le informazioni archiviate e quelle effettivamente impiegate nei modelli di analisi;
- Unicità del dato: verifica che i dati riferiti a specifici eventi siano stati registrati un’unica volta all’interno del data set;
- Puntualità del dato: segnala il livello a cui i dati sono aggiornati rispetto al contesto reale.
Tra le diverse dimensioni da considerare, spesso è difficile per le aziende ottenere una misura puntuale della qualità dei dati disponibili. Livelli adeguati di Data Quality sono però fondamentali per consentire alle organizzazioni di intraprendere il percorso per diventare data-driven companies.
Il mancato Data Quality Management limita la crescita delle aziende
Ottenere dati di qualità grazie al Data Quality Management è una sfida comune a molte aziende, ma manca ancora la consapevolezza sulle conseguenze derivanti dall’uso di informazioni inaccurate.
Molto spesso le organizzazioni si concentrano sul raccogliere il maggior numero di dati, mettendo in secondo piano le valutazioni su affidabilità o correttezza dei dataset creati: ciò può facilmente portare a fare affidamento su dati imprecisi, incompleti o ridondanti, con un effetto domino di decisioni basate su metriche imprecise. Sul piano operativo, il tutto si traduce in:
- Aumento dei tempi e dei costi richiesti per l’elaborazione dei dati;
- Implementazione di strategie inefficaci e perdita di nuove opportunità;
- Riduzione del brand value a causa del continuo susseguirsi di decisioni sbagliate;
- Diminuzione dei livelli di data governance e maggiore esposizione ai rischi di compliance.
È chiaro, dunque, che l’assenza di una soluzione di Data Quality per verificare e convalidare i dati di analisi può portare a conseguenze anche molto serie per le aziende e il loro percorso di crescita: ad esempio, considerando il potenziale impatto di insights non corretti sulle prestazioni finanziarie o, ancora, le opportunità di vendita virtualmente perse semplicemente imputando dati errati nel sistema CRM. Il Data Quality Management ha un’enorme influenza su strategie ed obiettivi aziendali,
e per questo diventa necessario trovare soluzioni di Data Quality per migliorare la qualità dei dati.
Migliorare la qualità dei dati con soluzioni di Business Intelligence ITReview
Ci è capitato spesso negli anni di confrontarci con criticità più o meno rilevanti sulla qualità dei dati. Consapevoli dell’impatto che la Data Quality ha sull’esito complessivo delle analisi, nelle soluzioni di Data Analytics ITReview abbiamo implementato sistemi di controllo e verifica dello status dei dati.
Specifiche applicazioni di controllo, validazione e ripristino dei dati, un sistema di alerting e una dashboard di monitoraggio consentono di identificare agilmente in tempi rapidi tutte le situazioni extra-ordinarie che si discostano dallo standard: ciò permette di efficientare la validazione del dato, di indirizzare i controlli agli utenti e di intervenire tempestivamente con eventuali misure correttive.
Le funzionalità di Qlik Sense, la piattaforma di Business Intelligence Qlik di cui ITReview è Elite Solution Provider, hanno permesso all’azienda di sviluppare un sistema di Data Quality Management altamente performante riducendo al massimo i tempi per identificare situazioni di potenziale rischio.
Simili soluzioni di Business Intelligence permettono di ristabilire fiducia nel dato e nelle informazioni che ne derivano, consentendo al management di muoversi tra insights e strategie con più sicurezza e consapevolezza, fondamentali per il successo nella competitività del mercato di oggi.
