La Data Quality è una misura della condizione dei dati basata su fattori quali accuratezza, completezza, coerenza, affidabilità e se sono aggiornati. La misurazione dei livelli di qualità dei dati può aiutare le organizzazioni a identificare gli errori nei dati che devono essere risolti e a valutare se i dati nei loro sistemi IT sono idonei a soddisfare lo scopo previsto, di natura sempre più business.
Gli attuali modelli di business, infatti, sono sempre più condizionati dai dati. Oggi, la maggior parte delle aziende utilizza i dati per far fronte alle esigenze primarie di gestione operativa, ma a breve ciò non basterà più. Per poter essere competitivi sarà essenziale poter disporre, in ogni momento, dei dati e delle informazioni corrette che ne derivano, per prendere decisioni, sia di natura strategica sia di natura operativa, più efficaci e tempestive.
Per poter eseguire analisi in tempo reale, per esempio, è necessario che le tecnologie di Analytics siano integrate nei processi di business e questo obiettivo richiede obbligatoriamente di porre attenzione alla Data Quality. La Data Quality, o qualità dei dati, è una disciplina fondamentale per garantire che le informazioni siano accurate, coerenti e utili ai fini decisionali. Comprendere cosa significhi Data Quality, come distinguerla dalla Data Integrity e quali metriche e strumenti utilizzare per migliorarla è essenziale per ottimizzare le operazioni aziendali e garantire performance e crescita sostenibili.
Cos’è la Data Quality
La Data Quality si riferisce all’insieme di caratteristiche che determinano la capacità di un dato di soddisfare i requisiti specifici di un’organizzazione. Questi requisiti possono variare in base al contesto aziendale, ma generalmente includono criteri come accuratezza, completezza, tempestività, coerenza e affidabilità. In altre parole, un dato di qualità è quello che rappresenta correttamente la realtà che intende descrivere ed è utilizzabile nei processi decisionali senza introdurre ambiguità o errori.
Parlare di Data Quality significa ricondurre la presenza delle inevitabili carenze associate ai dati a un livello accettabile, in relazione all’impatto che queste potrebbero avere sul business. Impatto che, per esempio, potrebbe manifestarsi in una gestione inefficace dei clienti, in modalità di approvvigionamento inadeguate, nella creazione di campagne marketing fuori target o nell’inibire la capacità di sfruttare opportunità di espansione e incremento del fatturato.
La gestione della Data Quality è una componente fondamentale del processo generale di gestione dei dati e gli sforzi per il miglioramento della qualità dei dati sono spesso strettamente legati ai programmi di Data Governance che mirano a garantire che i dati siano formattati e utilizzati in modo coerente in tutta l’organizzazione. La Data Quality rappresenta, quindi, la base per approntare una strategia efficace di Data Governance che, a sua volta, abilita il processo di trasformazione di un’azienda verso un modello data-driven, l’unico in grado di mantenere un’azienda competitiva nel prossimo futuro.
Gli strumenti di Data Quality intervengono sul catalogo dei dati mettendo a disposizione una serie di funzionalità di automazione quali:
– profilazione dei dati;
– integrazione dei formati;
– validazione dei dati;
– correzione dei dati;
– monitoraggio delle regole associate ai dati;
– individuazione e mappatura di dati sensibili ai fini della compliance;
– “preview” personalizzati dei dati in base a specifiche richieste;
– accesso controllato ai dataset;
– report integrati.
A livello operativo, la Data Quality non è un obiettivo statico, ma un processo continuo che richiede monitoraggio e interventi regolari. Dati di bassa qualità possono derivare da errori di input, sistemi legacy non sincronizzati, mancata manutenzione dei database o scarsa governance dei dati. Per questo motivo, la gestione della Data Quality richiede non solo tecnologie avanzate, ma anche una cultura aziendale orientata all’accuratezza e alla trasparenza.
Differenze tra Data Quality vs. Data Integrity
Spesso confusi o considerati sinonimi, Data Quality e Data Integrity rappresentano concetti distinti ma complementari. La Data Integrity si riferisce all’affidabilità e alla consistenza dei dati durante tutto il loro ciclo di vita, includendo sia la protezione da accessi non autorizzati o alterazioni indesiderate, sia il mantenimento della loro coerenza attraverso processi di archiviazione, trasferimento e utilizzo. Questo concetto si estende oltre la sicurezza, abbracciando la capacità del dato di conservare la sua struttura e il suo significato originario senza corrompersi o degradarsi nel tempo.
La Data Quality, invece, si concentra sul valore e sull’utilizzabilità del dato per uno scopo specifico. Un dato può essere integro ma non di qualità, ad esempio quando è formalmente corretto ma non aggiornato o non rilevante per le decisioni aziendali. Comprendere questa distinzione aiuta a garantire sia la robustezza tecnica che l’utilità pratica dei dati all’interno di un’organizzazione.
Perché la Data Quality è importante per le aziende
L’importanza della Data Quality non può essere sottovalutata nel contesto aziendale moderno. Dati di alta qualità consentono alle aziende di prendere decisioni basate su informazioni accurate, riducendo al minimo il rischio di errori strategici. Inoltre, influenzano direttamente la soddisfazione dei clienti, migliorando l’efficienza dei processi e la capacità di personalizzare i servizi.
Ad esempio, nel settore finanziario, errori nei dati possono tradursi in gravi perdite economiche o in violazioni normative. Nel marketing, invece, dati incompleti o imprecisi compromettono la capacità di segmentare correttamente il pubblico e di sviluppare campagne mirate.
Dati errati o di scarsa qualità possono avere conseguenze significative per le aziende e produrre impatti negativi sull’operatività e la profittabilità del business. I dati di scarsa qualità sono spesso considerati la fonte di problemi operativi, analisi imprecise e strategie aziendali mal concepite o inefficaci. Un bel problema considerando l’importanza strategica che ricoprono oggi i dati per le aziende, dato che da essi dipendono processi core ed i risultati aziendali.
L’importanza della Data Quality arriva dalla sua capacità di abilitare analisi efficaci su dati provenienti da una pluralità di fonti, consentendo a un’azienda di ottimizzare i prodotti, migliorare il servizio ai clienti, incrementare il fatturato, ridurre le spese e prendere decisioni tattiche e strategiche in modo più consapevole.
Strumenti per la gestione della qualità dei dati
Per affrontare le sfide legate alla Data Quality, le aziende possono avvalersi di una varietà di strumenti software progettati per monitorare, valutare e migliorare la qualità dei dati. Questi strumenti offrono funzionalità come la profilazione dei dati, che analizza i dataset per individuare anomalie o incoerenze, e la deduplicazione, che elimina i record duplicati nei database.
Tra le soluzioni più avanzate vi sono i sistemi di Master Data Management (MDM), che centralizzano e standardizzano i dati provenienti da fonti diverse, e le piattaforme di Data Governance, che definiscono politiche e processi per garantire un uso corretto dei dati. Tuttavia, l’efficacia di tali strumenti dipende dalla loro integrazione con una strategia aziendale ben definita.
Metriche della Data Quality da monitorare
Poter definire una metrica per misurare la qualità dei dati è una condizione fondamentale per avviare un processo ricorsivo positivo. Le metriche per misurare la qualità dei dati di un sistema o di un’azienda sono definibili correlando gli obiettivi di business con le diverse categorie di errore associabili ai dati, che possono essere ricondotte alle seguenti:
– dati mancanti;
– dati non corretti;
– valori non ragionevoli;
– formattazione inconsistente;
– entità prive di identificazione univoca;
– mancanza di integrità di riferimento tra i valori dei dati all’interno del modello;
– previsioni inesatte del numero di collegamenti dei dati;
– previsioni inesatte nella presenza di valori di campo basati su altri valori (subtype/supertype);
– attributi utilizzati per molteplici significati;
– errori di calcolo;
– dati che non rientrano nella loro codifica prevista.
Gli strumenti più evoluti di Data Quality permettono anche di predisporre metriche e punteggi definite dall’utente a livello di attributo e tabella e di associare le metriche di Data Quality con punteggi di altri metadati.
Da una prospettiva un po’ più ampia – e più vicina al business – le metriche della Data Quality possono essere ricondotte a questi sei pilastri: precisione, completezza, coerenza, tempestività, unicità, validità.
1. Precisione
La precisione misura il numero e i tipi di errori in un set di dati. Il monitoraggio di questa metrica risponde alla domanda di base: il comportamento dei dati rientra nei limiti previsti?
In un set di dati possono essere presenti diversi tipi di imprecisioni, tra cui un valore o una stringa anomali, una relazione non coerente tra colonne o righe di un database, inserimenti non accurati di dati che ne rendono difficile (se non impossibile) il loro utilizzo nei sistemi aziendali o per le analisi.
Per misurare la precisione, i dati possono essere confrontati con un set di dati di riferimento. La precisione viene in genere misurata come percentuale di errori rispetto al numero totale di record. Una percentuale più bassa indica una maggiore qualità dei dati.
2. Completezza
È importante che tutti i campi critici in un record siano completamente popolati. Ad esempio, un record cliente senza il codice postale è incompleto. La metrica di completezza misura il numero di record con dati incompleti. Viene monitorato identificando i record con campi vuoti e in genere espresso come percentuale del numero totale di record.
In realtà, in alcuni contesti potrebbe anche essere accettabile che alcuni campi siano vuoti (pensiamo per esempio un campo che richiede un feedback facoltativo di un utente). Un valore null in questo tipo di campo non dovrà quindi essere incluso nella metrica che servirà a misurare la completezza dei dati.
3. Coerenza
La coerenza misura come i singoli punti dati estratti da due o più set di dati si sincronizzano tra loro. Se due punti dati sono in conflitto, significa che qualcosa è incoerente.
L’incoerenza può avere una serie di cause, tra cui:
– dati inseriti in modo errato in una o più fonti;
– dati inseriti in modo diverso in una o più fonti (ad esempio P.IVA, Piva, PIva…);
– dati ottenuti in momenti diversi senza verifica di aggiornamento o completamento dei precedenti;
– struttura/schema diversi tra le origini dati non completamente corrispondenti.
4. Tempestività
La tempestività, a volte chiamata valuta, è una metrica che misura l’età dei dati in un database. È probabile che dati più aggiornati siano più accurati e pertinenti, poiché le informazioni possono cambiare nel tempo. Inoltre, esiste un rischio significativo di moltiplicare gli errori quando i dati meno recenti vengono spostati attraverso la pipeline, poiché tutti i repository di dati intermedi vengono popolati con i risultati dei dati obsoleti.
La tempestività viene monitorata tramite timestamp (ossia la “marca temporale”) sulle origini dati ed aiuta a stabilire una differenza di base tra i dati alla data corrente e quelli antecedenti e quindi riverificare, aggiornare o archiviare i dati precedenti.
5. Unicità
La metrica di unicità tiene traccia dei dati duplicati. In un processo di Data Quality è importante identificare i duplicati e unirli o eliminarli in modo da non avere inutili set di dati replicati.
6. Validità
La validità misura la conformità dei dati agli standard, siano essi definiti da policy interne (per esempio il formato di data con “giorno/mese/anno” e non altri ordini non conformi) oppure da specifiche normative (per esempio nell’ambito della sicurezza e della protezione dei dati).
Come migliorare la qualità dei dati in azienda?
Migliorare la Data Quality richiede un approccio strutturato che combini tecnologie, processi e cultura organizzativa. Il primo passo consiste nell’implementare una solida strategia di Data Governance, che definisca regole chiare per la raccolta, la gestione e la conservazione dei dati.
Parallelamente, è fondamentale formare il personale sull’importanza della qualità dei dati e sulle migliori pratiche per evitare errori. Investire in tecnologie avanzate, come l’intelligenza artificiale per il data cleaning, può automatizzare la correzione di errori e migliorare la coerenza delle informazioni.
La natura dei problemi di qualità dei dati si sta ampliando man mano che i sistemi di Big Data e Advanced Analytics evolvono e maturano. Sempre più spesso, i gestori di dati devono anche concentrarsi sulla qualità dei dati non strutturati e semi-strutturati, come testo, record di flussi di click su Internet, dati dei sensori e registri di rete, di sistema e di applicazione, dati prodotti dai media online e dati provenienti dai contesti IoT.
L’uso crescente dell’intelligenza artificiale (AI) e delle applicazioni di apprendimento automatico (Machine Learning) complica ulteriormente il processo di Data Quality nelle organizzazioni, così come l’adozione di piattaforme di streaming di dati in tempo reale che incanalano grandi volumi di dati nei sistemi aziendali in modo continuo. Inoltre, la qualità dei dati oggi deve essere gestita in una combinazione di sistemi on-premises e cloud (spesso in ambienti ibridi e multicloud).
Infine, il monitoraggio continuo attraverso dashboard e report personalizzati consente di identificare tempestivamente eventuali criticità e di intervenire in modo proattivo. La Data Quality non è un obiettivo da raggiungere una tantum, ma un processo iterativo che richiede dedizione e risorse per sostenere le ambizioni di crescita aziendale.
Categoria: DATA GOVERNANCE
Data protection: cos’è, come funziona e perché serve alle aziende
Vi è un momento, nella vita di ogni organizzazione aziendale, in cui il dato cessa… Leggi tutto
Pentaho 11 e Pentaho Data Catalog: governance e integrazione dati in una suite completa
Come unire integrazione e governance per avere controllo pieno sui dati? Questa è una domanda… Leggi tutto
Pentaho Data Catalog: governance intelligente per dati AI-ready
Cos'è un data catalog e perché è cruciale oggi Un data catalog è una piattaforma che organizza, classifica e rende… Leggi tutto
