# Migliori Strumenti di Qualità dei Dati - Pagina 12 *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Gli strumenti di qualità dei dati analizzano insiemi di informazioni e identificano dati errati, incompleti o formattati in modo improprio. Dopo aver profilato le problematiche dei dati, gli strumenti di qualità dei dati puliscono o correggono tali dati in base a linee guida precedentemente stabilite. Cancellazione, modifica, aggiunta e fusione sono tutti metodi comuni di pulizia o correzione degli insiemi di dati; analisti di dati, marketer e venditori sono solo alcune delle posizioni che beneficiano dell'utilizzo di soluzioni per la qualità dei dati. Mirando e pulendo le liste di dati, il software di qualità dei dati consente alle aziende di stabilire e mantenere alti standard per l'integrità dei dati. Queste soluzioni sono anche utili per garantire che i dati aderiscano a questi standard, in base alle normative richieste dall'industria, dal mercato o interne. Questo processo di mantenimento dell'integrità dei dati migliora l'affidabilità di tali informazioni per l'uso aziendale. Gli insiemi di dati possono variare dalle informazioni di contatto dei clienti a statistiche finanziarie dettagliate e molto altro. I prodotti software per la qualità dei dati possono anche condividere funzionalità o coesistere con [software di gestione dei dati master (MDM)](https://www.g2.com/categories/master-data-management-mdm), [software di integrazione dei dati](https://www.g2.com/categories/data-integration) o [software per big data](https://www.g2.com/categories/big-data). Pur essendo tangenzialmente correlati alle soluzioni di qualità dei dati da un punto di vista funzionale, il [software di verifica degli indirizzi](https://g2.com/categories/address-verification) si differenzia per i suoi casi d'uso distinti, il focus sui dati di localizzazione fisica e l'affidamento su fonti autorevoli di dati di localizzazione per verificarne la correttezza. Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria Qualità dei Dati, un prodotto deve: - Consentire la profilazione dei dati e identificare anomalie nei dati - Fornire funzionalità di base per la pulizia dei dati come fusione, aggiunta e cancellazione dei record - Consentire la modifica e la standardizzazione dei dati in base a regole predefinite - Consentire opzioni di pulizia automatizzate e manuali - Offrire misure preventive per preservare l'integrità dei dati ## Best Strumenti di Qualità dei Dati At A Glance - **Leader:** [SAS Viya](https://www.g2.com/it/products/sas-sas-viya/reviews) - **Miglior performer:** [DataGroomr](https://www.g2.com/it/products/datagroomr/reviews) - **Più facile da usare:** [SAS Viya](https://www.g2.com/it/products/sas-sas-viya/reviews) - **Più in voga:** [SAS Viya](https://www.g2.com/it/products/sas-sas-viya/reviews) - **Miglior software gratuito:** [ZoomInfo Operations](https://www.g2.com/it/products/zoominfo-operations/reviews) --- **Sponsored** ### DataGroomr DataGroomr è una piattaforma moderna, alimentata dall'IA, progettata appositamente per garantire un'eccezionale qualità dei dati in Salesforce. Per le organizzazioni che si affidano a Salesforce per guidare vendite, marketing, supporto clienti, operazioni e finanza, dati puliti e affidabili non sono opzionali - sono fondamentali. Tuttavia, gli strumenti tradizionali di pulizia dei dati sono spesso complessi, fragili e richiedono tempo per essere configurati. DataGroomr cambia questo paradigma. I record duplicati sono uno dei problemi di qualità dei dati più comuni e dannosi in Salesforce. Distorgono i report, frustrano gli utenti, degradano le esperienze dei clienti e compromettono i sistemi a valle. DataGroomr affronta questa sfida con un'intelligenza artificiale avanzata che identifica accuratamente i duplicati tra Account, Contatti, Lead e altri oggetti - senza richiedere filtri, regole o regolazioni manuali. Utilizzando tecniche di matching AI all'avanguardia, DataGroomr rileva più duplicati con maggiore precisione rispetto agli approcci tradizionali basati su regole. La piattaforma non richiede configurazione iniziale e migliora continuamente nel tempo apprendendo dai modelli di dati e dalle decisioni degli utenti. Questa intelligenza adattiva garantisce un'accuratezza a lungo termine man mano che la tua organizzazione Salesforce evolve. Oltre al rilevamento, DataGroomr fornisce strumenti potenti e flessibili per unire in sicurezza i record su larga scala. I team possono unire più record contemporaneamente mantenendo il pieno controllo su come vengono gestiti i campi, garantendo l'integrità dei dati e la conformità con i processi interni. DataGroomr aiuta anche a prevenire i problemi di dati prima che si verifichino deduplicando i file di importazione prima di caricarli in Salesforce. La qualità dei dati va oltre i soli duplicati. DataGroomr offre una verifica integrata per dati globali di email, indirizzi e telefoni, aiutando le organizzazioni a mantenere record affidabili e arricchiti in tutte le regioni e casi d'uso. Un'interfaccia unica e intuitiva fornisce chiari approfondimenti sulla salute dei dati, sulle tendenze e sui miglioramenti nel tempo, rendendo la qualità dei dati visibile e attuabile. Progettato per essere facile da usare, DataGroomr si integra perfettamente nei flussi di lavoro di Salesforce ed è fidato da team di tutte le dimensioni. Supportato da un team di supporto reattivo e competente, i clienti possono scalare con fiducia le loro iniziative di qualità dei dati senza complessità aggiuntive. Scopri perché DataGroomr riceve costantemente recensioni a 5 stelle su Salesforce AppExchange - e sperimenta un approccio più intelligente e semplice alla qualità dei dati di Salesforce. 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Il software di qualità dei dati è un insieme di vari strumenti e servizi creati per derivare dati significativi per le organizzazioni. Gli strumenti condizionano i dati per soddisfare le esigenze specifiche degli utenti. La qualità dei dati è una parte integrante dei processi di governance e gestione dei dati attraverso i quali tutti i dati dell'organizzazione sono governati. Gli strumenti di qualità dei dati rendono possibile ottenere accuratezza, rilevanza e coerenza dei dati per prendere decisioni migliori. Dati di alta qualità possono fornire risultati desiderati, mentre dati di scarsa qualità possono portare a intuizioni disastrose. Le organizzazioni che sono guidate dai dati e utilizzano frequentemente l'analisi dei dati per prendere decisioni fanno della qualità dei dati un fattore primario nel decidere la sua utilità. ### Quali sono le caratteristiche comuni degli strumenti di qualità dei dati? Le caratteristiche degli strumenti di qualità dei dati considerano principalmente le dimensioni o le metriche che definiscono la qualità. Queste soluzioni possono supportare alcune o tutte le funzioni menzionate di seguito per fornire risultati finali utili: **Pulizia dei dati:** È il processo di rimozione di dati ridondanti, errati e corrotti. A volte è chiamato pulizia o scrubbing dei dati. Essendo una delle fasi critiche nel trattamento dei dati, la maggior parte degli strumenti di qualità dei dati ha questa caratteristica. Alcune delle comuni inesattezze dei dati includono voci errate e valori mancanti. **Standardizzazione dei dati:** È un passaggio importante nell'organizzazione dei dati. Comporta la conversione dei dati in un formato comune che rende più facile per gli utenti accedere e analizzare i dati. Questa fase soddisfa uno dei parametri della qualità dei dati: la coerenza. Portare i dati in un formato comune unico assicura che i dati siano coerenti. La standardizzazione dei dati gioca un ruolo chiave nel raggiungere l'accuratezza, che è un altro fattore nella qualità dei dati. Aiuta dando agli utenti accesso ai dati più recenti, puliti e aggiornati. **Profilazione dei dati:** La profilazione dei dati è il processo di analisi dei dati, comprensione della struttura dei dati e identificazione dei potenziali progetti per i dati specificati. I dati sono analizzati minuziosamente utilizzando strumenti analitici per rilevare caratteristiche come media, minimo, massimo e frequenza. **Deduplicazione dei dati:** È un processo per eliminare copie eccessive di dati e ridurre i requisiti di archiviazione. È anche chiamato compressione intelligente o archiviazione a istanza singola o dedupe dei dati. **Validazione dei dati:** Questa caratteristica assicura che la qualità e l'accuratezza dei dati siano in atto. Nei sistemi automatizzati, c'è una supervisione umana minima o quasi nulla quando i dati vengono inseriti. Questo rende essenziale verificare che i dati inseriti siano corretti. I tipi comuni di validazione dei dati includono controllo dei dati, controllo del codice, controllo dell'intervallo, controllo del formato e controllo della coerenza. Ci sono anche alcune regole di qualità dei dati definite per le piattaforme di gestione dei dati. **Estrazione, trasformazione e caricamento (ETL):** Quando le organizzazioni avanzano nella strategia tecnologica, i dati dai sistemi esistenti vengono trasferiti ai nuovi sistemi. L'ETL costituisce un compito vitale del processo di migrazione dei dati. L'obiettivo finale è mantenere la qualità dei dati per i dati che vengono migrati. L'ETL si colloca al terzo posto nelle fasi del ciclo di vita della qualità dei dati. Altre fasi sono valutazione della qualità, progettazione della qualità e monitoraggio. Comporta l'estrazione dei dati dalle fonti di dati, la trasformazione deduplicandoli e il caricamento nel database di destinazione. **Gestione dei dati master (MDM):** Questa caratteristica gestisce dati di qualità organizzando, centralizzando e arricchendo i dati. Include dati non transazionali come dati dei clienti e dati dei prodotti. L'MDM è importante per la gestione dei dati aziendali. **Arricchimento dei dati:** Questa caratteristica è il processo di miglioramento del valore e dell'accuratezza dei dati integrando dati interni ed esterni con le informazioni esistenti. **Catalogo dei dati:** Il catalogo dei dati ospita dati e metadati per aiutare gli utenti nella scoperta dei dati. Gli strumenti di monitoraggio della qualità dei dati hanno questa caratteristica per aumentare la trasparenza nei flussi di lavoro. **Data warehousing:** Il data warehousing si concentra sull'unificazione dei dati da varie fonti di dati. Assicura la qualità dei dati aziendali migliorando l'accuratezza dei dati. **Parsing dei dati:** I dati di solito sono conformi a formati specifici. Ad esempio, indirizzo, numero di telefono e indirizzo email hanno tutti modelli di dati. Il parsing aiuta con tali verifiche degli indirizzi e anche se i numeri di telefono sono conformi ai modelli.  Altre caratteristiche del software di qualità dei dati: [Capacità ERP](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/erp) e [Capacità File](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/file). ### Quali sono i benefici degli strumenti di qualità dei dati? I dati sono una delle risorse più preziose per le organizzazioni oggi. Avere dati di alta qualità ha i seguenti vantaggi: **Implementazione efficace dei dati:** Dati di buona qualità migliorano le prestazioni dei team e portano a un business migliore. Mantiene tutti i dipartimenti dell'organizzazione sulla stessa lunghezza d'onda e li aiuta a lavorare in modo efficiente. [**Miglioramento delle relazioni con i clienti**](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/crm) **:** La qualità dei dati gioca un ruolo importante nel mantenere i clienti. Aiuta le organizzazioni a tracciare le preferenze e gli interessi dei clienti. **Decisioni informate:** I decisori hanno sempre bisogno di informazioni aggiornate per prendere decisioni migliori. Gli strumenti di qualità dei dati assicurano che l'intelligenza aziendale sia raggiunta attraverso dati di alta qualità. Una buona qualità dei dati aiuta a ridurre il rischio di decisioni sbagliate basate su dati di scarsa qualità e ad aumentare l'efficienza del processo decisionale. **Targeting efficace dei clienti:** Con dati di alta qualità a portata di mano, le organizzazioni possono tracciare le caratteristiche dei loro clienti esistenti e creare persone in base a ciò che i loro clienti preferiscono. Questo può portare ulteriormente a prevedere le esigenze del mercato target. **Sviluppo efficiente del prodotto:** I team di ingegneria nelle aziende di sviluppo software possono controllare i loro KPI come l'engagement con il nuovo prodotto online. Controllare i punti dati come i clic sui pulsanti può aiutare gli ingegneri a capire quanto il loro prodotto sia pronto per essere lanciato sul mercato o se ci sono cambiamenti necessari.  **Confronto dei dati:** Gli strumenti di monitoraggio della qualità dei dati efficaci aiutano nel confronto dei dati. Il confronto dei dati è il processo di confronto di due diversi set di dati e di confrontarli tra loro. Questo processo aiuta a identificare i dati duplicati all'interno di un [database](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/database). ### Chi utilizza gli strumenti di qualità dei dati? I dati, essendo il nuovo carburante, stanno spingendo le organizzazioni a capire come possono essere utilizzati per prendere decisioni aziendali. Di seguito è riportato un elenco di dipartimenti che utilizzano il software di gestione della qualità dei dati: **Analisti della qualità dei dati:** Monitorano la qualità dei dati utilizzando strumenti di qualità dei dati che aiutano le aziende a prendere decisioni informate. Lavorano con gli sviluppatori di database per modificare i design dei database secondo le necessità. Questo persona aiuta principalmente con l'analisi dei dati, migliorando ulteriormente la qualità. **Team di marketing:** I responsabili del marketing devono avere dati di alta qualità a disposizione perché dati di buona qualità aiutano a guidare campagne di marketing efficienti in futuro. Gli strumenti di qualità dei dati aiutano i team a filtrare le informazioni non necessarie e a concentrarsi sul mercato target per ottenere una migliore comprensione. **Team IT:** Molte volte ci sono record duplicati che rendono difficile per i team IT avere il controllo della qualità dei dati in atto. Con l'uso del software, è più facile governare i dati e ottimizzare la gestione della qualità dei dati. ### Sfide con gli strumenti di qualità dei dati  La qualità dei dati cambia con ciò che viene inserito nel sistema. A volte ci sono alcune delle difficoltà menzionate di seguito affrontate durante l'uso degli strumenti di qualità dei dati: **Dati duplicati:** Gli strumenti di deduplicazione dei dati sono un must prima di passare i dati ai passaggi successivi. Poiché grandi quantità di dati vengono generate attraverso varie fonti disparate, spesso sono difettose o alcune voci sono duplicate. Tuttavia, gli strumenti di deduplicazione possono identificare gli stessi punti dati e assegnarli per la deduplicazione.  **Mancanza di informazioni complete:** Le voci manuali possono causare informazioni incomplete o la mancanza di informazioni per ogni set di dati. Questo potrebbe causare un sotto rendimento degli strumenti di qualità dei dati. **Formati eterogenei:** Formati di dati incoerenti sono sempre un punto dolente comune per gli analisti dei dati. Mentre si lavora con fornitori di servizi di outsourcing dei dati, è consigliabile specificare i formati preferiti. ### Come acquistare strumenti di qualità dei dati? #### Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per il software di qualità dei dati A seconda del settore, ci sono una varietà di dimensioni di qualità dei dati che devono essere tenute a mente prima dell'acquisto del software. La strategia di gestione dei dati è prevista per affrontare i requisiti di governance dei dati. Insieme a ciò, ci sono altri requisiti come la conservazione e l'archiviazione dei dati. Un RFI o RFP dai fornitori aiuta a ottimizzare il processo di valutazione.  #### Confrontare i prodotti di qualità dei dati **Crea una lista lunga** Per cominciare, le organizzazioni dovrebbero fare un elenco di fornitori di software di qualità dei dati che forniscono caratteristiche come la profilazione dei dati, la preparazione dei dati, la deduplicazione e altre caratteristiche rilevanti a seconda dei risultati che si desidera ottenere. **Crea una lista corta** Sulla base del soddisfacimento dei requisiti primari, il passo successivo copre la selezione dei fornitori ponendo alcune domande come: - Forniscono automazione nel loro software? - Come mantengono le prestazioni e la scalabilità i prodotti/strumenti? - Quali sono i loro orari di supporto e le procedure di escalation? **Condurre dimostrazioni** Le dimostrazioni sono un modo efficiente per verificare quale fornitore soddisfa le esigenze. Dà all'organizzazione una comprensione approfondita del software. Le organizzazioni possono anche ottenere risposte su quanto bene sia attrezzato il fornitore. Di solito, le dimostrazioni per il software di qualità dei dati includerebbero la presentazione di vari strumenti e capacità del software come la caratteristica di standardizzazione dei dati, la gestione dei metadati e la gestione della qualità dei dati per citarne alcuni. #### Selezione degli strumenti di qualità dei dati **Scegli un team di selezione** Il team coinvolto in questa decisione deve includere i decisori rilevanti. Un direttore marketing, che spesso ha bisogno di dati puliti per coltivare i lead dal loro team, può testare gli strumenti durante la dimostrazione. Il prossimo membro da tenere nel loop è il responsabile delle vendite. La qualità dei dati è altrettanto importante per la forza vendita poiché vogliono concentrarsi più sulla generazione di entrate che solo sull'aggiornamento dei dati nel CRM. Gli analisti dei dati sono anche coinvolti poiché sono quelli che utilizzano questi strumenti per le valutazioni della qualità dei dati. Insieme a ciò, gli analisti della qualità dei dati sono inclusi nel team perché usano il software per esaminare i dati per i requisiti di qualità a seconda dei diversi dipartimenti e condividono questi dati elaborati con loro. **Negoziazione** Poiché la qualità dei dati è di massima importanza, è consigliabile scegliere gli strumenti giusti per la valutazione. Strumenti che funzionano in tempo reale e che possono essere utilizzati facilmente dagli utenti aziendali sono qualcosa che le organizzazioni vogliono avere. È consigliabile guardare al prezzo del software, se ci sono costi aggiuntivi e anche se il fornitore offre sconti. Molti strumenti di qualità dei dati sono disponibili sia in strutture cloud che on-premises. È meglio avere strumenti nel cloud poiché il monitoraggio manuale della qualità dei dati per i dati aziendali potrebbe essere difficile per una persona o anche per un team. **Decisione finale** La decisione di acquistare software di qualità dei dati deve essere presa dai team coinvolti durante tutto il processo di acquisto. I team di vendita, marketing e analisti dei dati possono beneficiare dell'acquisto del giusto software di qualità dei dati. ### Tendenze della qualità dei dati **Modernizzazione del data warehouse** La modernizzazione del data warehouse aiuta l'ambiente attuale del data warehouse a lavorare in sincronia con i requisiti in rapida evoluzione. Le organizzazioni stanno affrontando la gestione dell'espansione dei dati e dei sistemi di dati modernizzando il data warehouse. Questa tendenza emergente si concentra sull'automazione dei dati per raggiungere la qualità desiderata dei dati e delle pratiche aziendali allo stesso modo. **Hub di dati moderni** Gli hub di dati sono architetture di archiviazione dei dati con un flusso di dati senza soluzione di continuità che seguono il modello hub e spoke. Gli hub di dati moderni hanno caratteristiche come archiviazione dei dati, armonizzazione, governance, metadati e indicizzazione. Queste caratteristiche indicano che gli hub di dati sono più efficienti della consolidazione dei dati. **Democratizzazione dei dati** Recentemente, le organizzazioni stanno rendendo i dati disponibili per funzioni aziendali indipendenti. Questo è per migliorare la trasparenza e la coerenza tra tutti i dipartimenti dell'organizzazione. I progressi nelle visualizzazioni hanno reso la visibilità dei dati più facile a livello tecnico e man mano che la tendenza progredisce, ci si aspetta che abbia lo stesso effetto sugli utenti non tecnici, cioè facilità di accesso ai dati. **Algoritmi di machine learning (ML) nella qualità dei dati**  Gli algoritmi di machine learning (ML) sono diventati importanti per la strategia di gestione dei dati di un'azienda. I dati aziendali sono solitamente big data, il che rende essenziale avere l'automazione. Gli algoritmi di machine learning possono rendere possibile automatizzare il processo dando risultati finali. Gli algoritmi ML aiutano a migliorare i punteggi di qualità dei dati identificando dati errati, dati incompleti, dati duplicati e aiutano anche a eseguire funzioni come clustering, rilevamento di anomalie e mining delle regole di associazione.