Che cos'è la qualità dei dati?
La qualità dei dati si riferisce alla condizione di una raccolta di dati basata su diversi fattori. Un dataset con un'elevata garanzia di qualità dei dati è considerato idoneo a soddisfare le esigenze aziendali. Ciò significa che i dati sono accurati, pertinenti, unici e aggiornati. I dati di bassa qualità sono solitamente disorganizzati, incoerenti, incompleti e vulnerabili a problemi di sicurezza.
La gestione della qualità dei dati garantisce che gli standard e le procedure di qualità siano implementati con successo e continuati durante tutto il processo dei dati. Include la profilazione dei dati e del loro stato attuale, la segnalazione degli obiettivi e degli errori dei dati, la riparazione dei dati danneggiati e l'arricchimento dei dati futuri monitorandoli a lungo termine.
Il software per la qualità dei dati analizza i dataset utilizzando l'intelligenza artificiale per identificare dati impropri, incoerenti e incompleti, rispettando gli standard aziendali.
Gli strumenti per la qualità dei dati consentono inoltre alle aziende di automatizzare il modo in cui identificano le anomalie, adottano misure preventive per preservare la qualità, implementano funzioni di pulizia automatizzata e offrono modifiche e standardizzazioni. Alcune aziende integreranno piattaforme di gestione dei dati per ottimizzare il modo in cui organizzano e spostano i loro dati.
Perché la qualità dei dati è importante?
I dati sono essenziali per le aziende che li utilizzano per influenzare il processo decisionale, apportare modifiche alla produzione e condurre analisi generali di gestione del rischio aziendale.
Garantire che la qualità dei dati sia all'altezza non significa solo verificare che siano "buoni". Comporta la raccolta di dati da fonti affidabili, l'esecuzione di frequenti controlli di garanzia della qualità e manutenzione, e l'uso efficace di tali dati nella pianificazione aziendale. Dati di alta qualità aiutano le aziende a migliorare la loro affidabilità e aumentano la qualità delle loro pratiche aziendali.
Dati di bassa qualità possono causare problemi significativi per un'azienda. Di seguito viene illustrato come i dati possono influire negativamente su un'azienda che non dà priorità alla qualità dei dati.
- Dati di mercato inaccurati faranno perdere alle aziende opportunità di crescita.
- Decisioni aziendali errate possono essere prese basandosi su dati non validi.
- Dati clienti errati possono creare confusione e frustrazione per l'azienda e il cliente.
- Pubblicare rapporti falsi sulla qualità dei dati può rovinare la reputazione di un marchio.
- Conservare i dati in modo inappropriato può lasciare le aziende vulnerabili a rischi di sicurezza.
Fattori che influenzano la qualità dei dati
Sette fattori principali contribuiscono alla qualità dei dati aziendali. Questi fattori aiutano le aziende a determinare quali aree dei dati mancano di qualità e cosa deve essere affrontato per migliorare la qualità.
- Accuratezza: Quanto correttamente i dati riflettono le informazioni che cercano di rappresentare.
- Completezza: La completezza dei dati. Se i dati sono completi, significa che tutti i dati necessari sono attualmente accessibili.
- Rilevanza: Perché i dati vengono raccolti e a cosa serviranno. Dare priorità alla rilevanza dei dati garantirà che il tempo non venga sprecato nella raccolta, organizzazione e analisi di dati che non verranno mai utilizzati.
- Validità: Come sono stati raccolti i dati. La raccolta dei dati dovrebbe aderire alle politiche aziendali esistenti.
- Tempestività: Quanto sono aggiornati i dati. Se i dati aziendali non sono il più aggiornati possibile, sono considerati intempestivi.
- Coerenza: Quanto bene i dati rimangono uniformi da un set all'altro.
- Unicità: Garantisce che non ci siano duplicazioni all'interno dei dataset.
Vantaggi di una qualità dei dati elevata
Una buona qualità dei dati non è facile da ottenere, ma i vantaggi ne valgono la pena. Le aziende che danno priorità alla qualità dei loro dati utilizzano tali dati per migliorare il modo in cui gestiscono la loro attività.
- Migliorare il processo decisionale avendo i dati più accurati per prendere decisioni efficaci. Dati di qualità aiutano le aziende a evitare i rischi del tentativo ed errore e a sentirsi più sicure nel cambiare i processi aziendali in base ai risultati dei dati.
- Aumentare i ricavi comprendendo le tendenze del mercato e le esigenze dei clienti e agendo su di esse prima dei concorrenti.
-
Modificare gli sforzi di marketing per raggiungere il pubblico target nel modo più efficace. Raccogliere i dati giusti offre alle aziende le intuizioni necessarie per comprendere veramente il loro mercato target. Con tali informazioni, le aziende possono modificare le loro tecniche di marketing per adattarsi al profilo del cliente ideale (ICP).
Ad esempio, se i dati mostrano che un pubblico è meno attivo su Facebook e più attivo su Twitter, l'azienda dovrebbe considerare di investire più nelle campagne di marketing su Twitter. Questo promuoverà anche la soddisfazione del cliente modificando le campagne per offrire al pubblico target ciò che sta cercando.
- Risparmiare tempo raccogliendo solo i dati necessari. La qualità dei dati garantisce che tutti i dati raccolti avranno uno scopo.
- Sfruttare i dati competitivi ottenendo informazioni sul settore. Dati di mercato di qualità non solo raccoglieranno informazioni sul pubblico target, ma sull'intero settore. Questo include dati sui concorrenti e su ciò che stanno facendo nel mercato. Le aziende possono utilizzare questo per prevedere le tendenze del mercato, ottenere un vantaggio competitivo e accelerare le mosse aziendali per promuovere la crescita.
Come migliorare la qualità dei dati
Ci sono alcuni passaggi che le aziende possono intraprendere per identificare la qualità dei loro dati e iniziare a migliorarla.
- Condurre la profilazione dei dati. La profilazione dei dati è un processo che valuta lo stato attuale della qualità dei dati di un'azienda.
- Determinare come i dati influenzano l'azienda. Le aziende devono effettuare test interni per vedere come i dati influenzano la loro attività. I dati potrebbero aiutarli a comprendere meglio il loro pubblico o ostacolarli nel pianificazione della domanda. Se i dati stanno influenzando negativamente un'azienda, è il momento di affrontare la qualità dei dati e prendere provvedimenti per migliorarla.
- Controllare le fonti. Se un'azienda sta cercando di migliorare la qualità dei suoi dati, dovrebbe iniziare dall'inizio. Le fonti dovrebbero essere controllate per qualità e sicurezza dei dati. Se le aziende raccolgono i dati da sole, dovrebbero dare priorità all'esperienza utente per evitare errori nella raccolta dei dati.
- Rispettare le leggi sui dati. Raccogliere e conservare i dati in modo errato può mettere le aziende nei guai con la legge. Dovrebbero esserci linee guida chiare su chi può vedere i dati, dove possono essere conservati e a cosa possono essere utilizzati. Seguire attentamente queste leggi aiuta anche le aziende a evitare di utilizzare dati vecchi o errati creando un sistema per rimuoverli in modo sicuro.
- Implementare la formazione sui dati. I dati migliorano solo se utilizzati correttamente. Le aziende dovrebbero dare priorità alla formazione per aiutare i team a comprendere i dati disponibili e utilizzarli efficacemente.
- Eseguire frequenti controlli di qualità dei dati. Dopo aver lavorato così duramente per migliorare la qualità, le aziende devono continuare quel momentum dando priorità al controllo della qualità dei dati e conducendo un monitoraggio costante dei dati. Questo aiuterà a identificare errori comuni ed evitare errori basati sui dati prima che diventino costosi.
- Collaborare con esperti di dati. In caso di dubbio, le aziende dovrebbero affidarsi a coloro che si specializzano nel migliorare la qualità dei dati. Scienziati e analisti dei dati possono guidare le aziende verso una qualità dei dati più elevata e garantire la conformità lungo il percorso.
Le migliori pratiche per la qualità dei dati
Ci sono alcune cose che le aziende possono fare per dare priorità alla qualità dei loro dati. Queste migliori pratiche delineano come mantenere la qualità dei dati a lungo termine.
- Mantenere la comunicazione aperta. Ciò include la comunicazione degli standard di qualità dei dati con tutti, dai nuovi dipendenti alla leadership aziendale di alto livello.
- Documentare tutto. Ogni volta che viene identificato un errore o un errore, le aziende dovrebbero creare un registro per garantire che qualcosa di simile non accada di nuovo.
- Utilizzare esperti legali. Le aziende possono esternalizzare consulenze legali per garantire la conformità con le loro procedure di qualità dei dati.
- Proteggere i dati sensibili. L'ultima cosa di cui un'azienda ha bisogno è mettere i propri dati nelle mani sbagliate. Le aziende dovrebbero investire in misure di sicurezza di alto livello per i loro dati, come il mascheramento dei dati.
- Automatizzare il più possibile. Il software per i dati può aiutare a ridurre al minimo le possibilità di errore umano.
Qualità dei dati vs. integrità dei dati
La qualità dei dati determina se un set di dati è accurato, completo, pertinente, aggiornato e unico. Garantisce che i dati a disposizione siano nella condizione adeguata per essere utilizzati e affidabili. La qualità dei dati è un sottoinsieme dell'integrità dei dati.
Integrità dei dati è il quadro generale che determina quanto i dati saranno preziosi nella pratica. Questo include il mantenimento dei dati affinché siano nella condizione adeguata durante l'intero ciclo di vita. L'integrità dei dati è composta da qualità dei dati, integrazione dei dati, intelligenza di localizzazione e arricchimento dei dati.
L'integrazione dei dati fornisce approfondimenti completi, l'intelligenza di localizzazione aggiunge ulteriori informazioni su dove vengono raccolti i dati e l'arricchimento dei dati analizza i dati per dar loro significato. Con tutti questi processi che lavorano insieme, l'integrità dei dati garantisce che i dati siano raccolti come previsto, protegge i dati sia fisicamente che logicamente ed evita cambiamenti che potrebbero compromettere la qualità e la validità.
Alexandra Vazquez
Alexandra Vazquez is a former Senior Content Marketing Specialist at G2. She received her Business Administration degree from Florida International University and is a published playwright. Alexandra's expertise lies in copywriting for the G2 Tea newsletter, interviewing experts in the Industry Insights blog and video series, and leading our internal thought leadership blog series, G2 Voices. In her spare time, she enjoys collecting board games, playing karaoke, and watching trashy reality TV.
