Che cos'è la qualità dei dati?
La qualità dei dati si riferisce a quanto i dati siano affidabili e utilizzabili per il loro scopo previsto. Determina se un set di dati può essere considerato attendibile per reportistica, analisi e decisioni operative.
Il software per la qualità dei dati aiuta a mantenere questi standard identificando errori, incoerenze e lacune nei dati. Molti strumenti automatizzano la validazione, il rilevamento delle anomalie, la pulizia e la standardizzazione, e possono integrarsi con piattaforme di gestione dei dati per migliorare come i dati vengono archiviati, organizzati e governati.
In breve: definizione, dimensioni e miglioramento della qualità dei dati
La qualità dei dati determina l'affidabilità dei dati per decisioni aziendali, analisi e operazioni. È misurata da accuratezza, completezza, coerenza, rilevanza, unicità, validità e tempestività. Dati di alta qualità migliorano il processo decisionale, i ricavi, il marketing e l'efficienza, mentre una qualità scadente causa errori, rischi e opportunità mancate. Le organizzazioni migliorano la qualità dei dati attraverso profilazione, pulizia, standardizzazione, governance, automazione e monitoraggio.
Perché è importante la qualità dei dati?
La qualità dei dati è importante perché le decisioni aziendali sono affidabili solo quanto i dati su cui si basano. Le organizzazioni utilizzano i dati per guidare la strategia, gestire i rischi, ottimizzare la produzione e comprendere i clienti. Se quei dati sono inaccurati o incompleti, possono portare a intuizioni errate e costosi errori.
Dati di alta qualità consentono reportistica accurata, analisi e benchmarking delle prestazioni, mentre dati di scarsa qualità portano a intuizioni errate, rischi operativi e opportunità mancate. Al contrario, dati di scarsa qualità possono aumentare il rischio di pregiudizi algoritmici e creare grandi problemi per un'azienda.
Le seguenti affermazioni delineano come i dati possano influenzare negativamente 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 cliente errati possono creare confusione e frustrazione per l'azienda e il cliente.
- Pubblicare rapporti di qualità dei dati falsi può rovinare la reputazione di un marchio.
- Archiviare dati in modo inappropriato può lasciare le aziende vulnerabili a rischi di sicurezza.
Come si misura la qualità dei dati?
Le dimensioni principali della qualità dei dati sono accuratezza, completezza, rilevanza, validità, tempestività, coerenza e unicità. Insieme, queste dimensioni forniscono un quadro strutturato per identificare le debolezze, dare priorità ai miglioramenti e mantenere standard di dati coerenti tra i sistemi.
- 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 set di dati.
Quali sono i benefici di una qualità dei dati elevata?
Una qualità dei dati elevata migliora l'accuratezza, l'efficienza e l'impatto delle decisioni aziendali. Di seguito sono riportati alcuni dei principali benefici che le organizzazioni ottengono quando i loro dati sono affidabili e ben gestiti:
- Miglioramento del processo decisionale: Dati accurati e affidabili riducono il tentativo ed errore, permettendo alle organizzazioni di apportare cambiamenti strategici informati con maggiore fiducia.
- Aumento dei ricavi: Intuizioni chiare sulle tendenze di mercato e sulle esigenze dei clienti aiutano le aziende ad agire sulle opportunità prima dei concorrenti.
- Marketing più efficace: Dati affidabili sul pubblico consentono alle aziende di affinare il targeting, allineare le campagne con il loro profilo cliente ideale (ICP) e adattare le strategie basandosi su modelli di coinvolgimento reali.
- Risparmio di tempo: Raccogliere e mantenere solo dati rilevanti e di alta qualità riduce analisi non necessarie e correzioni manuali.
- Posizionamento competitivo più forte: Dati di settore e dei concorrenti di qualità aiutano le organizzazioni ad anticipare i cambiamenti di mercato, rispondere più velocemente e supportare la crescita a lungo termine.
Quali sono alcuni problemi comuni di qualità dei dati?
I problemi comuni di qualità dei dati derivano da errori nella raccolta, archiviazione, integrazione e governance dei dati. Questi problemi spesso derivano da lacune nei processi, limitazioni dei sistemi o errori umani.
- Errori di inserimento manuale: Errori di battitura, valori errati o nomi incoerenti causati dall'input umano.
- Scarsa integrazione dei sistemi: Record non corrispondenti o conflitti di dati quando più piattaforme come strumenti CRM, sistemi di analisi o piattaforme di registrazione dei dispositivi non si sincronizzano correttamente.
- Processi di inserimento dati non standardizzati: Diversi team che utilizzano formati o definizioni incoerenti.
- Mancanza di controlli di validazione: Controlli mancanti che permettono a dati errati o malformati di entrare nei sistemi.
- Dati ombra e silos: Dipartimenti che mantengono set di dati separati che non sono governati centralmente.
- Migrazione dei dati impropria: Corruzione o perdita di dati durante aggiornamenti o trasferimenti di sistema.
- Debole supervisione della governance: Nessuna chiara proprietà o responsabilità per il mantenimento degli standard dei dati.
Quali sono i passaggi in un processo di gestione della qualità dei dati?
Un processo di gestione della qualità dei dati include tipicamente la valutazione dei set di dati esistenti, la correzione degli errori, il rafforzamento delle fonti di dati, l'applicazione delle politiche di governance e il monitoraggio continuo delle prestazioni.
- Condurre la profilazione dei dati. La profilazione dei dati è un processo che valuta la qualità attuale dei dati di un'azienda.
- Determinare come i dati impattano sull'azienda. Le aziende devono fare test interni per vedere come i dati influenzano il loro business. I dati potrebbero aiutarli a comprendere meglio il loro pubblico o ostacolare una pianificazione della domanda di successo. 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 archiviare dati in modo errato può mettere le aziende nei guai legali. 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 obsoleti 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 controlli frequenti sulla 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 costosi errori basati sui dati prima che si verifichino.
- Collaborare con esperti di dati. In caso di dubbio, le aziende dovrebbero fare affidamento su specialisti nel miglioramento della 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.
La qualità dei dati è la stessa cosa dell'integrità dei dati?
La qualità dei dati e l'integrità dei dati non sono la stessa cosa. La qualità dei dati si concentra sul fatto che i dati siano accurati e utilizzabili. L'integrità dei dati è più ampia e garantisce che i dati rimangano affidabili, coerenti e protetti durante tutto il loro ciclo di vita. La qualità dei dati è una componente dell'integrità dei dati.
| Categoria | Qualità dei dati | Integrità dei dati |
| Definizione | La condizione dei dati e se sono adatti all'uso | La garanzia che i dati rimangano accurati, coerenti e protetti nel tempo |
| Focus principale | Usabilità e correttezza | Conservazione e protezione |
| Dimensioni chiave | Accuratezza, completezza, rilevanza, tempestività, coerenza, unicità | Include la qualità dei dati più integrazione, validazione, intelligenza di localizzazione e arricchimento dei dati |
| Copertura del ciclo di vita | Valuta i dati in un dato momento | Mantiene l'affidabilità dei dati durante tutto il loro ciclo di vita |
| Obiettivo | Garantire che i dati possano essere considerati affidabili per le decisioni | Garantire che i dati rimangano affidabili e invariati dalla creazione alla cancellazione |
L'integrazione dei dati, parte dell'integrità dei dati, fornisce intuizioni complete. L'intelligenza di localizzazione aggiunge informazioni su dove i dati sono stati raccolti, 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, e previene cambiamenti che potrebbero compromettere la qualità e la validità.
Domande frequenti sulla qualità dei dati
Di seguito sono riportate le risposte alle domande comuni sulla qualità dei dati.
D1. Qual è un esempio di dati di buona qualità?
Un esempio di dati di alta qualità è un database clienti con dettagli di contatto verificati e senza voci duplicate, che supporta una reportistica affidabile e un'outreach mirata.
D2. Qual è un esempio di scarsa qualità dei dati?
Un esempio di scarsa qualità dei dati è un sistema di inventario dei prodotti che non riesce a riflettere accuratamente i livelli di stock o ad aggiornarli in tempo reale. Questo può portare a vendite eccessive di articoli, spedizioni ritardate, reportistica errata e clienti frustrati.
D3. Come si testa la qualità dei dati?
La qualità dei dati viene testata con controlli di validazione come controlli di valori nulli, validazione del formato, test di confine, controlli di completezza e validazione basata su regole per garantire che i set di dati soddisfino gli standard.
D4. Quali sono le migliori pratiche per mantenere la qualità dei dati?
Le migliori pratiche includono comunicare chiaramente gli standard dei dati, documentare errori e correzioni, garantire la conformità normativa, proteggere i dati sensibili con mascheramento dei dati, e utilizzare l'automazione per ridurre gli errori manuali e applicare regole coerenti.
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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.
