Qualità dei dati: cos'è, perché è importante e come si misura

La qualità dei dati determina gran parte del successo di qualsiasi moderna strategia aziendale, poiché le strategie dipendono dall'affidabilità delle informazioni su cui si basano. Garantire la validità e la coerenza dei dati è una responsabilità condivisa tra diverse aree dell'azienda e assicura decisioni affidabili, processi efficienti e un vantaggio competitivo.

In questo articolo spieghiamo che cos'è la qualità dei dati, perché è importante per le aziende, quali sono gli standard e i criteri per gestirla, come misurarla e analizziamo alcune buone pratiche.

Che cos'è la qualità dei dati?

La qualità dei dati indica il grado in cui un insieme di informazioni soddisfa i requisiti per il suo utilizzo operativo o analitico. In termini pratici, significa verificare che i dati siano corretti e coerenti per ottenere quality data disponibili nel formato adeguato e processabili senza errori. Oltre a essere una caratteristica tecnica, è una disciplina gestionale che garantisce l'idoneità delle informazioni al loro utilizzo, riducendo al minimo i rischi nell'esecuzione dei processi e offrendo la sicurezza necessaria per fondare qualsiasi decisione aziendale.

L'importanza della qualità delle informazioni acquista una nuova dimensione con l'avvento di l'intelligenza artificiale e il machine learning. In questi contesti, l'affidabilità delle informazioni è fondamentale, poiché qualsiasi errore nei dati immessi si propaga e amplifica nei risultati automatici. Per questo, la gestione attuale non si concentra soltanto sulla correzione degli errori manuali, ma sull'implementazione di sistemi in grado di verificare e convalidare grandi volumi di record in tempo reale per ottenere informazioni elaborabili.

Perché la qualità del dato è importante in un'azienda?

La qualità dei dati è fondamentale perché determina la validità dei report e l'efficacia delle decisioni aziendali. Inoltre, i dati di alta qualità sono essenziali per soddisfare i requisiti legali e normativi in numerosi settori. È necessario trasformare le informazioni grezze per sfruttarne i vantaggi:

• Miglioramento dei processi. Disporre di dati di alta qualità riduce gli errori operativi ed elimina le ridondanze nella catena del valore. In settori come quello logistico o industriale, ciò si traduce in una pianificazione accurata dell'inventario, nella riduzione dei tempi di spedizione e nel risparmio dei costi derivanti da resi o interruzioni della fornitura.
• Processo decisionale. L'accesso a dati di alta qualità consente agli indicatori chiave di prestazione (KPI) di essere affidabili e di riflettere fedelmente la realtà operativa. In questo modo, la direzione può prendere decisioni basate su dati concreti anziché su intuizioni, riducendo l'incertezza e ottenendo un vantaggio competitivo.
• Soddisfazione del cliente. Raccogliere dati di qualità sui clienti facilita la personalizzazione dell'offerta di prodotti e servizi.
• Riduzione dei costi operativi. Gestire i dati con precisione contribuisce a eliminare duplicazioni e processi inefficienti, riducendo le spese operative.

Problemi legati ai dati di scarsa qualità

Talvolta le aziende utilizzano dati di scarsa qualità, il che può sconvolgere i loro piani fornendo loro informazioni errate o distorte. Secondo la società di consulenza McKinsey, il 72% delle organizzazioni leader indica che la gestione dei dati è una delle principali sfide che impediscono loro di ampliare i casi d'uso dell'IA. Ciò è dovuto a diversi motivi, tra cui la raccolta inadeguata dei dati di input, gli errori di caricamento dei sistemi o le migrazioni eseguite senza una preventiva pulizia dei dati. Trascurare l'accuratezza dei dati può causare diverse complicazioni:

• Dati duplicati. Si verificano quando lo stesso evento viene registrato più volte, distorcendo le metriche e generando costi di archiviazione superflui.
• Dati incompleti. Si verificano quando alcuni campi vengono tralasciati o le informazioni non vengono raccolte integralmente.
• Dati incoerenti. Si generano quando le informazioni differiscono tra diversi sistemi o database, dando luogo a versioni contraddittorie della stessa realtà e rendendo più difficile il consolidamento dei report.
• Dati inesatti. Possono derivare da un processo di raccolta difettoso e diventare all'origine di risultati distorti.
• Dati obsoleti. I dati non aggiornati possono compromettere l'affidabilità dei progetti e il rigore delle previsioni.

Standard e criteri della qualità dei dati

Per garantire che la qualità delle informazioni sia una risorsa affidabile, è necessario basarsi su framework internazionali riconosciuti, come lo standard ISO/IEC 25012, che stabilisce un modello robusto nel quale la qualità del dato è articolata in una quindicina di criteri principali. Eccone alcuni:

Attualità

I dati devono essere aggiornati per risultare utili. Inoltre, la loro qualità dipende anche dal periodo a cui si riferiscono. In altre parole, un dato può essere accurato e valido, ma se è obsoleto può perdere il proprio valore nel supportare il processo decisionale. L'obiettivo è basare previsioni e analisi sul contesto necessario.

Coerenza

Le informazioni disponibili nei diversi sistemi o database dell'organizzazione non devono presentare contraddizioni. In questo modo si evita, per esempio, che i reparti di un'azienda lavorino sulla base di percezioni diverse e si favorisce il coordinamento tra le varie aree dell'azienda.

Accuratezza

I dati devono rappresentare la realtà e registrare fedelmente i fatti accaduti. In questo modo, si mira a raccogliere dati privi di errori di trascrizione o misurazione per impedire che la mancanza di accuratezza porti a diagnosi errate.

Completezza

Disporre di dati completi facilita una visione globale dell'attività, rendendo possibile l'attuazione di strategie operative o analitiche. Per essere completi, i set di dati devono ridurre al minimo i valori nulli, i campi vuoti o i record mancanti.

Validità

Per disporre di quality data, è necessario verificare che le informazioni siano conformi alle regole aziendali e ai formati tecnici utilizzati dall'organizzazione. Ciò comprende schemi che possono riguardare la struttura degli indirizzi e-mail, nonché intervalli e valori ammissibili. In questo modo si riduce la necessità di ricorrere a operazioni di pulizia e le applicazioni possono elaborare i dati automaticamente.

Come si misura la qualità del dato?

Affinché un progetto basato sui dati abbia successo, diverse aree devono collaborare per definire metriche oggettive. Questo processo di misurazione non è un'attività isolata, ma una metodologia sistematica che si sviluppa attraverso i seguenti passaggi:

• Definire KPI e soglie. Innanzitutto, si definiscono indicatori chiave di prestazione (KPI) per ogni dimensione o criterio della qualità dei dati. Queste soglie possono variare in base all'attività e al settore di ciascuna azienda. Ad esempio, un operatore logistico può richiedere una soglia di accuratezza superiore al 99% per la localizzazione dei propri prodotti.
• Creare profili dei dati. Il data profiling è la principale tecnica di misurazione. Consiste nell'esaminare in dettaglio i set di dati, confrontandoli con i metadati e calcolando statistiche. Questo processo consente di identificare automaticamente pattern errati, valori nulli o anomalie prima che incidano sul processo decisionale.
• Eseguire audit e report sulla qualità. È necessario effettuare valutazioni periodiche in cui confrontare i dati reali con gli standard definiti in precedenza.

Buone pratiche per la gestione di dati di qualità

Mantenere una buona qualità dei dati richiede un monitoraggio continuo, valorizzare le attività e le buone pratiche che contribuiscono alla loro solidità ed estendere questa filosofia ai diversi reparti dell'azienda. Eccone alcune:

• Digitalizzare i processi. La digitalizzazione aumenta la velocità e la precisione dei processi, anche in settori come quello logistico, dove consente di raccogliere dati di alta qualità attraverso il software di gestione magazzino Easy WMS di Mecalux. La sua funzionalità Supply Chain Analytics facilita l'accesso a informazioni critiche.
• Standardizzare i formati. È necessario utilizzare formati di dati coerenti. In questo modo si riduce il rischio di errori e si favorisce l'interoperabilità.
• Implementare regole di validazione. Stabilire regole di validazione è una tecnica che garantisce l'accesso al sistema solo a dati di qualità. Rappresentano una prima linea di difesa contro gli inserimenti errati.
• Mantenere la tracciabilità. Si tratta di utilizzare strumenti e processi che monitorino le trasformazioni dei dati durante tutto il loro ciclo di vita.

La qualità dei dati, determinante per l'affidabilità

La gestione della qualità dei dati è un processo strategico che può condizionare l'affidabilità dei progetti dell'intera organizzazione. Basarsi su standard internazionali come la ISO/IEC 25012 trasforma le risorse grezze in informazioni di valore. Misurando criteri come l'accuratezza, la completezza o l'attualità e affidandosi a strumenti avanzati, le aziende promuovono decisioni affidabili e procedure efficienti. In definitiva, promuovere una cultura basata su dati solidi è la base indispensabile per l'innovazione tecnologica e il successo competitivo nell'attuale contesto digitale.