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#Dataquality: centralità e integrità del dato per un solido sistema di analysis

I dati sono una risorsa da sfruttare, univocità e tracciabilità per una maggiore efficacia complessiva e affidabilità del sistema di analysis.

In azienda essere certi di operare con informazioni corrette, precise e affidabili significa evitare errori, problemi, mancati contatti con i clienti e innalzamento del proprio profilo di rischio e, soprattutto, dotarsi degli strumenti per essere sempre competitivi.
Quantità o qualità? I dati nelle aziende sono tantissimi, ma sono affidabili? Spesso alcuni progetti falliscono per carenza di qualità dei dati. I CIO avvertono la necessità di integrare il data quality nei processi aziendali e di attuare una coerente strategia di data governance. Nelle aziende viene accumulata una grande mole di dati, spesso senza sfruttarla al meglio: un asset strategico che dovrebbe essere esplorato e valorizzato per creare opportunità.
Le aziende sono consapevoli che la qualità dei dati ha un peso fondamentale per raggiungere gli obiettivi di business. L’esigenza è di disporre di strumenti di data quality che garantiscano l’affidabilità dell’ecosistema dei dati su cui basare l’analysis. 

Fare data quality permette di essere rapidi e corretti; non ci si può più permettere di avere il conto economico cinque giorni dopo la fine del mese, o ricostruire il dato a mano su Excel. Le informazioni servono subito e i sistemi devono evidenziare solo le anomalie nei dashboard dei manager, con la possibilità di analisi in drill immediata e di condividere osservazioni sul dato con altri.
La qualità dei dati è un requisito fondamentale per ottimizzare la raccolta e l’analisi dei dati, un corretto processo di data quality si traduce in aumento dell’efficacia dei processi decisionali. I dati “puliti” sono la base per sviluppare progetti efficienti e solidi; senza una base integra, univoca e accessibile di dati, è difficile estrarre vero valore di business. Il ciclo di vita del dato, dalla gestione all’analisi, richiede pratiche e strumenti adeguati. Sicurezza, incorruttibilità, consistenza, qualità e integrità dei dati sono fattori determinanti. Troppo spesso le aziende si ritrovano a lavorare con dati "non puliti”, e questo può avere impatti potenzialmente negativi.

Quali sono le principali metriche del Data Quality.

• Accuratezza: rileva il livello di scostamento tra la stima di come dovrebbero essere valorizzati i dati e gli effettivi valori riportati nel dataset.
• Completezza: indica la % dei dati raccolti rispetto al potenziale del data sources disponibile in azienda.
• Consistenza del dato: mostra la % di aderenza tra le informazioni in archivio e quelle impiegate nei modelli di analisi.
• Unicità: verifica che i dati relativi a un certo evento non siano duplicati, inseriti una sola volta nel dataset.
• Validità: indica la conformità dei dati raccolti (rispetto a intervalli, formati etc..) e agli standard aziendali.
• Puntualità: è il livello a cui i dati sono aggiornati rispetto al contesto reale.

A partire da tali dimensioni un’organizzazione deve definire delle metriche ad hoc in grado di determinare la qualità dei dati nel proprio contesto di business. Accertare la qualità dei dati implica un processo sintetizzabile in tre fasi:
1. Applicare metodi di misurazione oggettivi e soggettivi;
2. Comparare i risultati per identificare le possibili problematiche;
3. Determinare e intraprendere le azioni correttive necessarie.

Un approccio proattivo alla qualità dei dati consente di verificare e misurare il livello di qualità prima che i dati arrivino al cuore dei sistemi, attraverso livelli di monitoraggio su tutti i sistemi e corretti processi di data integration e automation.
Con dati integrati e strumenti di verifica della qualità, si possono creare alert che identificano alcune delle cause alla base dei problemi di qualità dei dati in generale. Poi si dovrà tenere traccia dei dati nell'intero panorama di applicazioni e sistemi in uso. Questo permette l'analisi sintattica, la standardizzazione e la corrispondenza dei dati in tempo reale.
Molto spesso in azienda ci si concentra molto sulla necessità di raccogliere grandi quantità di dati, magari trascurando l’affidabilità e l’accuratezza dei dataset creati. Questo può portare a fare affidamento su dati imprecisi, non corretti o duplicati, dove il processo decisionale risulta basato su metriche imprecise, con ulteriori effetti negativi come un aumento di tempi e costi, l’implementazione di strategie inefficaci e maggiori possibilità di esporsi a rischi di compliance.

Dotarsi di data quality management, supportati da partner e strumenti in grado di analizzarli per applicare le strategie migliori per il proprio business, porta un concreto vantaggio competitivo.

Le nostre soluzioni Xpro Consulting. Migliora la qualità dei tuoi dati con le nostre soluzioni Xpro Consulting, progetti sviluppati con specifiche applicazioni di controllo e validazione dei dati, un sistema di alerting e dashboard di controllo consentono un monitoraggio costante e in tempi rapidi, evidenza degli scostamenti per intervenire con le opportune misure correttive. Le funzionalità del sw integrato Board utilizzato per le nostre soluzioni di BI&CPM, implementano modelli evoluti di data quality, il management può disporre di dati certificati e sempre corretti, trasformati in insight utili al business.

Poiché la qualità del dato è spesso una valutazione relativa alla specifica realtà aziendale e dell’utente che utilizza il dato, le nostre applicazioni Xpro Consulting sono ottimizzate per sfruttare e gestire in modo efficace grandi volumi di dati senza farsi travolgere dai numeri, massimizzando il potenziale attraverso la creazione di cruscotti di analisi per ottenere un valore immediato. Applicazioni modellate sull’organizzazione, un’infrastruttura di data quality management performante a supporto di strategie aziendali più efficaci e consapevoli. 

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