Perché la qualità dei dati è importante per le aziende

Negli ultimi anni, i dati sono riusciti a cambiare in meglio i processi decisionali all’interno di aziende e organizzazioni. Possono essere usati per prendere decisioni di business, informare le politiche di Enti e Amministrazioni e misurare i progressi su determinati obiettivi.

Ma per esprimere tutto questo loro potere, devono avere delle caratteristiche ben precise che in gergo sono chiamate qualità dei dati o data quality.

In questo articolo esploreremo le qualità intrinseche dei dati e ti racconteremo perché sono così importanti per le aziende, il no-profit, le Amministrazioni Pubbliche in qualsiasi contesto.

Cosa sono i dati?

I dati non sono solo numeri. Piuttosto, rappresentano una fonte di informazioni che puoi usare in diversi modi: fare storytelling, migliorare il decision making, misurare il successo di un piano di marketing o di business, prevenire e risolvere problemi.

Chi si occupa di scoprire il significato che si nasconde dietro ai dati è il data scientist, che non si limita ad eseguire un’analisi dei dati, ma cerca di individuare pattern, relazioni e nessi causa effetto, anche per dati provenienti da fonti diverse.

Si tratta di un aspetto molto importante nel contesto della Business Intelligence, soprattutto quando consente di scoprire le relazioni tra dati diversi, apparentemente lontani, e che formano una grande mole di informazioni (big data).

Come si misura la qualità dei dati?

Oggi le piattaforme di analisi dei dati con tecnologie di intelligenza artificiale permettono anche agli utenti business di interrogare i dati e capire i nessi tra di loro, semplicemente formulando le domande nel linguaggio naturale, quello utilizzato nella vita di tutti i giorni.

Purtroppo, anche se adotti le più avanzate piattaforme di BI, o assumi un data scientist geniale, puoi usare i dati in maniera proficua solo ed esclusivamente se hai gestito bene i processi ETL (Extract, Transform e Load). Altrimenti, otterrai risultati viziati e insights inaffidabili.

I dati preparati e modellati a dovere hanno alcune qualità intrinseche che li trasformano in una fonte di conoscenza efficace, da usare nella tua strategia di BI.

1. Integrità dei dati: accuratezza, completezza e validità

Se i dati non vengono raccolti correttamente, si finisce per ottenere dati imprecisi, non adatti allo scopo (non accurati), oppure incompleti. Informazioni di questo tipo possono viziare l’analisi dei dati, falsando il risultato.

Da questo punto di vista, è importante ricorrere a database affidabili o effettuare una raccolta dei dati meticolosa, facendo attenzione alla completezza delle informazioni.

Prima di passare alla fase di analisi, tutti i dati devono essere modellati e bisogna ottenere informazioni omogenee (validità dei dati).

2. Tempestività

La seconda qualità intrinseca dei dati è la tempestività. In alcuni casi (come l’analisi real time, oppure quando devi prendere decisioni urgenti) i dati più preziosi sono quelli più recenti.

La tempestività è una qualità intrinseca dei dati che migliora quando il tempo che intercorre tra la data collection e l’analisi è molto breve.

3. Disponibilità

Per ottimizzare i processi di BI, i dati devono essere disponibili quando servono, in spazi di archiviazione fisici o cloud accessibili e sicuri, facendo backup frequenti. Per le aziende e le organizzazioni è anche molto importante che l’analisi dei dati non rallenti il lavoro di tutta l’azienda.

Oggi alcune soluzioni all in one come Keboola o Snowflake aiutano le aziende ad avere i dati sempre disponibili in un unico luogo, migliorando tutti i flussi di lavoro e la cooperazione tra i diversi team coinvolti.

4. Affidabilità

L’affidabilità dei dati è una qualità che ci dice se le informazioni sono veritiere. I dati contenuti nei database potrebbero essere inaffidabili per molte ragioni, che vanno dall’errore umano nell’inserimento dei valori, fino alla fonte stessa dei dati.

Chi esegue l’analisi dei dati deve accertarsi della loro affidabilità, per ottenere dei risultati e degli insights su cui basare ragionevolmente le decisioni.

I dati per la BI: come garantirne la qualità

Come abbiamo accennato all’inizio, per avere dati di alta qualità bisogna migliorare i cosiddetti processi ETL, un acronimo che sta per Extract Transform e Load.

In ambito BI, l’ETL è il processo di estrazione dei dati da una data source, trasformazione e caricamento in un sistema di archiviazione. I dati vengono poi analizzati facendo ricorso ad apposite piattaforme per la Business Intelligence, come ad esempio Tableau Software.

I processi ETL possono essere ottimizzati migliorando le attività di controllo e stabilendo dei parametri per controllare tutto il flusso di lavoro di estrazione, trasformazione e caricamento. Un altro trucco efficace è impostare delle notifiche immediate, quando si rilevano dei problemi nella data quality. Anche settare il database in modo da accettare solo i dati nel formato corretto può essere una scelta strategicamente valida. Più si è tempestivi e granulari nella pulizia dei dati, maggiore sarà la qualità dell’analisi.

Consulenza BI per i processi ETL

Anche se si tratta di un lavoro estremamente legato alla tecnologia, nulla può sostituire l’occhio e la perizia umana. Un consulente BI esperto può affiancarti nei processi ETL: individua le soluzioni più adeguate per migliorare l’estrazione, la trasformazione e il load dei dati, al fine di avere sempre dati di qualità.

BIEPM è il team di Ecoh Media dedicato alla Modern BI e alla Data Analytics. I nostri Data Engineer ti offrono una consulenza di Business Intelligence volta a perfezionare i tuoi processi ETL, modellare i dati e prepararli in modo ottimale per la tua piattaforma di Modern BI e Analytics.

Inoltre, siamo partner di Salesforce, Tableau, Keboola e Snowflake.