I dati rappresentano un valore d’importanza strategica per guidare le scelte di singoli, aziende, società. Il Data Quality Management, ovvero la gestione della qualità dei dati, è ormai una necessità. Attualmente, i dati equivalgono a un asset aziendale e come tale devono essere trattati, lavorati, controllati, recuperati e riqualificati se si vuole davvero realizzare la trasformazione digitale.

Per supportare efficacemente i vari processi aziendali, i sistemi di Business Intelligence, Big Data e Advanced Analytics richiedono controllo e gestione della qualità. Bisogna, innanzitutto, individuare i requisiti di qualità da soddisfare avvalendosi di persone esperte nel monitorarne i processi.

Integrare il Data Quality Management nella Business Intelligence: perché

La parola d’ordine è abbandonare i vecchi sistemi di gestione dei dati perché è cambiato il significato stesso (e il ruolo) dei dati. Il loro valore intrinseco, al pari di qualsiasi altro asset strategico aziendale, va sfruttato al massimo.

Nel prossimo biennio, sentiremo parlare sempre più spesso di Data Quality Management (DQM) e di Master Data Management (MDM). La gestione della qualità del dato sarà il trend principale in ambito Analytics e Business Intelligence interessando tutte le aziende.

Per un’azienda, integrare il DQM significa molto anche a livello di ritorno sull’investimento dei dati (sia in termini di tempo delle risorse aziendali sia di denaro).

Il Data Quality Management si traduce nel livello di capacità dei dati disponibili di essere utilizzati a scopi aziendali ottenendo un guadagno, un valore.

Il valore è triplo: culturale, economico e legato all’ottimizzazione del tempo.

Spieghiamoci meglio.

Il triplo valore del DQM

Una buona gestione della qualità dei dati apporta un valore culturale dei dati stessi. È necessario un cambio di mentalità sia dell’imprenditore sia del personale per realizzare la digital transformation. Per riuscirci, bisogna sbarazzarsi dei vecchi sistemi di gestione dati come i fogli Excel destrutturati con cui la conoscenza aziendale resta legata alle persone anziché essere trasferita a sistema.

Il valore della gestione dei dati è anche economico. Una pessima Data Quality fa perdere denaro. Una buona DQ ottimizza il tempo riducendo le inefficienze derivanti dalla gestione di una scarsa qualità del dato.

Focalizziamoci sul valore tempo: gran parte dei Data Scientist dedicano mediamente l’80% del loro tempo alla preparazione dei dati ed alla loro pulizia. Grazie a un’adeguata qualità dei dati a disposizione, questi professionisti potrebbero dedicare il proprio tempo ad attività più importanti (studio e creazione di algoritmi, analisi dei dati, ecc.).

La qualità del dato deve essere valutata in base al contesto aziendale. Non esistono regole standard ed è per questo che il DQM risulta complesso. Richiede l’intervento di esperti chiamati a definire i requisiti chiave su cui valutare la qualità dei dati.

Come strutturare un buon Data Quality Management

Il Data Quality Management, al pari di componenti come Data Governance e Data Architecture, fa parte dell’Enterprise Data Management. Racchiude in sé tutti i processi, tecnologie e persone coinvolti nel raggiungimento del più elevato livello di Data Quality. Coinvolge sia i reparti IT sia il Business.

Per strutturare un robusto DQM, bisogna puntare sui principali componenti:

• figure professionali di riferimento impegnate nella strategicità del dato e nella corretta applicazione dei principi di gestione;
• regole o, meglio, requisiti chiave adeguati agli obiettivi aziendali e da aggiornare in base ai cambiamenti di business;
• monitoraggio critico e costante: i report di auditing degli errori e delle performance sono essenziali;
• capacità di individuare la sorgente di errori, di riparazione e di revisione delle regole impostate in precedenza;
• comunicazione dei benefici e degli interventi di miglioramento applicati allo scopo di coinvolgere sempre più il personale attirandone la fiducia nei dati aziendali.