Nell’attuale panorama aziendale, caratterizzato da una crescente dipendenza dai dati per prendere decisioni strategiche, la qualità dei dati è diventata un fattore critico per il successo. Le aziende italiane stanno investendo sempre di più in team di Data Governance e tecnologie dedicate per garantire l’accuratezza, la completezza e l’affidabilità dei dati a loro disposizione. Questa tendenza è ulteriormente amplificata dall’ascesa dell’Intelligenza Artificiale (AI) e del Machine Learning (ML), che richiedono dati di alta qualità per generare modelli predittivi accurati e insights significativi.
Le diverse dimensioni della Data Quality
La qualità dei dati è un concetto multidimensionale che può essere analizzato da diverse prospettive.
Intrinsic Data Quality
Iniziamo esplorando la Data Quality Intrinseca, che riguarda le caratteristiche fondamentali dei dati stessi. Per essere considerati di alta qualità, i dati devono essere accurati, ovvero privi di errori e coerenti con la realtà che rappresentano. Devono inoltre essere oggettivi, non influenzati da pregiudizi o opinioni personali. La credibilità e la reputazione della fonte dei dati sono altrettanto cruciali per garantire la loro affidabilità.
Contextual Data Quality
Tuttavia, la qualità dei dati non può essere valutata solo in modo isolato. La Data Quality Contestuale sottolinea l’importanza di considerare i dati nel contesto specifico del compito o dell’analisi da svolgere. In questo senso, i dati devono essere rilevanti per il problema in esame, tempestivi per consentire decisioni tempestive, completi per fornire una visione d’insieme accurata e presenti in una quantità appropriata per evitare sovraccarichi di informazioni o lacune.
Representational Data Quality
La Data Quality Rappresentazionale si concentra su come i dati vengono presentati e interpretati. I dati di alta qualità devono essere interpretabili e facili da comprendere, anche per utenti non tecnici. Devono inoltre essere coerenti nel loro formato e nella loro struttura, ed essere rappresentati in modo conciso per facilitare l’analisi e la comunicazione.
Accessibility Data Quality
Infine, la Data Quality dell’Accessibilità mette in luce l’importanza dei sistemi e delle infrastrutture che gestiscono i dati. Questi sistemi devono garantire un facile accesso ai dati autorizzati, nel rispetto delle norme di sicurezza e privacy. Allo stesso tempo, devono implementare misure di sicurezza adeguate per proteggere i dati da accessi non autorizzati o perdita accidentale.
In conclusione, la qualità dei dati è un concetto complesso che richiede un’attenzione costante a diversi aspetti, dall’accuratezza intrinseca dei dati alla loro rilevanza contestuale, dalla loro rappresentazione alla loro accessibilità. Solo garantendo una Data Quality elevata in tutte queste dimensioni, le aziende possono sfruttare appieno il potenziale dei dati per prendere decisioni informate e raggiungere i loro obiettivi di business.
L'evoluzione dei processi di Data Quality
I processi di Data Quality sono in continua evoluzione per far fronte alle nuove sfide poste dall’aumento del volume, della varietà e della velocità dei dati. Le aziende stanno adottando un approccio più proattivo, basato sulla misurazione continua della qualità dei dati e sull’implementazione di workflow automatizzati per identificare e correggere eventuali errori o anomalie.
Un aspetto cruciale di questa evoluzione è la capacità di misurare la qualità dei dati in relazione agli obiettivi specifici di utilizzo. Ad esempio, quando si utilizzano i dati per addestrare modelli di Machine Learning, è fondamentale considerare metriche come il Data point impact, il Discrimination Index, il Class imbalance e il Data Split Ratio per garantire l’affidabilità e l’efficacia dei modelli stessi.
Data Readiness: Preparare i dati per l'AI
L’adozione dell’AI e del ML richiede un nuovo livello di preparazione dei dati, definito Data Readiness. Questo concetto va oltre la semplice qualità dei dati e include anche la loro organizzazione, struttura e accessibilità per gli algoritmi di apprendimento automatico.
Un elemento chiave per raggiungere la Data Readiness è l’utilizzo di Active Metadata, uno strato di informazioni dinamico che descrive il contesto, la provenienza e le relazioni dei dati. Questa tecnologia consente di tracciare l’intero ciclo di vita dei dati, facilitando la comprensione del loro significato e la valutazione della loro qualità in relazione a specifici casi d’uso.
Inoltre, l’utilizzo di dati sintetici sta emergendo come una strategia efficace per affrontare problemi come lo sbilanciamento dei dataset o la mancanza di dati sufficienti per addestrare modelli di AI. I dati sintetici, generati artificialmente ma statisticamente rappresentativi dei dati reali, possono migliorare la performance dei modelli e ridurre i rischi legati alla privacy.
Il ruolo chiave di Data Quality Manager, Data Steward e CDAO
La crescente importanza della Data Quality ha portato alla nascita di nuove figure professionali, come il Data Quality Manager, responsabile della definizione e dell’implementazione delle strategie di gestione della qualità dei dati a livello aziendale. Allo stesso tempo, i Data Steward stanno diventando sempre più diffusi, con il compito di garantire la qualità dei dati all’interno delle singole aree di business.
Un’altra nuova figura aziendale di rilevante importanza è il Chief Data and Analytics Officer (CDAO). La sua figura è centrata nella gestione dei dati ma le sue mansioni spaziano tra strategia, tecnologie e comunicazione aziendale.
Questa struttura organizzativa distribuita consente di affrontare le problematiche legate alla qualità dei dati in modo più efficace, coinvolgendo direttamente le persone che utilizzano i dati nel loro lavoro quotidiano.
Conclusioni
La Data Quality è un elemento fondamentale per il successo delle iniziative di Business Intelligence e Data Analytics. Le aziende che investono in processi e tecnologie per garantire la qualità dei dati saranno in grado di sfruttare appieno il potenziale dell’AI e del ML, ottenendo un vantaggio competitivo significativo nel mercato odierno sempre più data-driven.
La strada verso una gestione ottimale della qualità dei dati richiede un impegno costante e una collaborazione attiva tra tutte le funzioni aziendali. Ma i benefici in termini di efficienza, produttività e innovazione sono innegabili.
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