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Perché la qualità dei dati è la chiave del successo per le aziende

| Novembre 19, 2020

Intelligenza artificiale, blockchain, analisi predittive, ecc. - le aziende oggi si affidano sempre di più a nuove tecnologie e processi. Si aspettano un vantaggio sulla concorrenza, maggiore efficienza e decisioni migliori. Perché tutto ciò funzioni, la qualità dei dati è fondamentale. Ma cosa significa effettivamente qualità dei dati? Quali sono i criteri? E perché l'alta qualità dei dati è così importante per prevalere a lungo termine sulla concorrenza? Questo articolo contiene le risposte a queste domande.

I dati costano denaro. È un fatto. Mantenere dati di alta qualità costa ancora di più. Ma qual è l'alternativa? Lasciare i dati a se stessi? E poi prendere decisioni basate su informazioni errate o obsolete? Tollerare processi prolissi in azienda? Negoziare multe per la mancata osservanza della conformità? O addirittura correre dei rischi finanziari elevati?

Dei dati scadenti, errati e incompleti possono causare molti danni. Secondo Gartner, si possono perdere milioni. Quindi non occuparsi dei propri dati e della loro qualità non è un'alternativa. Ovviamente, i progetti e le iniziative volte a migliorare e a mantenere la qualità dei dati sono complesse, costose e spesso intimidatorie. Ma non fare nulla costa molto di più.

 

Secondo Gartner Research, dei dati di scarsa qualità provocano danni alle aziende per 9,7 milioni di dollari all'anno. (https://www.gartner.com/smarterwithgartner/how-to-create-a-business-case-for-data-quality-improvement)

 

Per competere con la concorrenza e affermarsi come azienda di successo è assolutamente essenziale avere il controllo sui dati e garantire un'elevata qualità. Non c'è da stupirsi che la qualità dei dati sia in cima alla lista delle priorità per molte aziende e CEO. Solo chi riesce a rendere disponibili in azienda i dati in forma completa, corretta e aggiornata avrà successo a lungo termine e non sprecherà inutilmente denaro.

In questo articolo esaminiamo più da vicino la «qualità dei dati». Vale la pena di dare un'occhiata ai seguenti tre aspetti:

  • Perché la qualità dei dati è così importante per le aziende.
  • Quali sono i criteri per un'elevata qualità dei dati.
  • Come ottenere un'elevata qualità dei dati e mantenerla a lungo termine.

Le ragioni per un'alta qualità dei dati

Diamo un'occhiata al motivo per cui la qualità dei dati è così cruciale nel mondo degli affari. Chi fornisce i dati giusti con la giusta qualità, ha molti vantaggi e opportunità.

1 Decisioni

Maggiore è la qualità dei dati, maggiore è la fiducia che i dipendenti hanno nelle decisioni che prendono. Ciò riduce i rischi, e aumenta sia la produzione che l'efficienza.

 

La percentuale di tutti i CEO preoccupati per la qualità dei dati, su cui basano le proprie decisioni. "«2016 Global CEO Outlook», KMPG International.

 

2 Produttività

L'elevata qualità dei dati porta ad una maggiore produttività. Invece di convalidare i dati e correggere gli errori, i dipendenti hanno più tempo per le loro effettive attività.

3 Compliance

Un'elevata qualità dei dati spesso fa la differenza tra la conformità alle normative e le multe che ammontano a milioni.

4 Marketing

La correttezza dei dati rende possibile un targeting preciso e una comunicazione personalizzata. Questo sta diventando sempre più difficile e importante, soprattutto nell'ambiente omnicanale di oggi.

I criteri per un'alta qualità dei dati

Ora sappiamo perché è così importante mantenere dei dati di alta qualità. Guardiamo ciò che costituisce la qualità. Ecco i seguenti 4 criteri.

1 Correttezza

A prima vista, sembra logico che i dati e le informazioni debbano essere corrette. Le informazioni errate non hanno posto in una banca dati. Dei dati corretti assicurano che i mailing raggiungano effettivamente i destinatari e, ancora meglio, che per esempio illustrino le gerarchie aziendali con tutte le connessioni.

Tuttavia, la correttezza dipende anche dal contesto e dalla situazione. Ad esempio, un'azienda ha 10 numeri di telefono elencati. Tuttavia, se si chiama il marketing, molto probabilmente non si otterrà alcuna informazione sulle finanze. Quando si parla di correttezza dei dati, non c'è una «verità» che determina se le informazioni siano corrette o meno. La correttezza conosce molte sfumature. Ciò che è utile in un caso è completamente inutile in un altro.

2 Completezza

Solo quando i dati e i record di dati riflettono tutte le informazioni disponibili sono completi. Se, ad esempio, vengono registrati solo i due terzi di tutti gli acquisti di un cliente, questo set di dati non riflette il valore reale del cliente, ma viene sottostimato. Presumibilmente il record di dati rimarrà tale per molto tempo. Ciò significa che l'azienda sta perdendo il suo vero potenziale. Se si tratta di un cliente che avrebbe effettivamente reso molto bene, questo risulterà molto irritante.

3 Standard

I dati standardizzati sono molto importanti per l'utente. Consentono di compararli facilmente. Un esempio sono le informazioni sull'indirizzo. Gli indirizzi a Tokyo sono diversi da quelli in Svizzera o negli Stati Uniti. Solo con degli standard ben definiti è possibile importare automaticamente nuovi record di dati in modo corretto e, soprattutto, rilevare ed eliminare i duplicati.

4 Affidabilità

Le fonti di dati devono essere affidabili, credibili e avere uno scopo. Solo se soddisfate questi criteri e sarete affidabili, gli utenti li useranno, e questo è l'unico modo per prendere decisioni fondate e corrette.

I 5 passi per raggiungere un'elevata qualità dei dati

Ora sapete perché la qualità dei dati è così importante, e quali sono i criteri per essa. Adesso probabilmente vorrete sapere come migliorare la qualità dei vostri dati.

1 Definire degli obiettivi

Prima di iniziare a ripulire i dati, è necessario essere chiari sul Business Case che si desidera risolvere. Tutti gli stakeholder devono essere a bordo.

2 Identificare i dati

I dati sono solitamente in diversi silos, ovvero in diversi sistemi CRM, liste Excel, a volte anche su carta.

 

Percentuale di aziende con le migliori prestazioni che considerano la leadership nei settori dei dati e delle analisi una priorità strategica. "2016 Global CEO Outlook", KPMG International.

 

3 Valutazione

Dopo l'inventario dei dati, viene valutata la qualità attuale dei dati. Ciò include anche i processi e gli strumenti.

4 Impostare i parametri

L'obiettivo è determinare le cause della scarsa qualità dei dati. I dipendenti possono inserire costantemente informazioni in modo errato.

5 Monitorare

Poiché la qualità dei dati è un problema costante, è essenziale un monitoraggio permanente o periodico.

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