L'accuratezza dei dati è una dimensione fondamentale della loro qualità, insieme a completezza, coerenza, tempestività, unicità, validità e altre metriche. Pertanto, raggiungere l'accuratezza è un aspetto importantissimo della gestione della qualità dei dati, una raccolta di pratiche volte a ottimizzare i dati di un'organizzazione in tutte le dimensioni qualitative.
Mantenere l'accuratezza dei dati implica identificare e correggere gli errori, applicare le regole di convalida dei dati e implementare una solida governance dei dati. Politiche, standard e procedure chiari per la raccolta, la proprietà, lo storage, l'elaborazione e l'utilizzo dei dati contribuiscono tutti a mantenere un'elevata accuratezza dei dati.
Quando i dati sono accurati, forniscono una base affidabile per un processo decisionale basato sui dati, che sia per alimentare modelli di machine learning o condurre campagne di marketing. Al contrario, dati imprecisi possono portare a decisioni aziendali sbagliate, riduzione della soddisfazione dei clienti, inefficienze operative e perdite finanziarie.
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Sebbene l'accuratezza dei dati sia sempre stata importante, raggiungere l'accuratezza dei dati è diventato un imperativo nell'odierno clima aziendale basato sui dati. Dati accurati possono garantire che tutti i risultati siano attendibili e affidabili, portando a numerosi vantaggi tra cui:
I dati accurati aiutano le organizzazioni a prendere decisioni informate e basate sui fatti. Grazie a dati affidabili e sicuri, è più probabile che il processo decisionale e la pianificazione aziendale siano efficaci e allineati con gli indicatori chiave di prestazione (KPI). Al contrario, dati errati compromettono l'affidabilità delle decisioni e possono avere effetti negativi a valle sulle operazioni.
Dati imprecisi e incompleti possono mettere le organizzazioni a rischio di non conformità rispetto a varie normative e standard del settore. Ad esempio, nei servizi finanziari, normative come il Sarbanes-Oxley Act e Basilea III richiedono alle organizzazioni di garantire l'accuratezza e l'integrità dei propri dati finanziari. La mancata conformità può comportare sanzioni significative, un maggiore controllo degli audit e danni alla reputazione.
La scarsa qualità dei dati (comprese le imprecisioni) è la famosa "spazzatura" (garbage) del noto detto "garbage in, garbage out", in italiano "se entra spazzatura, esce spazzatura", spesso usato per descrivere i modelli AI e i relativi dati di addestramento. I dati errati portano a output errati negli algoritmi e nei modelli di AI, diminuendo l'efficacia dei sistemi di AI ed erodendo la fiducia degli utenti e dei stakeholder, il che crea ostacoli per le iniziative future.
L'importanza dell'accuratezza dei dati è evidente in settori come l'assistenza sanitaria, i servizi finanziari e la produzione. Informazioni obsolete o discrepanze di dati all'interno di questi settori possono mettere in pericolo la sicurezza dei pazienti, contribuire all'instabilità finanziaria o portare a prodotti di bassa qualità. Questi risultati portano a conseguenze aggiuntive, come perdite finanziarie o danni alla reputazione del marchio.
L'accuratezza e l'integrità dei dati sono concetti di gestione dei dati separati ma correlati. Entrambi svolgono un ruolo cruciale nel rendere accurati i dati di alta qualità su cui le organizzazioni possono fare affidamento per il processo decisionale, la pianificazione e le operazioni aziendali.
Il concetto di integrità dei dati si concentra sul mantenimento dell'accuratezza, della completezza e della coerenza dei dati durante l'intero ciclo di vita, anche quando vengono trasferiti tra diversi sistemi o manipolati per vari scopi. Spesso si ottiene attraverso tecniche di rilevamento e correzione degli errori.
L'accuratezza, un fattore chiave per l'integrità dei dati, aiuta a garantire che i singoli punti dati siano corretti e rappresentino le entità del mondo reale che devono descrivere.
Ci sono diversi modi in cui i dati possono diventare imprecisi. Alcune delle cause più comuni includono:
Misurare le metriche di qualità dei dati (precisione, completezza, coerenza, tempestività, unicità o validità) è una pratica chiave di gestione della qualità dei dati. Senza queste misurazioni è difficile individuare le aree di miglioramento. Un monitoraggio regolare dell'accuratezza dei dati aiuta le organizzazioni a rilevare le modifiche e a intraprendere azioni correttive prima che le imprecisioni influiscano sul business.
Per l'accuratezza dei dati, la misurazione implica valutare la correttezza dei dati, quanto sono privi di errori e la loro capacità di rappresentare le entità del mondo reale. La misurazione avviene attraverso vari metodi, come la convalida dei dati, la verifica e il confronto con qualsiasi "fonte di informazioni" nota.
Esistono diversi metodi e processi che un'organizzazione può utilizzare per garantire e mantenere l'accuratezza dei dati, tra cui:
Verifiche regolari dei dati aiutano le aziende a individuare, analizzare, classificare, monitorare e visualizzare i propri ambienti di dati. Questo processo può scoprire potenziali rischi, incongruenze o imprecisioni.
La pulizia dei dati è il processo di identificazione e correzione degli errori nei set di dati grezzi. Le tecniche di pulizia dei dati includono la standardizzazione, la deduplica e la convalida. Il processo inizia in genere con una valutazione dei dati (profilazione dei dati).
Lai profilazione dei dati, a volte definita archeologia dei dati, aiuta le organizzazioni a comprendere meglio la qualità dei dati. Il processo utilizza vari metodi per esaminare e riepilogare i dati e quindi valutarne le condizioni rispetto agli standard di qualità. La profilazione dei dati è particolarmente utile per i big data.
La validazione dei dati implica verificare l'accuratezza e la qualità dei dati prima che vengano utilizzati. Il processo di convalida può includere la verifica di errori, incongruenze e problemi di integrità dei dati.
Il processo di integrazione combina e armonizza i dati provenienti da fonti eterogenee, aiutando le organizzazioni a superare le sfide legate ai silo e alle incongruenze. Sono disponibili vari strumenti di integrazione dei dati che utilizzano l'automazione per semplificare il processo.
La data observability aiuta le organizzazioni a comprendere lo stato di integrità e lo stato nell'ecosistema dei dati. Comprende attività che vanno oltre il monitoraggio tradizionale per identificare e risolvere i problemi relativi ai dati in quasi tempo reale.
La governance dei dati contribuisce a garantire l'accuratezza dei dati attraverso la creazione di framework che supportino una solida gestione gestione dei dati end-to-end.
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