Gli standard di qualità dei dati garantiscono che le aziende prendano decisioni basate sui dati per raggiungere i propri obiettivi aziendali. Se i problemi relativi ai dati, come dati duplicati, missing values e outlier, non vengono risolti correttamente, le aziende aumentano il rischio di risultati aziendali negativi. Secondo un report di Gartner, una scarsa qualità dei dati costa alle organizzazioni una media di 12,9 milioni di dollari all'anno 1. Proprio per questo motivo, sono emersi strumenti di qualità dei dati per mitigare l'impatto negativo associato alla scarsa qualità dei dati.
Quando la qualità dei dati soddisfa gli standard per l'uso previsto, i consumatori di dati possono fidarsi dei dati e sfruttarli per migliorare il processo decisionale, portando allo sviluppo di nuove strategie aziendali o all'ottimizzazione di quelle esistenti. Tuttavia, quando uno standard non viene soddisfatto, gli strumenti di qualità dei dati forniscono un valore aggiunto aiutando le aziende a diagnosticare i problemi di fondo dei dati. Un'analisi delle cause principali consente ai team di risolvere i problemi di qualità dei dati in modo rapido ed efficace.
La qualità dei dati non è solo una priorità per le operazioni aziendali quotidiane: man mano che le aziende integrano le tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e di automazione nei loro flussi di lavoro, i dati di alta qualità saranno fondamentali per l'adozione efficace di questi strumenti. Come dice il vecchio detto: "garbage in, garbage out". E questo vale anche per gli algoritmi di apprendimento automatico. Se l'algoritmo sta imparando a prevedere o classificare in base a dati errati, possiamo aspettarci che produca risultati imprecisi.