Data Quality è l’espressione che indica l’importanza di dati ben raccolti, accurati e accessibili. Indispensabili per un’azienda
In Dataz analizziamo, anche grazie all’Intelligenza Artificiale, una quantità infinita di dati aziendali. Grazie alla data analysis, infatti, siamo in grado di fare previsioni, costruire campagne marketing, elaborare strategie e mettere in campo tutte le risorse necessarie per far decollare il business dei nostri clienti.
Ma ad avere centrale importanza non è solo la quantità di dati a disposizione, bensì la loro qualità (Data Quality). Come si legge in questo interessante articolo di Digital4biz, oggi l’attenzione alla qualità è una delle attività più significative all’interno del grande panorama della Data management. E questo perché “le aziende generano oggi giorno un’enorme quantità di dati (Big Data) che, se correttamente gestiti e analizzati, rappresentano la bussola per decisioni informate sia di breve sia di lungo periodo”.
I pilastri della qualità dei dati sono: accuratezza, completezza, coerenza, tempestività e accessibilità.
Dati non di qualità, infatti, oltre a rappresentare un grande costo economico inutile per un’azienda, hanno conseguenze negative sulla qualità delle decisioni aziendali.
“La Data Quality – spiega l’autore dell’articolo – permette di ottenere informazioni accurate, affidabili e tempestive, supportando decisioni informate e migliorando l’efficienza operativa: in altre parole, è ciò che consente alle organizzazioni di diventare data-driven. I dati e gli analytics sono oggetto di attenzione da parte delle organizzazioni da anni, ma oggi, con la crescita esplosiva delle tecnologie AI, sono diventati un prerequisito fondamentale”.
La scarsa qualità, infatti, spesso rappresenta il principale fattore limitante per l’adozione della GenAI. Non dovrebbe stupire che “la scarsa qualità dei dati costa alle organizzazioni almeno 12,9 milioni di dollari all’anno in media, secondo una ricerca di Gartner del 2020”. Allo stesso tempo, però, l’analista evidenzia che più della metà (59%) delle organizzazioni non misura la qualità dei dati.
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