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In un contesto come quello attuale in cui la digitalizzazione è preponderante, sempre più aziende, a prescindere dalle dimensioni, si affidano ai dati per sviluppare il proprio business.

Per perseguire i propri obiettivi in maniera efficace i dati devono però essere “sani”, cioè affidabili e di buona qualità.

Quella in cui viviamo è l’era dei Big Data: più aumenta la quantità di informazioni gestite, più diventa difficile preservarne la “salute”.

I dati, per essere considerati “sani”, devono essere completi, puliti, coerenti e perfettamente conformi ai requisiti imposti dalla legge.

Gran parte delle aziende, ad oggi, non riesce a comprendere (o non è in grado di valutare) l’effettiva condizione dei dati che possiede.

Diventa perciò rischioso fare affidamento su informazioni la cui “salute” non è verificabile

Tale criticità è di fatto avvalorata dal non sapere nel dettaglio cosa sia la Data Health, e dalle difficoltà nel definire o valutare questo aspetto.

Ecco dunque una chiara definizione di Data Health, unitamente a tutto ciò che è necessario sapere sulla “salute” dei dati e la sua importanza per il business.

Data Health: significato

L’espressione Data Health pone la descrizione dello status in essere dei dati di un’azienda, misurandone l’effettiva utilità, al fine di prendere decisioni efficaci e tempestive per supportare gli obiettivi di business. 

Per capire se i dati di un’azienda sono effettivamente “sani”, occorre essere in grado di provare che sono validi, completi e di qualità sufficiente per elaborare analisi su cui i responsabili dei processi decisionali possono fare affidamento.  

Una visione utile relativa alla “salute” dei dati coniuga tecnologie e comportamenti che possono aiutare a misurare e a gestire i dati, il tutto al fine di promuoverne e ottimizzarne la reperibilità, la comprensibilità e il valore.

Disporre di dati “sani” implica che tutti, all’interno dell’azienda, possano accedere alle informazioni di cui necessitano nel momento del bisogno, senza doversi preoccupare della validità delle stesse. 

Come avviene nella cura di sé, anche la “salute” dei dati richiede monitoraggi e interventi costanti per tutto il ciclo di vita.

Occorre quindi pensare alla Data Health in un’ottica strategica, dove la prevenzione, la cura e la collaborazione da parte di tutti coloro che in azienda trattano e maneggiano i dati è indispensabile per raggiungere gli obiettivi di business.

  • Analisi preventiva
    Per garantire la Data Health si devono individuare le problematiche relative ai dati in maniera tempestiva o, meglio ancora, preventiva
  • Monitoraggio costante
    È necessario eliminare in maniera sistematica eventuali rischi correlati all’affidabilità dei dati
  • Approccio collaborativo
    Si deve stabilire all’interno dell’azienda una disciplina di cura dei dati che sia collaborativa e guidata da uno scopo comune

Data Health: vantaggi

Avendo a disposizione metriche legate alla “salute” dei dati che ne attestino il valore per l’azienda, si può migliorare qualsiasi attività operativa.

Grazie alla Data Health è possibile:  

  • Migliorare in maniera significativa le analisi di marketing, o comunque legate alle vendite e al fatturato generato dall’azienda
  • Gestire al meglio la governance dei dati e la relativa conformità
  • Migliorare sensibilmente l’efficienza dei processi aziendali
  • Trasformare e personalizzare in maniera capillare la customer experience
  • Coinvolgere il cliente o il potenziale cliente in maniera mirata
  • Sfruttare e applicare al meglio tutte le potenzialità del Machine Learning e dell’Intelligenza Artificiale

Senza l’aiuto di dati “sani”, tutti questi processi non andrebbero a buon fine.

Non sarebbe possibile intercettare i potenziali clienti, né accorciare i funnel di vendita, né migliorare e ottimizzare i processi aziendali qualora i dati si rivelassero approssimativi, obsoleti e poco controllati.

Dati inaffidabili gravano sull’azienda, pregiudicando inevitabilmente l’esito dei processi decisionali, con un conseguente e inevitabile incremento dei costi e un impatto negativo in termini di ricavo/fatturato.

La Data Health diventa quindi assolutamente imprescindibile per sviluppare un’attività di business e orientarla verso l’utilizzo dei Big Data.

Come misurare la “salute” dei dati

La qualità dei dati è un indicatore fondamentale della “salute” degli stessi.

L’International Data Management Association (DAMA) definisce sei aspetti utili nella misurazione della qualità dei dati:

  • Precisione
    Indica la misura in cui i dati descrivono correttamente l’oggetto o l’evento nel mondo reale
  • Completezza
    È riferita alla percentuale di dati contenuti in un dataset rispetto al potenziale del 100%
  • Coerenza/OmogeneitàIndica l’assenza di differenze una volta confrontate due o più rappresentazioni di un oggetto, rispetto a una definizione
  • Puntualità
    Indica la misura in cui i dati rappresentano la realtà dal momento in cui questo viene richiesto dalle figure decisionali preposte
  • Unicità
    In questo caso nessun elemento viene registrato più di una volta in base all’identificazione di tale elemento
  • Validità o conformità
    Indica la misura in cui i dati sono conformi alla sintassi (formato, tipo o intervallo) della relativa definizione

I team deputati alla gestione dei dati sono soliti effettuare le proprie valutazioni sul livello di qualità necessario per qualificarne la “salute”.

Devono pertanto essere in grado di certificare il livello di qualità anche per chi organizza i dati, in modo tale che sia possibile utilizzarli in totale sicurezza, e con la certezza di poter disporre di materiale affidabile.  

Poiché la Data Health misura il valore dei dati per l’azienda, la relativa trasparenza e l’affidabilità sono tanto importanti quanto la qualità.

Tuttavia le principali metriche legate alla Data Health possono comprendere parametri ulteriori quali ragionevolezza e integrità.

Qualunque siano i parametri, il focus rimane sempre lo stesso: poter contare su dati di qualità, utili per il business aziendale.

Come valutare la Data Health

Con l’ausilio di metriche standard è possibile valutare l’affidabilità e la fruibilità dei dati.

Le aziende possono prendere decisioni con fiducia utilizzando metriche in grado di dimostrare in maniera oggettiva la qualità dei dati.

Considerando il volume di dati che normalmente ogni impresa gestisce tramite l’uso di piattaforme SaaS, database e server web accessibili al pubblico, diventa impossibile esaminare per mezzo della sola mano umana ogni record relativo a tutti i set di dati a disposizione.

È dunque necessario adottare una piattaforma di gestione dei dati con funzionalità di integrazione e governance degli stessi.

Questi software, ormai piuttosto comuni, possono essere utilizzati sia per analizzare lo stato di “salute” dei dati, che per trattare i dati “malati”, correggendone eventuali anomalie. 

Solo in questo modo ogni azienda può disporre di quelli che sono i benefici restituiti da dati oggettivamente “sani”, affidabili e utili.

Conclusioni

Come avrai capito, lavorare con dati “sani” è imprescindibile per sviluppare il business di qualsiasi organizzazione.

Grazie alla Data Science posso aiutarti a capire come fare per avere informazioni pulite, coerenti, e a norma di legge.

Ti invito quindi a prenotare una videochiamata gratuita nella quale:

  1. Analizzerò la tua organizzazione
    Per comprendere meglio il mercato in cui ti trovi devo sapere di che cosa si occupa la tua azienda e com’è strutturata.
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