La qualità dei dati è uno degli asset strategici più preziosi per un’impresa: quando i dati sono affidabili, coerenti e facilmente accessibili, diventano una bussola per prendere decisioni più consapevoli e guidare la crescita.
Il Data Quality Management (DQM) è il processo che permette di garantire queste condizioni, rendendo i dati davvero utili per il business.
In questo articolo ti spieghiamo cos’è il DQM, perché è essenziale anche per le PMI, quali metriche monitorare e come la Business Intelligence e l’Intelligenza Artificiale possono potenziarlo.
Applica il Data Quality Management in modo intuitivo ed efficace:
Cos’è il Data Quality Management (DQM)
Il Data Quality Management è l’insieme di processi, strumenti e responsabilità che garantiscono dati accurati, completi, coerenti e aggiornati lungo tutto il loro ciclo di vita. Nelle PMI si traduce in pratiche semplici, ma efficaci: controlli quotidiani, istruzioni chiare per chi inserisce i dati, strumenti che aiutano a correggere errori e a visualizzare anomalie.
Una buona gestione della qualità dei dati crea fiducia: se i dati sono corretti, l’imprenditore può usarli per prendere decisioni operative e strategiche con maggiore serenità.
Data Quality vs. Data Integrity: che differenza c’è?
Data Quality e Data Integrity sono due concetti distinti, ma complementari.
- La Data Quality valuta se un dato è utile, comprensibile, coerente e aggiornato rispetto all’uso previsto.
- La Data Integrity garantisce che il dato sia protetto da modifiche indesiderate e mantenga la sua struttura originale nel tempo.
In una PMI, queste due dimensioni lavorano in sinergia: l’integrità protegge l’affidabilità, la qualità ne consente l’utilizzo strategico. Un dato integro ma poco aggiornato non guida alcuna decisione, così come un dato utile ma conservato male rischia di andare perso.
Perché il DQM è fondamentale per le PMI
Secondo l’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, solo il 2,5% delle PMI italiane adotta strategie data-driven, nonostante il 65% investa in tecnologie digitali.
Un dato poco curato rallenta il lavoro, rende le analisi meno efficaci e aumenta gli errori gestionali. Al contrario, un buon sistema di DQM permette di:
- Prendere decisioni rapide e informate.
- Ridurre gli sprechi e gli errori.
- Prevenire crisi economico-finanziarie.
- Aumentare la compliance rispetto a normative come ESG o Codice della Crisi.
Le metriche fondamentali per valutare la qualità dei dati
La qualità dei dati aziendali può essere misurata attraverso sei KPI:
- Accuratezza: il dato riflette la realtà?
Esempio: Nel CRM, l’indirizzo e-mail di un cliente risulta corretto e attivo, facendo sì che tutte le comunicazioni arrivino senza rimbalzi? Se l’indirizzo è errato, le offerte non vengono recapitate, con il rischio di perdere vendite. - Completezza: tutte le informazioni necessarie sono presenti?
Esempio: in un gestionale ordini, ogni contratto cliente contiene tutti i campi obbligatori: riferimenti fiscali, indirizzo di spedizione, persona di contatto e partita IVA? Se manca qualcosa, avrò dei contratti incompleti che rallentano spedizioni e fatturazione, causando disguidi operativi. - Coerenza: i dati sono uniformi tra sistemi diversi?
Esempio: il nome del prodotto, la sua descrizione e il codice sono identici tra il gestionale magazzino e quello fatturazione? Se il dato differisce tra sistemi, aumenta il rischio di errori in ordine e spedizione (es. stesso prodotto con codici diversi). - Tempestività: i dati sono aggiornati?
Esempio: i dati di stock vengono aggiornati dopo ogni evasione dell’ordine, così il magazzino risulta sempre allineato con la disponibilità reale? Se l’aggiornamento è lento, si rischia di vendere merce esaurita, creando insoddisfazione nei clienti. - Univocità: ci sono duplicati?
Esempio: ogni cliente viene registrato una sola volta? Un sistema segnala automaticamente se si tenta di inserire nominativi già presenti. Record duplicati nel CRM portano a comunicazioni ripetitive o a offerte doppie, generando confusione e spreco di tempo. - Validità: il dato rispetta i formati previsti?
Esempio: le date inserite per la scadenza delle offerte rispettano sempre il formato “gg/mm/aaaa”? Anche i codici fiscali vengono accettati solo se rispettano la lunghezza e struttura previste dalla normativa. Formati errati impediscono la corretta elaborazione automatica (es. generazione report o incrocio dati fiscali).
Monitorare queste metriche con dashboard intuitive e controlli automatici aiuta l’impresa a correggere subito eventuali problemi.
Il ciclo di vita della qualità dei dati
La qualità dei dati è parte di un processo continuo che attraversa l’intero ciclo di vita delle informazioni aziendali.
Gestire la qualità dei dati significa seguirli in ogni fase:
- Raccolta: da gestionali, CRM, fatture elettroniche.
- Analisi: per individuare incongruenze e lacune.
- Pulizia: correzione degli errori e standardizzazione dei formati.
- Integrazione: coerenza tra fonti diverse.
- Monitoraggio: controllo continuo con alert automatici.
- Governance: definizione di ruoli e policy aziendali.
- Archiviazione: gestione sicura e ordinata dei dati nel tempo.
Come gestire i dati aziendali: strumenti e approccio pratico
Per cominciare bastano pochi strumenti, accessibili anche alle MPMI:
- DBMS, come MySQL o PostgreSQL.
- Software, BI come QlikSense o Power BI.
- CRM centralizzati, come Salesforce o Hubspot.
L’importante è impostare regole semplici per l’inserimento e l’aggiornamento dei dati, condividere le cartelle di lavoro in rete, fare backup regolari e prevenire la dispersione.
Come migliorare la qualità dei dati con AI e BI
L’Intelligenza Artificiale e la Business Intelligence sono due leve strategiche per potenziare la qualità dei dati:
- L’AI individua e corregge automaticamente errori, duplicati, formati errati.
- La BI trasforma i dati in insight con dashboard intuitive, KPI dinamici e scenari predittivi.
Le piattaforme no-code, come myRevelo di Connetia, permettono alle PMI di utilizzare queste tecnologie in modo semplice e veloce, anche senza competenze tecniche avanzate.
Il valore dei dati è il valore dell’impresa
Dati ben gestiti significano decisioni più chiare, processi più fluidi e imprese più consapevoli. La qualità dei dati è per l’azienda un vero e proprio cambio di mentalità, un passo verso un approccio manageriale evoluto, in cui l’informazione (corretta) guida la strategia (efficace).
Applica il Data Quality Management in modo intuitivo ed efficace:
