I dati sono al centro di tutto ciò che è importante per le aziende al giorno d’oggi. Le organizzazioni dipendono dai dati per prendere molte delle decisioni aziendali più importanti. Di conseguenza, le aziende devono implementare un ampio processo di gestione della qualità dei dati per garantire l’efficacia delle informazioni. Ecco perché il campo del DQM è diventato così importante, soprattutto nell’era in piena espansione dei Big Data.
Prima che le aziende possano trarre valore dall’esplosione dei big data, devono implementare alcune pratiche per la gestione della qualità dei dati. Queste pratiche contribuiranno a garantire che le informazioni siano coerenti, accurate e valide.
Questo blog spiega la gestione della qualità dei dati, identifica le migliori pratiche necessarie per garantire la qualità dei dati e spiega perché è importante. Resta con noi fino alla fine di questo blog per approfondire l’argomento.
Che cos’è la gestione della qualità dei dati?
La gestione della qualità dei dati è un insieme di metodi progettati per preservare l’alta qualità dei dati. Spesso viene chiamata DQM e comprende tutto ciò che va dalla raccolta dei dati alla messa in atto di processi informativi avanzati e alla distribuzione dei dati.
Inoltre, ti aiuta a gestire le informazioni di cui disponi. Per generare informazioni utili e, soprattutto, affidabili dalle tue informazioni, un DQM efficace è considerato di vitale importanza per un’analisi coerente dei dati.
Importanza della gestione della qualità dei dati
La gestione della qualità dei dati è importante per dare un senso ai tuoi dati, il che può aiutare la tua azienda nel lungo periodo. Parliamo dell’importanza della gestione della qualità dei dati.
- Una buona gestione della qualità dei dati è alla base di tutte le iniziative aziendali. La gestione dei programmi di qualità dei dati crea e applica regole per la qualità dei dati in tutti i reparti di un’organizzazione. I dati non aggiornati o non affidabili possono causare errori.
- Dati accurati e aggiornati ti forniscono un quadro chiaro delle operazioni regolari della tua azienda. In questo modo puoi essere sicuro delle applicazioni che utilizzano tutti quei dati a monte e a valle. Anche i costi possono essere ridotti grazie alla gestione della qualità dei dati.
- Una cattiva qualità può portare a costosi errori e sviste, come la perdita di traccia degli ordini o delle spese. Grazie a una solida conoscenza delle tue informazioni, DQM ti offre un solido database che ti aiuta a comprendere la tua attività e i suoi costi.
- Il DQM è un requisito finale se vuoi soddisfare gli obiettivi di conformità e di rischio. Potrebbe esistere un livello “accettabile” di qualità dei dati definito da un organismo, come un consiglio o una commissione di governance dei dati. Processi trasparenti e linee di comunicazione aperte sono componenti essenziali di un’eccellente governance dei dati.
La qualità dei dati è essenziale nel processo di creazione di un quadro di governance dei dati. Inoltre, un DQM efficace aiuta i data steward a svolgere i loro compiti in modo più efficace.
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Le migliori pratiche di gestione della qualità dei dati
Di seguito sono elencate cinque best practice che le aziende che stanno iniziando il processo di gestione della qualità dei dati possono tenere a mente:
Pratica 1: Esaminare i dati più recenti
Innanzitutto, probabilmente disponi di molte informazioni sui tuoi clienti. Non vuoi che i dati insufficienti rimangano bloccati nella tua nuova architettura di dati. Quindi, quando inizi a lavorare sul DQM, devi verificare i dati che già possiedi.
Questo significa stilare un elenco di incongruenze, errori e duplicati e risolvere tutti i problemi che si presentano. Questo per garantire che i dati che confluiscono nella tua infrastruttura siano il più possibile di alta qualità.
Pratica 2: Firewall nella gestione della qualità dei dati
L’installazione di un firewall per proteggere l’azienda dall’inserimento di dati errati può aiutare a evitare che il sistema vada in tilt. Un firewall è un software che impedisce automaticamente la propagazione di un incendio metaforico. In questa situazione, l’incendio sarà causato da dati imprecisi.
I firewall aiutano a prevenire gli errori degli utenti impedendo l’accesso ai dati dannosi. È facile che gli utenti commettano errori, ma i firewall rendono più facile fermarli.
Il numero massimo di utenti che possono aggiungere dati all’infrastruttura è un fattore essenziale che influisce sull’accuratezza dei dati. Ma in molte grandi aziende è importante avere più di un modo per accedere.
Pratica 3: unire DQM e BI
Nella cultura aziendale moderna, l’integrazione è l’argomento caldo di cui tutti parlano. Quando i sistemi sono integrati, funzionano meglio.
Nessuna azienda di livello enterprise può giustificare la costante verifica dell’accuratezza di ogni record di dati. Tuttavia, l’integrazione di strumenti di business intelligence con il DQM può aiutare ad automatizzare il processo.
Ad esempio, i nuovi set di dati a cui si prevede di accedere frequentemente possono essere controllati come parte del ciclo di gestione della qualità dei dati. Il documento specificherà i criteri per identificarli ai fini della valutazione.
Pratica 4: Inserire le persone rilevanti nei loro ruoli
Nella tua azienda diverse persone sono responsabili del processo di qualità dei dati. Ognuna di queste mansioni ha i suoi compiti. Se queste mansioni sono svolte da persone che si impegnano nel loro lavoro, ci si aspetta che gli standard di governance siano sempre rispettati.
Pratica 5: La governance dei dati può essere garantita dalla creazione di un consiglio di amministrazione.
È necessario istituire un comitato di governance dei dati per proteggere le aziende dai pericoli derivanti dalle decisioni basate sui dati. L’organizzazione svilupperà politiche e standard per la governance dei dati. I partecipanti al gruppo devono includere professionisti dell’IT e del business.
È inoltre necessario un incontro regolare del consiglio di governance dei dati per definire nuovi obiettivi di qualità e per monitorare i progressi delle iniziative DQB DQM tra le diverse LOB. Per migliorare la qualità dei dati deve esserci un modo per misurarla. Per questo è utile creare una scala di misurazione accurata.
Conclusione
Ci auguriamo che questo blog ti abbia fornito tutti i dettagli necessari per mantenere la qualità dei tuoi dati. Ci aspettiamo anche che tu sia d’accordo sul fatto che la gestione della qualità dei dati è fondamentale per mantenere la tua azienda competitiva nel mercato digitale di oggi.
Ricorda che alcune aziende considerano il DQM una sfida, nonostante l’onere di mantenere dati di alta qualità. Quindi, se la tua azienda si assicura che i suoi dati siano accurati, avrai un vantaggio competitivo.
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