La gestione della qualità dei dati (DQM) è un approccio sistematico al miglioramento della qualità dei dati in un'organizzazione. Si tratta di valutare l'accuratezza, l'affidabilità, la completezza e l'integrità dei dati e di implementare le misure necessarie per garantire che i dati soddisfino gli standard richiesti. Il DQM aiuta le organizzazioni a identificare e risolvere i problemi dei dati prima che diventino costosi.
La gestione della qualità dei dati aiuta le organizzazioni a garantire che i loro dati siano accurati, affidabili e aggiornati. Può ridurre i costi associati agli errori dei dati, migliorare l'esperienza degli utenti e consentire un migliore processo decisionale. Impegnandosi in controlli regolari della qualità dei dati, le organizzazioni possono garantire che i loro dati rimangano validi e utili.
La gestione della qualità dei dati è un processo che prevede la valutazione, il monitoraggio e il miglioramento della qualità dei dati. Si inizia con l'identificazione delle fonti di dati e la definizione degli standard di qualità dei dati. Quindi i dati devono essere valutati in termini di accuratezza, affidabilità, completezza e integrità. Successivamente, occorre identificare e correggere eventuali errori o discrepanze. Infine, i dati devono essere monitorati regolarmente per garantire che continuino a soddisfare gli standard stabiliti.
Le organizzazioni possono utilizzare una serie di strumenti per gestire la qualità dei dati. Tra questi, gli strumenti di profilazione dei dati, che possono essere utilizzati per identificare le discrepanze nei dati e segnalare eventuali problemi. Gli strumenti di monitoraggio della qualità dei dati possono aiutare le organizzazioni a monitorare la qualità dei dati nel tempo e a identificare eventuali cambiamenti o discrepanze. Gli strumenti di pulizia dei dati possono essere utilizzati per identificare e rimuovere eventuali errori o incongruenze nei dati.
Le organizzazioni devono sviluppare una strategia completa per la gestione della qualità dei dati. Questa dovrebbe includere processi per il monitoraggio, la valutazione e la correzione degli errori dei dati. Dovrebbe anche includere misure per prevenire gli errori dei dati e garantire che i dati siano aggiornati. La qualità dei dati deve essere incorporata nei processi e nelle procedure esistenti e il personale deve essere formato sui principi della qualità dei dati.
La gestione della qualità dei dati può essere implementata in diversi modi. Le organizzazioni possono utilizzare processi manuali o strumenti automatizzati per valutare e correggere gli errori dei dati. Gli strumenti di pulizia dei dati possono essere utilizzati per identificare e rimuovere gli errori dai dati. Le organizzazioni dovrebbero anche prendere in considerazione lo sviluppo di standard e politiche sui dati per garantire che i dati siano accurati, affidabili e aggiornati.
Il costo della gestione della qualità dei dati dipende da diversi fattori, tra cui le dimensioni dell'organizzazione e la complessità dei dati. Il costo dell'implementazione della gestione della qualità dei dati sarà compensato dai risparmi derivanti dalla riduzione dei potenziali errori dei dati. Le organizzazioni dovrebbero considerare il costo della gestione della qualità dei dati quando sviluppano la loro strategia e il loro budget per i dati.
La gestione della qualità dei dati sta diventando sempre più importante man mano che i dati diventano più diffusi nella nostra società. Le organizzazioni devono garantire che i loro dati siano accurati e aggiornati per rimanere competitive. La gestione della qualità dei dati continuerà ad evolversi con il progredire della tecnologia e con l'impegno delle organizzazioni a soddisfare standard di qualità dei dati sempre più elevati.
Le fasi della gestione della qualità dei dati sono quattro: data discovery, data cleansing, data enrichment e data governance.
La scoperta dei dati è il processo di identificazione dei set di dati rilevanti per il problema o l'opportunità aziendale in questione. La pulizia dei dati è il processo di identificazione e correzione delle imprecisioni e delle incoerenze nei dati. L'arricchimento dei dati è il processo di aggiunta di valore ai set di dati attraverso l'aggiunta di informazioni contestuali o l'applicazione di analisi. La governance dei dati è il processo che garantisce che i dati siano accurati, coerenti e conformi agli standard e alle normative dell'organizzazione.
I ruoli e le responsabilità del DQM variano a seconda dell'azienda e delle esigenze specifiche del progetto. Tuttavia, i ruoli e le responsabilità tipici del DQM includono lo sviluppo e il mantenimento di piani di qualità dei dati, la garanzia che i dati siano raccolti in modo accurato e coerente, la conduzione di audit sui dati e la fornitura di servizi di pulizia e correzione dei dati. Inoltre, il DQM può anche essere responsabile dello sviluppo e dell'implementazione di misure di controllo della qualità dei dati, della formazione del personale sulle procedure di qualità dei dati e della creazione di report sulla qualità dei dati.
Esistono quattro categorie di qualità dei dati: accuratezza, completezza, tempestività e coerenza.
L'accuratezza è il grado di assenza di errori nei dati, sia umani che generati dalle macchine. La completezza è il grado di completezza dei dati, ossia che tutti i campi richiesti siano compilati e che non manchino dati richiesti. La tempestività è il grado di disponibilità dei dati quando sono necessari. La coerenza è il grado in cui i dati sono privi di incoerenze, come formattazione errata, record duplicati e relazioni errate.
DQM è l'abbreviazione di Data Quality Management. Si tratta di un insieme di strumenti e processi che aiutano le organizzazioni a garantire che i loro dati siano di alta qualità. Lo scopo principale del DQM è migliorare la qualità dei dati identificando e correggendo gli errori. Inoltre, aiuta a prevenire la corruzione dei dati e a garantirne la coerenza.