Oggi la gestione dei dati è un argomento fondamentale e un vantaggio cruciale per le aziende. Infatti, questi stessi dati sono risorse preziose che permetteranno alle organizzazioni di prendere le decisioni giuste riguardo alle strategie da mettere in atto, ai prodotti e/o servizi da sviluppare, alla definizione dei bilanci, ecc. Per tutte queste ragioni, la Data Quality è essenziale per poter sfruttare al massimo.
Cos’è la Data Quality?
La Data Quality, o « qualità dei dati » in francese, implica la gestione e la conservazione nel tempo di dati affidabili e precisi riguardanti i clienti e/o potenziali clienti di un’azienda. Infatti, la qualità di questi dati influenza fortemente la pianificazione, lo sviluppo di strategie commerciali e di marketing, nonché il processo decisionale.
I sei criteri di qualità dei dati
La precisione
Consiste nell’assicurarsi che tutti i dati siano corretti e riflettano perfettamente la realtà dei risultati.
La completezza
È fondamentale che tutti i campi essenziali siano ben riempiti affinché l’azienda abbia un insieme di dati il più completo possibile riguardante i suoi clienti e potenziali clienti.
La validità
Si tratta di determinare se l’insieme dei dati raccolti segua correttamente le regole e le norme definite.
L’attualità
I dati disponibili devono essere aggiornati regolarmente per conservare la loro precisione e qualità nel tempo.
La disponibilità
I dati aggiornati devono essere facilmente accessibili ai vari dipendenti dell’azienda che ne hanno bisogno, nel momento ottimale.
La coerenza
I dati relativi a un medesimo individuo presenti su una o diverse basi non devono contraddirsi, ma essere identici per creare coerenza e unirsi tra loro.
Il pericolo dei dati scadenti: perché la Data Quality è importante?
La misurazione e il monitoraggio della qualità dei dati sono essenziali per permettere all’azienda di prendere decisioni rapide e chiare riguardo alle campagne e ai bilanci allocati.
Tuttavia, molte organizzazioni non dedicano il tempo necessario per affrontare davvero la questione rispettando le norme e i criteri ad essa relativi. Le conseguenze di dati di scarsa qualità possono quindi essere disastrose.
Infatti, in caso di dati errati, ridondanti o incompleti, il rischio è di mettere in atto strategie e/o politiche che non corrispondono alle preferenze dei consumatori mirati, di prendere decisioni basate su misure inesatte. Questo può quindi portare a decisioni sbagliate, una grande perdita di tempo e denaro, ma anche impattare negativamente l’immagine dell’organizzazione e le sue relazioni con i clienti.
I vantaggi della Data Quality
Mantenere dati di alta qualità presenta diversi vantaggi per l’azienda:
- Decisioni giuste e illuminate, che portano a un miglioramento dei risultati.
- Migliore targeting del pubblico (clienti e potenziali clienti).
- Migliore fluidità ed efficienza nel lavoro tra i diversi team, poiché le informazioni di cui dispongono sono coerenti e facilmente disponibili.
- Ottimizzazione dell’efficacia delle campagne di contenuti e di marketing.
- Una visione globale delle informazioni sui target (identità, interessi e bisogni), che porta a migliori relazioni azienda/clienti e consente di offrire prodotti e/o servizi adeguati.
- Un vantaggio sulla concorrenza grazie a dati di migliore qualità.
- Redditività aumentata.
La gestione della qualità dei dati
La gestione della qualità dei dati comprende diverse fasi distinte:
- Implementazione di un piano preciso di raccolta di dati di qualità determinando il tipo di dati necessari affinché l’azienda raggiunga i suoi obiettivi, nonché i metodi che verranno utilizzati per raccogliere e gestire questi dati. L’organizzazione dovrà anche definire chiaramente il ruolo di ciascun dipendente coinvolto nella raccolta.
- Definizione di standard di qualità dei dati per creare coerenza all’interno dell’azienda.
- Valutazione della qualità dei dati, cioè esaminarli e verificare che rispettino gli standard definiti in precedenza.
- Risoluzione dei problemi di qualità dei dati, ossia identificare e correggere i dati errati o incompleti per garantire la loro accuratezza e quindi la loro qualità.
- Monitoraggio e controllo dei dati con l’obiettivo di conservare la loro coerenza e precisione. È un processo che si svolge in modo continuativo e non puntuale.
