L’analisi dei dati è diventata una pratica fondamentale per le aziende che cercano di prendere decisioni informate e basate su evidenze. Tuttavia, i risultati ottenuti dall’analisi dei dati sono validi solo se i dati stessi sono di alta qualità. La qualità dei dati è un fattore cruciale che influenza l’accuratezza e l’affidabilità delle conclusioni e delle decisioni aziendali. In questo articolo, esploreremo l’importanza del data cleansing nel processo di data analysis, concentrandoci sulle sfide comuni legate alla qualità dei dati e sulle best practice per identificare e risolvere i problemi di dati sporchi, mancanti o inconsistenti.

1. Definizione di data quality

La data quality si riferisce alla misura in cui i dati soddisfano i requisiti specifici di un’applicazione o di un’organizzazione. Essa è influenzata da diversi aspetti, tra cui l’accuratezza, la completezza, la coerenza e la tempestività dei dati.

L’accuratezza si riferisce alla correttezza dei dati, mentre la completezza riguarda la presenza di tutti i dati richiesti. La coerenza indica la congruenza dei dati tra diverse fonti, e la tempestività si riferisce alla disponibilità dei dati in modo tempestivo. È importante comprendere questi aspetti per valutare la qualità dei dati utilizzati nell’analisi.

2. Sfide comuni legate alla qualità dei dati

Le sfide comuni legate alla qualità dei dati possono avere un impatto significativo sull’analisi dei dati e sulle decisioni aziendali. Vediamo alcune di queste sfide in modo più approfondito:

• Incompletezza dei dati: la mancanza di dati completi può essere un ostacolo significativo nell’analisi dei dati. Se i dati necessari per una determinata analisi sono mancanti o incompleti, potrebbe essere difficile ottenere risultati accurati e significativi. Questo problema può sorgere a causa di errori nella fase di acquisizione dei dati, mancanza di standardizzazione nella registrazione dei dati o semplicemente perché alcuni dati non sono disponibili. Affrontare questa sfida richiede l’implementazione di strategie per identificare e gestire i dati mancanti, come l’imputazione dei valori mancanti o la raccolta di dati supplementari quando possibile;
• Presenza di dati duplicati: i dati duplicati possono influire negativamente sull’analisi dei dati, poiché possono portare a risultati distorti e a una sovrastima delle informazioni. La presenza di duplicati può derivare da errori di inserimento dei dati, fusioni di dataset o integrazioni di dati provenienti da fonti diverse. È importante identificare e gestire i dati duplicati utilizzando tecniche di deduplicazione, come l’identificazione di campi chiave univoci o l’applicazione di algoritmi di matching per rilevare duplicati potenziali. La rimozione o la gestione adeguata dei dati duplicati contribuisce a garantire l’integrità e l’accuratezza dell’analisi dei dati;
• Inconsistenza dei formati dei dati: quando i dati sono memorizzati in formati diversi o seguono convenzioni diverse, può essere difficile integrarli e confrontarli in modo efficace. L’inconsistenza dei formati dei dati può comportare errori di interpretazione e analisi incompleta o distorta. È importante stabilire standard e regole per l’organizzazione e la struttura dei dati, come l’adozione di formati standardizzati e l’utilizzo di modelli di dati coerenti. Inoltre, la trasformazione e l’armonizzazione dei dati possono essere necessarie per uniformare i formati e garantire la coerenza nell’analisi dei dati;
• Accuratezza dei dati provenienti da fonti esterne: le aziende spesso dipendono da dati provenienti da fonti esterne, come fornitori, partner o dati di terze parti. Tuttavia, la precisione e l’affidabilità di questi dati possono variare. È fondamentale valutare attentamente la qualità dei dati provenienti da fonti esterne e stabilire meccanismi per la verifica e la convalida di tali dati. L’uso di procedure di controllo e verifica dei dati, come la comparazione con fonti affidabili o la verifica incrociata, può contribuire a garantire l’accuratezza dei dati esterni utilizzati nell’analisi.

Affrontare queste sfide richiede una combinazione di processi, tecnologie e risorse umane dedicate. Implementare un processo solido per la gestione dei dati, compreso il controllo e il monitoraggio continuo della qualità dei dati, può aiutare a superare le sfide legate alla qualità dei dati e garantire l’uso di dati affidabili e di alta qualità per l’analisi e il processo decisionale aziendale.

3. Tecniche di data cleansing

Il data cleansing, o pulizia dei dati, è un processo che mira a identificare e risolvere i problemi di dati sporchi o di scarsa qualità. Esistono diverse tecniche e metodologie utilizzate per il data cleansing, tra cui il controllo della validità dei dati, il controllo della consistenza, la deduplicazione e la normalizzazione dei dati. Il controllo della validità si concentra sulla verifica dell’accuratezza dei dati rispetto a determinati criteri, mentre il controllo della consistenza si occupa dell’armonizzazione dei dati tra diverse fonti. La deduplicazione, come suggerisce il nome, identifica e rimuove i dati duplicati, mentre la normalizzazione standardizza i dati in modo coerente.

4. Strumenti e tecnologie per il data cleansing

L’adozione di strumenti e tecnologie apposite può essere estremamente vantaggiosa per il processo di data cleansing. Esistono diversi software e piattaforme di gestione dei dati che offrono funzionalità specifiche per il data cleansing. Questi strumenti utilizzano algoritmi sofisticati per identificare e risolvere i problemi di dati sporchi, semplificando notevolmente il processo e riducendo la dipendenza da interventi manuali.

Uno dei principali strumenti utilizzati per il data cleansing è l’algoritmo di deduplicazione. Questo algoritmo è in grado di rilevare e rimuovere i dati duplicati all’interno di un dataset, consentendo di mantenere un’unica copia dei dati e garantendo l’integrità dell’analisi. Questo processo di deduplicazione può essere complesso, specialmente quando si lavora con grandi volumi di dati. Tuttavia, l’utilizzo di strumenti appositi può automatizzare gran parte del processo, consentendo di identificare rapidamente i dati duplicati e prendere le opportune misure correttive.

Inoltre, i software di data cleansing offrono spesso strumenti di validazione automatica dei dati. Questi strumenti eseguono controlli sui dati per verificare la loro coerenza, integrità e conformità a determinati standard. Ad esempio, possono verificare la correttezza dei formati dei numeri di telefono, dei codici postali o dei codici prodotto, garantendo che i dati siano correttamente strutturati e pronti per l’analisi.

Oltre ai singoli strumenti di data cleansing, esistono anche piattaforme di gestione dei dati più complete che includono funzionalità di data cleansing come parte del loro set di strumenti. Queste piattaforme consentono di gestire l’intero ciclo di vita dei dati, compresa la raccolta, la pulizia, l’archiviazione e l’analisi, fornendo un ambiente integrato per la gestione e la qualità dei dati.

Tuttavia, è importante sottolineare che gli strumenti e le tecnologie per il data cleansing non sono una soluzione esaustiva e completa. È necessario un approccio olistico che comprenda anche la definizione di procedure di controllo dei dati, la formazione dei dipendenti e la responsabilizzazione per la qualità dei dati. Gli strumenti possono supportare e facilitare il processo, ma è fondamentale che le aziende adottino una cultura aziendale orientata alla qualità dei dati e promuovano una governance dei dati solida e ben strutturata.