Criteri di qualità dei dati: spiegati semplicemente

La qualità dei dati è importante sia a livello personale che aziendale. I criteri includono l’accuratezza e la tempestività

Ecco perché la qualità dei dati è importante

Da aziende, istituti di ricerca o nella vita di tutti i giorni, i dati vengono raccolti, analizzati e utilizzati ovunque per prendere decisioni informate. La qualità di questi dati è sempre più importante.

• Fondamento per decisioni informate: Se i dati sono errati o incompleti, le decisioni e le analisi che ne derivano possono essere inaffidabili. Questo può portare a gravi conseguenze, sia in termini di strategie aziendali, che di diagnosi mediche o decisioni di vita personale.

• Risparmio sui costi: le aziende che si basano su dati errati sprecano risorse, perdono clienti e rischiano problemi legali. Investire nel miglioramento della qualità dei dati di solito fa risparmiare sui costi nel lungo periodo.

• Fiducia e credibilità: la presentazione di dati di scarsa qualità incide significativamente sulla fiducia nella vostra organizzazione o nel vostro progetto.

• Conformità e protezione dei dati: molti settori e paesi hanno requisiti legali in materia di protezione dei dati e conformità. Dati di scarsa qualità possono violare questi requisiti e comportare conseguenze legali.

I criteri di qualità dei dati

La qualità dei dati comprende vari criteri che garantiscono l’affidabilità, l’accuratezza e l’utilità dei dati.

• Accuratezza: i dati devono riflettere accuratamente la realtà. Ciò significa che è necessario ridurre al minimo gli errori e le imprecisioni. È possibile garantirlo attraverso un’attenta raccolta, convalida e manutenzione dei dati.

• Completezza: i dati mancanti spesso causano distorsioni e risultati inaffidabili. Pertanto, è importante assicurarsi che tutte le informazioni rilevanti vengano acquisite.

• Consistenza: i dati coerenti sono privi di contraddizioni e si armonizzano tra loro. È necessario evitare contraddizioni e incoerenze tra diverse fonti di dati o all’interno dello stesso database. In questo contesto, formati e standard coerenti sono fondamentali.

• Aggiornamento: in molti casi, i dati perdono valore nel tempo. Pertanto, è necessario verificare che i dati siano il più possibile aggiornati per poter prendere decisioni pertinenti.

• Rilevanza: Se si raccolgono dati non necessari, si sprecano risorse e si compromette la qualità dell’intera raccolta dati. Pertanto, definite chiaramente in anticipo quali dati sono rilevanti per voi e per lo scopo da raggiungere.

• Uniquità: i dati unici sono chiaramente identificabili ed evitano la confusione. I record duplicati o le informazioni chiave mancanti possono generare confusione e ridurre la qualità dei dati.