Opinioni Il ruolo della pulizia dei dati per la business intelligence

Marina Londei

Tempo di lettura: 1' 59''

Pubblicato il: 04/01/2023

Sempre più imprese stanno basando il loro successo su processi e modelli di business intelligence, riconoscendo il valore dei dati e i loro benefici. Nonostante l'interesse continui a crescere e il mercato assuma sempre più valore, le strategie di analytics spesso risultano inadatte e inefficienti.

Gran parte del problema è legato alla qualità dei dati: essendo il core delle strategie di business, devono essere sempre aggiornati, completi e consistenti. Il processo di pulizia dei dati (o data cleansing) si compone di diversi step volti a migliorare la qualità delle informazioni essenziali dell'azienda. 

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Queste attività comprendono la rimozione di record duplicati od obsoleti, la correzione di eventuali errori di battitura, la formattazione dei dati e la verifica delle fonti. Generalmente un processo di pulizia si compone di una prima fase di analisi, in cui vengono identificati i potenziali errori; in seguito c'è uno step di formattazione dei dati; la terza fase prevede la rimozione di dati duplicati o non utilizzati; infine, il processo si conclude con la validazione dei record.

L'importanza della pulizia dei dati per il business

Un'azienda che voglia sfruttare appieno la potenza dei dati per migliorare la propria presenza sul mercato deve poter contare su una base di dati solida e affidabile. La pulizia dei dati assicura la correttezza dei record e di conseguenza una maggiore precisione nelle analisi. 

Una strategia che si basa su dati obsoleti o ridondanti altera la correttezza dell'analisi e mette a rischio gli obiettivi di business. Il processo decisionale deve essere sempre supportato da informazioni aggiornate.

Errori e imprecisioni nei dati possono portare a enormi perdite per l'azienda. Non è solo la strategia di business a risentirne: i software che dipendono da una base dati difettosa rischiano di compromettere il funzionamento e la sicurezza dei sistemi. 

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Il processo di pulizia dei dati deve diventare parte integrante delle attività aziendali e deve essere svolto regolarmente per non incappare in analisi errate. Formare gli utenti di business ad individuare errori e duplicati e utilizzare regole di validazione per l'input sono i due punti di partenza fondamentali per limitare il rischio di dati incorretti.

Le strategie di business devono poter contare su dati di alta qualità e sempre aggiornati. Il processo di pulizia è imprescindibile per ottenere insight precisi e riuscire a primeggiare nel mercato.