Una guida completa all'integrità dei dati per le aziende

Che la tua azienda sia una società multimiliardaria o una startup con una manciata di dipendenti, preservare l'integrità dei dati è importante per garantire la solidità finanziaria ed essere al passo con le esigenze dei clienti. Ma quando si parla di integrità dei dati, sai quali sono le sfumature da tenere presenti? Troverai le risposte in questa guida.

In parole povere, l'integrità dei dati riguarda l'accuratezza, la completezza, l'affidabilità e la coerenza dei dati memorizzati nel tempo in qualunque formato. Garantire l'integrità dei dati crea fiducia sia all'interno dell'organizzazione che nei confronti di clienti e stakeholder.

Prima di entrare nel merito dei vantaggi, diamo un'occhiata ai quattro elementi essenziali della data integrity.

• Accuratezza: i tuoi dati non dovrebbero contenere errori. Gli errori possono insorgere ogni qualvolta si inserisce un'informazione o si digita un comando nel database o nel sistema CRM, come pure nel trasferimento di dati tra sistemi.
• Completezza: i tuoi dati dovrebbero contenere tutti gli elementi necessari per prendere le decisioni migliori e soddisfare le esigenze dei clienti. Se, ad esempio, nel sistema di vendita non viene inserito un prezzo, ciò può tradursi in mancate vendite.
• Affidabilità: dati affidabili sono dati che rimangono stabili nel tempo, fornendo risultati simili a condizioni invariate. Dati inaffidabili possono determinare conclusioni errate nella ricerca, nell'analisi e nel processo decisionale.

Coerenza: i dati sono coerenti se, nei sistemi e nel tempo, sono rappresentati allo stesso modo, a meno che non vengano modificati o aggiornati intenzionalmente.

Nel 1998, dopo nove mesi in orbita, il Mars Climate Orbiter della NASA si disintegrò entrando nell'atmosfera del Pianeta Rosso. La distruzione della sonda da 327 milioni di dollari avvenne come conseguenza di un banale errore di conversione delle unità di misura tra i team di ingegneri: un team stava utilizzando il Sistema Internazionale, l'altro le unità di misura inglesi.

Questo disastro ci insegna che l'incoerenza, l'inaccuratezza o l'incompletezza dei dati possono costare tempo, denaro e danni alla reputazione della tua organizzazione. Da un recente sondaggio condotto da Salesforce e Tableau è emersa una certa diffidenza nei confronti dei dati: solo il 45% dei responsabili marketing, il 42% dei sales manager e il 40% dei responsabili dell'assistenza clienti si fidano dei propri dati. Poiché le aziende si affidano sempre più ai dati per operare in modo efficace e interagire con i clienti, la sfiducia può intaccarne i profitti.

Anche le app basate sull'intelligenza artificiale hanno bisogno di una base di dati pulita e affidabile per funzionare efficacemente. L'86% degli esperti di IT e analisi concorda sul fatto che la qualità degli output dell'intelligenza artificiale è direttamente proporzionale a quella dei dati in input. In altre parole, la capacità di capitalizzare sull'intelligenza artificiale presuppone innanzitutto la garanzia di qualità e integrità dei dati.

Costruire e salvaguardare l'integrità dei dati, ovvero la loro accuratezza, completezza, affidabilità e coerenza, non è soltanto una scelta auspicabile. È piuttosto una necessità, se si vuole rimanere competitivi e conformi alle normative, creare fiducia all'interno e all'esterno dell'azienda ed evitare danni alla reputazione. Questi sono i tre principali vantaggi dell'integrità dei dati.

Dati accurati, completi e affidabili sono essenziali in ogni settore. Un esempio ovvio è l'assistenza sanitaria, in cui i dati clinici e di ricerca guidano le decisioni sui pazienti, i piani terapeutici e lo sviluppo di nuovi trattamenti. Gli istituti finanziari dipendono da dati accurati e affidabili per le proiezioni finanziarie, la gestione dei rischi e la conformità, nonché per la reputazione. Mentre la NASA si affida alla precisione e all'accuratezza dei dati per il successo delle sue missioni e la sopravvivenza dei suoi veicoli spaziali ed equipaggi.

Ma c'è un altro importante vantaggio prodotto dalla disponibilità di dati affidabili: una maggiore produttività dei dipendenti. Secondo Gartner, un'elevata qualità dei dati è in grado di aumentare la produttività fino al 20% . Immagina se l'IT, anziché affrettarsi a . Si apre una nuova finestra" target="_blank" class="link__new-tab">"pulire" i dati prima di ogni riunione, potesse invece concentrarsi sull'innovazione. O se i tuoi team di analisi trovassero finalmente il tempo per raccogliere informazioni approfondite e guidare le previsioni.

I vantaggi di disporre di dati affidabili e di alta qualità si ripercuotono su tutta l'azienda.

L'accuratezza e l'affidabilità dei dati sono da tempo elementi essenziali per prendere decisioni data-driven e per gestire un'azienda in modo efficace. Ora che i progressi dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'intelligenza artificiale generativa (GenAI) si fanno sempre più rapidi, la necessità di avere dati di qualità è ancora maggiore. Quasi 9 su 10 tra gli esperti di IT e analisi che abbiamo intervistato hanno affermato che i nuovi sviluppi nell'intelligenza artificiale rendono la gestione dei dati una priorità. Tuttavia, il 78% ha riferito che le proprie organizzazioni hanno difficoltà a definire le priorità aziendali con i dati esistenti.

Lanciare app basate su AI e GenAI senza dati affidabili è come versare gasolio in un serbatoio di benzina. La tua auto potrebbe accendersi, ma si fermerà non appena inserisci la marcia. Per le tue app basate sull'intelligenza artificiale, dati errati possono tradursi in suggerimenti di chatbot inaffidabili per i team di assistenza, consigli di prodotto errati per il marketing e previsioni imprecise per la dirigenza.

In qualità di leader aziendale, sei il custode delle informazioni e dei dati dei tuoi clienti. Qualunque sia la tipologia di dati che la tua azienda raccoglie e memorizza (dati personali come codici fiscali, informazioni finanziarie o sanitarie, ecc.), esiste un obbligo, e spesso un requisito normativo, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), in materia di salvaguardia e conservazione dei dati. Il costo della non conformità può essere astronomico. L'anno scorso, Meta, proprietaria di Facebook, è stata multata per 1,2 miliardi di euro per aver trasferito i dati personali degli utenti europei negli Stati Uniti senza un'adeguata protezione.

Se hai a che fare con dati di scarsa qualità, tutta l'attività della tua azienda e dei tuoi team risulterà rallentata e ne pagherai il costo anche in termini economici. Rimani al passo con l'integrità dei dati per prendere rapidamente decisioni basate sui dati, potenziare le tue app di intelligenza artificiale, rispettare le normative e mantenere intatta la reputazione della tua azienda.