Data Quality Management e Microsoft Power BI: la formula vincente

Siamo costantemente pervasi da dati di ogni tipo e, specialmente nel contesto economico attuale, la qualità dei dati diventa un argomento crescente all’interno delle organizzazioni, impattando anche fortemente sulla competitività aziendale. 

Infatti, nell’ecosistema aziendale sta mettendo piede una particolare consapevolezza sull’importanza che la qualità dei dati assume nel percorso verso il raggiungimento degli obiettivi di business stabiliti, indipendentemente dalla dimensione aziendale oppure dal settore di attività. Pertanto, è in aumento la necessità di adoperare degli strumenti di qualità dei dati, che assicurino attendibilità del vasto universo dei dati su cui basare le proprie analisi. 

In particolare, nell’articolo di oggi andremo a vedere perché è importante integrare data quality management all’interno della propria azienda e in che modo Microsoft Power BI, un tool di Business Intelligence può aiutare in tale impresa! 

6 KPI per misurare la qualità dei dati nella Business Intelligence 

L’acronimo KPI indica Key Performance Indicators, ovvero sono delle metriche sulla qualità dei dati, che vanno definite una solida base per le analisi future e per poter tenere sotto controllo l’efficacia delle operazioni a supporto del miglioramento della qualità. 

Perciò Data Quality Management o, meglio, gestione della qualità dei dati, si focalizza sui seguenti 6 aspetti: 

• Completezza: va ad indicare la percentuale dei dati raccolti rispetto al potenziale che è possibile derivare dalle risorse dei dati che l’azienda possiede; 
• Validità: indica nello specifico la conformità dei dati precedentemente raccolti, relativamente agli standard aziendali di raccolta dei dati; 
• Consistenza: dimostra la percentuale di aderenza fra le informazioni che sono state archiviate e quelle che sono state utilizzate all’interno dei modelli di analisi; 
• Puntualità: indica il grado di aggiornamento che i dati hanno in relazione al contesto al contesto reale; 
• Accuratezza: individua il livello di scostamento fra i valori effettivamente inseriti nel dataset e la stima di come invece i dati dovrebbe essere valorizzati; 
• Unicità: l’ultima dimensione da tenere in considerazione e di fatto controlla che certi dati, che fanno riferimento a degli eventi, vengano registrati nel dataset una volta sola. 

Spesso accade che, rispetto alle 6 caratteristiche soprariportate, le aziende fatichino ad ottenere una misura puntuale della qualità dei dati a disposizione. Ciononostante, per consentire alle aziende di diventare data-driven, sono cruciali dei livelli adeguati di qualità dei dati. 

E se manca Data Quality Management? 

L’ottenimento di dati di qualità, mediante data quality management è una sfida che viene affrontata da molte organizzazioni, tuttavia, una domanda porsi deve riguardare le possibili conseguenze derivanti dall’utilizzo di informazioni poco accurate.  

Molte volte, infatti, le imprese si pongono l’obiettivo di raccogliere una quantità elevata di dati, ma ponendo sullo sfondo tutte quelle valutazioni relative alla correttezza dei dataset creati oppure alla loro affidabilità: questo modus operandi può condurre a fidarsi di dati inesatti, imprecisi o addirittura ridondanti, causando di conseguenza delle decisioni che si fondano su metriche non precise. 

Cosa significa tutto questo a livello operativo? 

1. Aumentano i costi e i tempi richiesti per elaborare i dati; 
2. Vengono implementate strategie poco efficaci; 
3. Il brand value si riduce, poiché si crea un susseguirsi di decisioni errate; 
4. Diminuiscono anche i livelli di data governance e aumentano l’esposizione ai rischi di compliance 

Pertanto, si deduce che la mancanza di una soluzione di qualità dei dati per il monitoraggio e la convalida dei dati di analisi può provocare conseguenze serie per le organizzazioni e per la loro crescita. 

Dall’altro lato, la gestione della qualità dei dati influenza molto le strategie e gli obiettivi aziendali e quindi è cruciale trovare delle soluzioni di data quality per poter migliorare la qualità dei dati. 

Funzionalità di gestione della qualità dei dati con Power BI 

Passiamo alla parte concreta: Microsoft Power BI presenta al suo interno delle applicazioni pratiche relative alla gestione della gestione della qualità dei dati e ora te ne svelo alcune! 

• Profilazione dei dati 

Con power bi puoi profilare i dati, il che comporta l’analisi del contenuto e della struttura delle origini dati al fine di individuare dei potenziali problemi inerenti alla qualità dei dati, come ad esempio dati non coerenti o mancanti. 

• Pulizia dei dati 

Puoi sfruttare Power BI a tuo vantaggio per pulire e trasformare i dati, tra cui regole relative alla pulizia e alla trasformazione dei dati, le quali sono in grado di aiutare nella risoluzione delle problematiche di data quality. 

• Convalida dei dati 

Un altro aspetto interessante consiste nel fatto che gli utenti dello strumento in questione hanno la possibilità di convalidare i propri dati, seguendo regole e standard aziendali predefiniti, per esempio i requisiti del formato e della tipologia dei dati, per assicurare l’accuratezza e la coerenza dei dati.  

• Monitoraggio dei dati 

Inoltre, se lo desideri, puoi controllare la qualità dei tuoi dati nel tempo, in modo da riuscire a individuare e a risolvere le criticità sulla qualità dei dati, nel momento stesso in cui fanno la loro comparsa. Due esempi di strumenti disponibili per tale operazione in Power BI sono gli avvisi sulla qualità dei dati e le dashboard. 

• Visualizzazione dei dati 

Puoi visualizzare la qualità dei dati all’interno delle dashboard e report, mediante la fornitura di approfondimenti sulle tendenze e sui problemi relativi alla qualità dei dati. 

• Integrazione dei dati 

Per consentire un miglioramento della qualità dei dati e la semplificazione della loro gestione, è poi possibile integrare i dati che provengono da origini differenti, come ad esempio fogli di calcolo e database. 

• Governance dei dati 

Un altro punto a favore dello strumento di Business Intelligence riguarda il supporto dei criteri di governance dei dati, mediante la fornitura di strumenti per la gestione delle regole inerenti alla qualità dei dati. 

Conclusioni 

In questo articolo abbiamo affrontato il tema di data quality management, che, se da un verso risulta essere un aspetto critico delle strategie di gestione dei dati, dall’altro invece possiede a suo supporto un alleato, Power BI, strumento potente di Business Intelligence, che risolve le criticità sopramenzionate.  

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