La qualità dei dati come vantaggio competitivo per le PMI

Viviamo in un’epoca in cui ogni decisione aziendale, dalla strategia commerciale alla gestione dei fornitori e clienti, si basa sui dati. Ma c’è una domanda che ogni impresa dovrebbe porsi: quanto sono affidabili i dati su cui baso le mie scelte?

La vera sfida per le imprese non è tanto raccoglierli, ma piuttosto garantire la qualità dei dati per poter prendere decisioni consapevoli e basate su elementi concreti. Per una piccola o media impresa italiana, avere dati attendibili e coerenti può fare la differenza tra crescita e stagnazione.

Vediamo quindi cos’è la Data Quality, perché è così cruciale per le PMI e come iniziare a costruire un sistema efficace di data quality management.

Cos’è la Data Quality

Con il termine Data Quality si fa riferimento alla misura in cui i dati e le informazioni a disposizione di un’organizzazione sono completi, coerenti, aggiornati e rilevanti. Si usa per indicare quei dati che possono essere utilizzati con fiducia nei processi decisionali, senza il timore che portino a conclusioni errate.

La qualità del dato non si limita al contenuto in sé: include anche il contesto in cui il dato viene utilizzato, la sua accessibilità, la sua forma e la sua tracciabilità nel tempo. In altre parole, un dato è di qualità se risponde a un’esigenza reale, nel momento giusto, ed è rappresentato in modo chiaro.

Data Quality e Data Integrity: le differenze

Nel dibattito sulla gestione dei dati si sente spesso parlare anche di data integrity (o integrità dei dati). Sebbene correlati, questi concetti sono differenti.

• La data quality si concentra su precisione, completezza, coerenza e attualità dei dati
• La data integrity riguarda invece la correttezza strutturale del dato, ovvero la sua capacità di mantenersi integro e non corrotto lungo il ciclo di vita, in base al cosiddetto dominio d’integrità (il set di regole che un dato deve rispettare per essere considerato valido)
  

In sintesi: la qualità del dato garantisce che un’informazione sia utile, mentre l’integrità dei dati garantisce che l’informazione sia intatta.

L’importanza della qualità dei dati per le PMI

Per anni si è pensato che il tema della data quality assurance fosse riservato alle grandi aziende. Ma oggi, anche le PMI devono affrontare volumi crescenti di dati provenienti da CRM, e-commerce, social media, gestionali e database esterni.

In questo contesto, la capacità di migliorare la qualità del dato permette di ridurre significativamente gli errori decisionali legati a informazioni incomplete o imprecise, ottimizzare i processi operativi ed evitare duplicazioni, ritardi e sprechi. Inoltre, garantire dati accurati (o accurate data) rafforza la fiducia sia all’interno dell’azienda sia verso clienti e fornitori, favorendo relazioni più solide.

Un’attenzione tempestiva all’integrità dei dati consente alle piccole e media imprese di conformarsi alle normative vigenti, come il GDPR, e di prepararsi efficacemente alla digitalizzazione dell’impresa e alla transizione ecologica. Puntare sulla Data Quality significa costruire basi solide per prendere decisioni sicure e affrontare con consapevolezza le sfide del mercato attuale.

Come gestire la qualità dei dati: strumenti e processi

Una gestione efficace della qualità dei dati richiede un approccio sistemico e multidisciplinare che integri persone, processi e tecnologie. Le PMI che vogliono trarre vantaggio dalla propria base informativa devono investire in una strategia di data quality management (DQM) ben strutturata, capace di affrontare la complessità dei flussi informativi aziendali.

La data quality management è l’insieme strutturato di processi, responsabilità, strumenti e regole volto a garantire la qualità dei dati e l’accurate data all’interno di un’organizzazione.

Tra i suoi elementi essenziali rientra la data quality assurance, ovvero tutte quelle attività e controlli progettati per garantire la data integrity, assicurare il rispetto dei criteri di qualità e prevenire errori nei dati e nelle informazioni.Il percorso parte dalle analisi di qualità dei dati (o data quality analysis), utile per individuare lacune, duplicazioni e incongruenze. Segue poi il data profiling, che fornisce una panoramica dettagliata della struttura e della distribuzione dei dati. Una volta individuati i problemi, le imprese possono ricorrere al data cleaning, ovvero la “pulizia” dei dati errati, obsoleti o incoerenti, per ristabilire correttezza e affidabilità.

Nei casi più avanzati, può essere utile implementare soluzioni di Master Data Management (MDM), che centralizzano le informazioni chiave – ad esempio anagrafiche clienti o codici prodotto – garantendo uniformità tra i diversi reparti aziendali.

I 7 strumenti

Accanto a questi processi digitali, esistono anche metodi tradizionali ma consolidati, sviluppati in Giappone negli anni ’50: sono i cosiddetti 7 strumenti della qualità, che rappresentano tutt’oggi un valido supporto nell’analisi e nel miglioramente della qualità del dato, e vengono adottati in tutto il mondo grazie al Total Quality Management. Vediamoli nel dettaglio:

1. Diagramma di causa-effetto (o di Ishikawa): aiuta a identificare le possibili cause di un problema nei dati (es. errori nei form, input manuali, sincronizzazioni mancate) organizzandole per categorie. È utile per analizzare la radice di una bassa data quality
2. Diagramma di Pareto: si basa sul principio 80/20 e serve a individuare le cause principali di errori nei dati. Ad esempio, può mostrare che l’80% dei problemi deriva dal 20% delle fonti di dati. Aiuta a stabilire priorità d’intervento per migliorare la qualità del dato
3. Diagramma di controllo: consente di monitorare la stabilità del processo di gestione dei dati nel tempo. È utile per verificare se i miglioramenti introdotti nel sistema di data quality management producono risultati duraturi
4. Istogrammi: rappresentano visivamente la distribuzione dei dati e permettono di identificare deviazioni dalla norma, come valori anomali o errori frequenti
5. Diagrammi di dispersione (scatter plot): mettono in relazione due variabili (ad esempio, quantità di dati mancanti e fonte dei dati) per capire se esistono correlazioni che possono spiegare la scarsa qualità
6. Fogli di raccolta dati (check sheet): servono per raccogliere informazioni in modo sistematico e uniforme, facilitando l’individuazione di pattern di errore e supportando la fase iniziale di data quality analysis
7. Diagrammi a barre: simili agli istogrammi, ma usati per rappresentare frequenze o categorie distinte. Sono utili per confrontare visivamente la qualità dei dati tra diversi reparti o sistemi.
   

Anche se nati in ambito produttivo, questi strumenti si rivelano estremamente efficaci perché permettono di affrontare i problemi in modo scientifico, visivo e condiviso, rendendo accessibile il controllo della qualità anche a team non tecnici.

Infine, la componente umana resta essenziale: il coinvolgimento trasversale dei reparti, la formazione continua e la definizione di policy aziendali condivise sono elementi chiave per consolidare una cultura orientata alla qualità dei dati. Solo in questo modo le PMI potranno trasformare il dato in una risorsa attendibile, utilizzabile e strategica per affrontare l’innovazione.

Metriche e criteri di qualità da monitorare

Per misurare la Quality Data, è fondamentale definire in modo chiaro i criteri di qualità su cui basare il monitoraggio e l’analisi. Le PMI italiane devono quindi identificare le metriche chiave per utilizzare al meglio i dati nei diversi processi aziendali.

Tra i criteri più comuni, troviamo:

• Accuratezza (Accuracy): misura quanto i dati riflettano correttamente la realtà che intendono rappresentare. Ad esempio, un indirizzo email associato a un cliente deve essere reale e attivo
• Completezza (Completeness): valuta la presenza o l’assenza di informazioni necessarie. Un’anagrafica cliente senza codice fiscale o numero di telefono è considerata incompleta, e ciò compromette l’efficienza operativa
• Coerenza (Consistency): riguarda l’uniformità dei dati tra sistemi diversi. Se in un gestionale un cliente risulta attivo e nel CRM è indicato come inattivo, la data integrity viene a mancare
• Tempestività (Timeliness): verifica che i dati siano aggiornati e rilevanti nel momento in cui vengono utilizzati. Una giacenza di magazzino non aggiornata rischia di generare errori nella logistica o nelle vendite
• Univocità (Uniqueness): analizza la presenza di duplicati. Dati duplicati possono causare inefficienze, confusione e sprechi, soprattutto in attività di marketing, contabilità o assistenza clienti
• Accessibilità (Accessibility): si riferisce alla disponibilità dei dati per gli utenti autorizzati, nel formato e nei tempi necessari. Anche il miglior dato, se non è facilmente accessibile, perde valore
  

Monitorare queste metriche è una parte essenziale: attraverso dashboard dedicate, controlli automatici o report periodici, le PMI possono verificare il livello di conformità dei dati rispetto agli standard definiti. Inoltre, l’uso combinato dei 7 strumenti della qualità già citati, permette di visualizzare, comprendere e condividere gli scostamenti in modo chiaro, facilitando l’intervento tempestivo e il coinvolgimento di tutto il team aziendale.

Investire in queste metriche non significa solo “fare ordine nei dati”, ma creare le condizioni per una gestione aziendale più precisa, trasparente e proattiva.

Come migliorare la qualità del dato e perché

Per una PMI, migliorare la qualità del dato significa quindi intervenire in modo pratico su come i dati vengono raccolti, gestiti e utilizzati. Il primo passo è centralizzare le informazioni in un unico sistema, evitando dispersioni e duplicazioni. Serve poi definire regole chiare per l’inserimento e l’aggiornamento dei dati, coinvolgendo tutte le funzioni aziendali e formando il personale. La qualità non è solo tecnologia: è cultura organizzativa.

Anche con risorse limitate, le PMI possono introdurre controlli essenziali per monitorare la completezza dei dati. Report interni, dashboard semplificate e check periodici permettono di individuare errori e intervenire all’istante.

Il beneficio è concreto: dati accurati e affidabili riducono gli errori nei processi, migliorano l’efficienza e permettono decisioni più rapide e consapevoli. Inoltre, una solida data quality è il presupposto per utilizzare strumenti evoluti di Business Intelligence, che trasformano i dati in valore strategico.

Investire sulla qualità del dato rappresenta il primo passo verso una vera trasformazione digitale. Vuoi sapere come migliorare la Quality Data della tua impresa? Compila il form sottostante per ottenere una consulenza gratuita con noi di Sportello Digitale e scopri come trasformare i tuoi dati in un vantaggio competitivo reale.

Autore: Andrea La Rovere, project manager di Sportello Digitale.