{"id":38826,"date":"2025-07-16T09:36:10","date_gmt":"2025-07-16T08:36:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/?p=38826"},"modified":"2025-07-22T16:07:04","modified_gmt":"2025-07-22T15:07:04","slug":"data-quality-che-cose-perche-adottarla-come-applicarla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/data-management\/data-quality-che-cose-perche-adottarla-come-applicarla\/","title":{"rendered":"Data Quality avanzata nel 2025: dalle dimensioni all&#8217;osservabilit\u00e0, fondamenta solide per l\u2019AI"},"content":{"rendered":"\n<p>La tua ultima iniziativa di AI Generativa non sta dando i risultati sperati? I report di business richiedono giorni di <strong>riconciliazioni manuali<\/strong>? Probabilmente, non \u00e8 un problema di algoritmi o di persone, ma di fondamenta: la qualit\u00e0 dei tuoi dati. Non costruiamo case su basi incrinate: perch\u00e9 dovremmo <strong>costruire il nostro business su dati inaffidabili<\/strong>?&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Secondo Gartner, gi\u00e0 nel 2020 (ben prima dell\u2019attuale \u201ccorsa\u201d a implementare soluzioni AI) la scarsa qualit\u00e0 dei dati costava gi\u00e0 alle organizzazioni, in media, circa 11 milioni di dollari annui. La stima \u00e8 poi lievitata a <strong>12,9 milioni di dollari <\/strong>(+19%), aggiungendo un dato ancor pi\u00f9 inquietante: il 60% delle aziende intervistate nel 2024 non sapeva <strong>quale fosse l\u2019impatto effettivo<\/strong>, in termini economici, di questa situazione.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ma il danno reale, oggi pi\u00f9 che mai, \u00e8 strategico: decisioni pi\u00f9 lente, fiducia erosa e soprattutto l&#8217;impossibilit\u00e0 di cogliere le <strong>opportunit\u00e0 offerte dall&#8217;Intelligenza Artificiale<\/strong>, come ha evidenziato &#8211; nel contesto italiano 3 aziende su 4 rischiano di farsi trovare impreparate &#8211; la <a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/risorse\/data-quality-ai-impatto-livelli-preparazione-aziende-whitepaper\/\">ricerca su AI e Data Quality svolta per Irion dal Politecnico di Milano <\/a>(Osservatorio Big Data &amp; Business Analytics).\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Se cinque anni fa parlare di qualit\u00e0 dei dati significava gettare le basi per governare il patrimonio informativo, oggi significa costruire una \u201crampa di lancio\u201d per l&#8217;AI generativa, la Data Observability e la creazione di <a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/data-management\/data-product-benefici-valutazione-monetizzazione\/\">Data Product affidabili<\/a>. La Data Quality esce sempre pi\u00f9 spesso dal suo alveo di disciplina tecnica per diventare linfa vitale, nel cuore del business.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Inoltre, l&#8217;articolo 10 <em>&#8220;Data and data governance&#8221; <\/em>dell&#8217; <a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/data-governance-insights\/ai-governance-howto-leverage-artificial-intelligence-systems\/\">AI Act<\/a>, il framework legale varato dall&#8217;Unione Europea in tema di Intelligenza Artificiale, cita espressamente obblighi di <strong>qualit\u00e0, governo e tracciabilit\u00e0 dei dati<\/strong> per i sistemi AI \u201cad alto rischio\u201d. Esempi: <strong>banking e insurance scoring <\/strong>per accesso al credito o calcolo premi, selezione del personale, gestione infrastrutture, sistemi biometrici, valutazioni automatizzate, supporto alle decisioni giudiziarie, polizia predittiva e controllo frontiere.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Secondo la Global Data Management Community (DAMA) <strong>la Data Quality \u201cconsiste nella pianificazione, implementazione e controllo delle attivit\u00e0 che applicano tecniche di gestione della qualit\u00e0 dei dati, al fine di garantire che siano adatti allo scopo e soddisfino le esigenze degli utilizzatori.\u201d <\/strong>A proposito di DAMA International, nell\u2019estate 2025 si \u00e8 tenuto il <a href=\"https:\/\/www.damadmbok.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">kickoff globale dei lavori per aggiornare il DMBOK\u00ae<\/a> (Data Management Body of Knowledge) alla terza versione.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Perch\u00e9 un\u2019azienda dovrebbe dotarsi di un sistema di Data Quality?\u00a0<\/h2>\n\n\n\n<p>Gartner notava gi\u00e0 cinque anni fa <em>(Gartner: \u201c5 Steps to Build a Business Case for Continuous Data Quality Assurance\u201d, 20 Aprile 2020, Saul Judah, Alan D. Duncan, Melody Chien, Ted Friedman) che <\/em>la stima sulle perdite economiche a causa dei \u201cpoor data\u201d era destinata ad aumentare \u201cman mano che gli ambienti di business diventano sempre pi\u00f9 digitalizzati e complessi\u201d.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Le informazioni sono la base di ogni processo aziendale e la qualit\u00e0 dei dati che vengono raccolti, memorizzati e utilizzati condizionano inevitabilmente il business dell\u2019organizzazione di oggi e domani. \u201cLa scarsa qualit\u00e0 dei dati <strong>distrugge il valore del business\u201d, <\/strong>sottolinea Gartner,<strong> <\/strong>perch\u00e9 da essi si arriva alle informazioni che costituiscono la conoscenza e generano le intuizioni di business, che a loro volta portano vantaggi competitivi e garantiscono il posizionamento di mercato. Possiamo paragonarle quindi alle <strong>fondamenta di una casa<\/strong>: solo se sono solide possiamo aspettarci di resistere anche ai terremoti.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Date di nascita valorizzate nel 2190, sequenze di numeri identici come partite iva, indirizzi costituiti dalla sola indicazione della via. Queste sono solo alcune delle anomalie presenti nei database di un\u2019azienda, ma se un<strong> indirizzo errato pu\u00f2 tradursi <\/strong>in un<strong> mancato contatto <\/strong>con un cliente o potenziale tale generando una perdita, <strong>conseguenze <\/strong>differenti si avranno quando<strong> un dato errato viene utilizzato nella determinazione del profilo di rischio.&nbsp;<\/strong>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Ancor pi\u00f9 pericolosa \u00e8 la consegna al management di report contenenti dati non corretti che <\/strong>possono portare a decisioni strategiche \u201cdistorte\u201d e a impatti sulle prestazioni finanziarie dell\u2019organizzazione. Tutto ci\u00f2 genera, inoltre, tra i dipendenti grande sfiducia nei confronti dei dati minando la credibilit\u00e0 degli stessi e il loro utilizzo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Per poter essere competitivi \u00e8 essenziale costruire un sistema di verifica della qualit\u00e0 dei dati in modo da disporre di informazioni affidabili<\/strong> per l\u2019utilizzo business a cui sono destinate, rispettando i tempi di cut-off del processo, nonch\u00e9 essere in grado di attivare azioni diagnostiche ben architettate e di rimozione strutturale delle anomalie riscontrate.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quali sono le modalit\u00e0 di applicazione e i maggiori criteri di controllo?\u00a0<\/h2>\n\n\n\n<p>Realizzare un sistema di Data Quality \u00e8 un\u2019attivit\u00e0 a lungo termine. Entrare nel dettaglio di ogni fase richiederebbe la stesura di un libro, ma <strong>in sintesi possiamo riassumere alcuni passi principali<\/strong>:&nbsp;&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La <strong>definizione di una policy aziendale<\/strong> che illustri le \u201cregole del gioco\u201d per tutti gli attori coinvolti;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>l\u2019individuazione di ambito pilota<\/strong> sul quale identificare i dati presenti nelle varie fasi del processo sui quali eseguire opportune fasi di trasformazione e di controllo utilizzando un sistema a regole, anche espresse in linguaggio naturale (regole tecniche, ad es. verifica del rispetto formato data e di business, ad es. un prestito estinto ha saldo uguale a zero o di riconciliazione, dopo aver opportunamente normalizzato i dati da confrontare);\u00a0\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>mantenere a regime l\u2019impianto e monitorare l\u2019andamento della qualit\u00e0 dei dati<\/strong> dotandosi di una serie di indicatori a supporto;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>intraprendere eventuali attivit\u00e0 di <strong>rimozione delle anomalie rilevate<\/strong> e di miglioramento strutturale;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>ampliare a <strong>nuove destinazioni d\u2019uso.<\/strong>\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>La parte pi\u00f9 impegnativa, in termini di tempo necessario, \u00e8 probabilmente la <strong>definizione degli impianti di controllo<\/strong> che verificano la conformit\u00e0 dei dati ad una serie di criteri, producono esiti e consentono di intercettare i dati anomali. Nel 2013 DAMA UK (DAMA-DMBOK Capitolo 13) ha identificato <strong>sei dimensioni rispetto a cui far convergere i controlli tecnici e di business<\/strong>:&nbsp;&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Completezza<\/strong>: la percentuale di dati archiviati rispetto al potenziale del 100%;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Unicit\u00e0<\/strong>: nessuna istanza (cosa) dell\u2019entit\u00e0 verr\u00e0 registrata pi\u00f9 di una volta in base al modo in cui tale cosa viene identificata;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Tempestivit\u00e0<\/strong>: il livello a cui i dati rappresentano la realt\u00e0 nel momento richiesto;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Validit\u00e0<\/strong>: i dati sono validi se sono conformi alla sintassi (formato, tipo, intervallo) della sua definizione;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Accuratezza<\/strong>: il livello in cui i dati descrivono correttamente l\u2019oggetto o l\u2019evento \u201cmondo reale\u201d che viene descritto;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Consistenza<\/strong>: l\u2019assenza di differenza, quando si confrontano due o pi\u00f9 rappresentazioni di una \u201ccosa\u201d con una definizione.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>I criteri sopra elencati rappresentano ovviamente soltanto una selezione di un insieme pi\u00f9 ampio di criteri di qualit\u00e0 dei dati noti in letteratura. Se le sei dimensioni ci dicono &#8220;qual \u00e8&#8221; lo stato di salute del dato in un determinato momento, la <a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/use_case\/data-observability\/\">Data Observability <\/a>ci aiuta a capire &#8220;perch\u00e9&#8221; e a prevenire problemi futuri. \u00c8 un approccio olistico che <strong>monitora costantemente la salute dei dati <\/strong>lungo tutte le pipeline, non solo nel database finale. Citando Gartner \u00e8 <em>&#8220;la capacit\u00e0 di un&#8217;organizzazione di avere un&#8217;ampia visibilit\u00e0 del proprio panorama di dati e delle dipendenze multi-livello&#8221;.\u00a0<\/em>\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cOsservare\u201d le data pipeline significa essere in grado di monitorare non solo la qualit\u00e0 statica, ma anche la freschezza, il volume, lo schema e la discendenza (lineage) dei dati, sostanzialmente in tempo reale: questo permette di rilevare anomalie (ad esempio: <strong>un calo improvviso di record in un flusso dati<\/strong>) prima che queste impattino i processi di business.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>In altre parole: potremmo vedere la Data Quality tradizionale come <strong>un check-up medico annuale,<\/strong> con una fotografia della propria salute; mentre la Data Observability assomiglia a <strong>un fitness tracker, <\/strong>lo smartwatch<strong> <\/strong>che monitora i tuoi parametri vitali 24 ore su 24, avvisando di una potenziale anomalia (ad esempio: battito cardiaco irregolare) quando si verifica e permettendo di agire prima che diventi un problema pi\u00f9 serio.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Come strutturare metriche e indicatori di Data Quality?\u00a0<\/h2>\n\n\n\n<p>Il corretto funzionamento a regime e il miglioramento delle prestazioni del sistema di Data Quality non possono prescindere dalla disponibilit\u00e0 di una serie di misure: non \u00e8 possibile migliorare se non si misura. <strong>Un sistema di metriche <\/strong>deve rappresentare le esigenze informative primarie:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u00e8 bene individuare <strong>poche misure chiave e concentrare su di esse l\u2019attivit\u00e0 di reporting<\/strong>. Se \u00e8 vero che \u201cnon si pu\u00f2 gestire quello che non si pu\u00f2 misurare\u201d \u00e8 anche vero che \u201cmisurare costa\u201d;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>in linea generale, \u00e8 bene che <strong>le metriche siano<\/strong> il pi\u00f9 possibile riunite a sistema, cio\u00e8 coese e <strong>collegate le une alle altre da uno schema logico<\/strong>. \u00c8 bene cercare sempre una consistenza nei termini e nelle definizioni delle metriche;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>il sistema deve essere bilanciato<\/strong>, cio\u00e8 comprendere varie tipologie e prospettive, pesandole per rappresentativit\u00e0;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u00e8 bene presentare le metriche <strong>suddivise in gruppi o tipologie affini;<\/strong>\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>lo scopo delle metriche di un sistema di Data Quality non \u00e8 quello di misurare la produttivit\u00e0 o la qualit\u00e0 delle persone o stimolare la competizione tra le persone\/uffici, ma di <strong>misurare la qualit\u00e0 del prodotto (i dati) e dei processi<\/strong>. Ad esempio: anzich\u00e9 misurare il numero di flussi validati al giorno \u00e8 meglio misurare il numero di flussi senza errori. La misurazione delle prestazioni delle persone pu\u00f2 essere una tentazione, ma \u00e8 sicuramente una delle cose pi\u00f9 dannose per un\u2019iniziativa di qualit\u00e0. L\u2019unica eventuale misurazione di prestazione accettabile \u00e8 a livello di gruppo di lavoro;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>una metrica dovrebbe sempre essere validata <\/strong>empiricamente in una variet\u00e0 di contesti prima di essere pubblicata.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Perch\u00e9 Irion EDM permette di strutturare un impianto di Data Quality efficace?\u00a0<\/h2>\n\n\n\n<p>Un sistema di qualit\u00e0, con il crescere del numero di ambiti informativi da controllare e del numero di controlli da gestire, qualificare, eseguire periodicamente, misurare trova un supporto irrinunciabile nell\u2019impiego di strumenti tecnologici per <strong>automatizzare le fasi pi\u00f9 impegnative<\/strong>, quali, ad esempio, <strong>eseguire controlli periodici, calcolare metriche di qualit\u00e0, produrre report<\/strong>.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Irion ha realizzato <strong>centinaia di progetti in questo ambito<\/strong>, sviluppando una piattaforma che permette di ridurre i tempi di predisposizione e accelerare l\u2019applicazione delle procedure di controllo nel pieno rispetto delle policy aziendali. Qualche esempio?&nbsp;&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>potenti motori di controllo<\/strong> che eseguono 2,5 milioni di controlli al minuto, verificando oltre 60 milioni di record;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>un <strong>impianto flessibile di <\/strong><a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/irion-data-governance\/\">Data Quality Governance<\/a><strong> collaborativo<\/strong> per le interazioni tra i vari data specialist;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>un efficace <strong>sistema per la gestione della remediation e delle issue di scarsa qualit\u00e0 dei dati;<\/strong>\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>un modulo che permette di <strong>adottare metriche gi\u00e0 testate<\/strong> da varie realt\u00e0 <strong>o di definire, calcolare e analizzare qualunque tipologia di indicatore<\/strong> su qualunque tipologia di processo di business;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>automatismi per generare<\/strong> intelligentemente, in pochi secondi, le <strong>regole tecniche a partire dai <\/strong><a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/irion-metadata-management\/\">metadati<\/a>.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Irion EDM \u00e8 in uso oggi in 8 dei 10 maggiori gruppi bancari italiani, met\u00e0 delle principali assicurazioni e in grandi realt\u00e0 e organizzazioni complesse, in ambiti quali energy, utility, trasporti, logistica e Pubblica amministrazione. Eccone alcuni esempi nel perimetro delle <strong>soluzioni avanzate per la Data Quality<\/strong>:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Grandi istituti finanziari usano la nostra piattaforma quotidianamente per <strong>certificare la coerenza e correttezza formale <\/strong>di tabelle sensibili in <strong>enormi database con milioni di transazioni<\/strong>, mettendo in sicurezza le segnalazioni obbligatorie e minimizzando i rischi sanzionatori\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Un leader bancario italiano usa un &#8220;Motore di Riclassificazione Contabile&#8221; basato su Irion per classificare automaticamente <strong>400 milioni di transazioni giornaliere<\/strong>, garantendo coerenza tra contabilit\u00e0, bilancio e segnalazioni di vigilanza e rispettando i rigidi requisiti della Circolare 285 di Banca d&#8217;Italia\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Per un importante istituto di credito, Irion gestisce il <strong>processo di cancellazione automatica (diritto &#8220;Deleto&#8221;) dei dati personali <\/strong>dopo un certo periodo, operando su diverse basi dati critiche in ambito Finanza e Tesoreria e garantendo la piena conformit\u00e0 al GDPR\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Irion EDM e la visione moderna della DQ\u00a0<\/h2>\n\n\n\n<p>Irion \u00e8 l\u2019unica azienda italiana nel <a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/gartner-magic-quadrant-2025-augmented-data-quality\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Magic Quadrant\u2122 2025 di Gartner\u00ae per le \u201cAugmented Data Quality Solutions\u201d<\/a>. Un moderno framework di Data Quality ha bisogno di un motore potente e flessibile come Irion EDM, la piattaforma che <strong>abilita questa visione strategica<\/strong> permettendo di:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Automatizzare e scalare:<\/strong> eseguire milioni di controlli al minuto su decine di milioni di record\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Centralizzare la Data Governance<\/strong> <a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/risorse\/data-quality-hub-whitepaper\/\">implementando architetture Hub &amp; Spoke<\/a>\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Attivare la Data Observability<\/strong> <a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/irion-data-quality\/\">monitorando l&#8217;affidabilit\u00e0 dei Data Product<\/a>\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Generare regole automaticamente:<\/strong> sfruttare i metadati per creare regole di controllo automatizzate, accelerando l&#8217;implementazione\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Coinvolgere il Business:<\/strong> fornire interfacce intuitive per la gestione delle regole, la remediation e la Data Justification\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Ignorare la qualit\u00e0 dei dati oggi significa costruire il proprio futuro digitale, basato sull&#8217;AI, sulle decisioni Data-driven e sull&#8217;automazione, su basi fragili e pericolanti. Significa <strong>alimentare i propri algoritmi con &#8220;dati spazzatura&#8221;, <\/strong>ottenendo risultati inaffidabili. Non basta tappare le crepe: occorre riparare nel profondo le fondamenta della nostra casa (business). Oltre alle classiche dimensioni della qualit\u00e0 dei dati, abbracciare il nuovo paradigma dell\u2019osservabilit\u00e0 e la potenza dell&#8217;automazione \u00e8 <strong>un primo passo fondamentale <\/strong>per trasformare i dati da rischio nascosto in asset centrale per l\u2019azienda.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Related links&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.dama.org\/cpages\/home\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DAMA \u2013 The Global Data Management Community<\/a>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La tua ultima iniziativa di AI Generativa non sta dando i risultati sperati? I report di business richiedono giorni di riconciliazioni manuali? 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