Come scegliere gli strumenti per la qualità dei dati più consoni

Un'azienda senza un sistema integrato di qualità dei dati butta via i soldi dalla finestra. Secondo l'Harvard Business Review, il completamento di un'unità di lavoro con dati errati costa 10 volte di più. Trovare gli strumenti giusti per la qualità dei dati giusti è sempre stato difficile; scegliendo e utilizzando strumenti per la qualità dei dati intelligenti, self-service e basati sul flusso di lavoro, con controlli incorporati, potrai implementare un sistema affidabile e scalabile. Analizziamo alcuni dei modi per trovare gli strumenti per la qualità dei dati più adatti alle esigenze della tua organizzazione.

Perché gli strumenti autonomi per la qualità dei dati non sono idonei

Esiste sul mercato una miriade di strumenti autonomi per la qualità dei dati. Basta partecipare a una qualunque fiera del settore per scoprire che esistono numerosi strumenti di stewardship e preparazione dei dati che offrono soluzioni per affrontare il problema dei dati non validi. Ma solo alcuni di essi agiscono sulla qualità dei dati nel suo complesso.

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Gli strumenti autonomi per la qualità dei dati possono fornire rimedi rapidi, ma non risolvono i problemi sul lungo periodo. Si vedono di frequente strumenti specializzati che necessitano di competenze specifiche per essere implementati correttamente. Spesso si tratta di strumenti complessi, il cui lancio e utilizzo richiedono una formazione didattica approfondita. Sebbene siano potenti, non sono utili per chi deve garantire a breve scadenza la qualità dei propri dati. Non si affida a una recluta il pilotaggio di un jet: sarebbe un disastro, perché gli strumenti di volo sono ovviamente troppo sofisticati per una persona inesperta.

Inclusione della qualità dei dati nelle integrazioni

Un approccio proattivo alla qualità dei dati consente di verificare e misurare il livello di qualità prima che i dati arrivino al cuore dei sistemi. L'accesso e il monitoraggio dei dati nei sistemi interni, nel cloud, sul web e nelle applicazioni mobili sono un compito complesso; l'unico modo per implementare un tale livello di monitoraggio su tutti i sistemi in uso è tramite l'integrazione dei dati. Ecco perché sono necessari strumenti per la qualità dei dati in grado di gestire le informazioni in tempo reale.

Ovviamente, è essenziale evitare la propagazione dei dati errati inserendo regole di controllo nei processi di integrazione. Con dati integrati e i giusti strumenti per la verifica della qualità, si possono creare segnalatori che identificano alcune delle cause alla base dei problemi di integrità dei dati in generale.

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Poi si dovrà tenere traccia dei dati nell'intero panorama di applicazioni e sistemi in uso. Questo permette l'analisi sintattica, la standardizzazione e la corrispondenza dei dati in tempo reale. L’attività di verifica della correttezza dei dati può essere organizzata all'occorrenza.

D'altro canto, si possono trovare app che, sebbene semplici e spesso robuste, operano troppo in isolamento per potersi integrare in un sistema di qualità dei dati completo. Anche se propongono agli operatori aziendali un'interfaccia utente semplice da usare, mancano il bersaglio principale, ossia la gestione dei dati collaborativa. Questo è il vero problema. Il successo non dipende tanto dagli strumenti per la qualità dei dati e dalle loro funzionalità, quanto dalla capacità degli strumenti stessi di interagire fra di loro. Pertanto, è importante poter contare su una soluzione basata su una piattaforma in grado di condividere, elaborare e trasferire dati, azioni e modelli in modo integrato.

Perché è opportuno che gli strumenti per la qualità dei dati stiano nel cloud

Prima o poi ti troverai ad affrontare molteplici casi d'uso nei quali sarà impossibile per una persona o un team gestire i dati in modo efficace. Per risolvere queste situazioni, dovrai avvalerti di una piattaforma unificata con strumenti per la qualità dei dati nel cloud. Collaborando con utenti aziendali e dando loro il controllo sul ciclo di vita dei dati, tu e il tuo team riuscirete a superare i tradizionali ostacoli legati alla qualità dei dati, come la pulizia, la riconciliazione, la corrispondenza e la risoluzione. Le tre funzionalità descritte di seguito sono essenziali per conseguire una vera qualità dei dati e sono parte integrante di tutti i set più efficaci di strumenti nel cloud:

  • Profilazione dei dati. Questo è il processo di valutazione delle caratteristiche e delle condizioni dei dati memorizzati in varie forme nell'azienda. La profilazione dei dati viene comunemente ritenuta un primo passaggio essenziale per prendere il controllo dei dati dell'organizzazione. La chiave è la completa visibilità dei dati, incluse le singole sorgenti di dati e i record specifici. Con una visione così approfondita, si effettua la profilazione statistica dei dati e si applicano regole personalizzate e altre modifiche ai dati non conformi agli standard aziendali.
  • Stewardship dei dati. Si tratta del monitoraggio del ciclo di vita dei dati, dall'approntamento all'archiviazione. La stewardship dei dati riguarda la definizione e la manutenzione dei modelli di dati, la documentazione e la pulitura dei dati, nonché la definizione di regole e policy. Permette l'implementazione di processi di governance ben definiti e articolati in svariate attività, fra cui monitoraggio, riconciliazione, perfezionamento, deduplicazione, pulizia e aggregazione, per aiutare a fornire dati di qualità ad applicazioni e utenti finali.
  • Preparazione dei dati. È il processo di pulizia, standardizzazione, trasformazione o arricchimento dei dati. Le organizzazioni basate sui dati si avvalgono degli strumenti di preparazione dei dati per offrire l'accesso self-service alle operazioni che un tempo erano affidate a professionisti, come gli esperti di dati, e che ora sono eseguite dagli utenti che hanno una maggiore conoscenza dei dati stessi. A tal fine, sono necessari strumenti basati su flussi di lavoro facili da usare, con un'interfaccia simile a Excel e una guida intelligente.

Grazie a questi strumenti per la qualità dei dati basati sul cloud, sarà l’intera organizzazione a trarne vantaggio. La garanzia di qualità porterà a un utilizzo maggiore delle informazioni, riducendo i costi causati dall'uso di dati errati, come le decisioni basate su analisi viziate. In questa epoca di sovraccarico di dati, gli strumenti autonomi per la qualità dei dati risultano inadeguati; sono necessarie, invece, soluzioni che operano in tempo reale su tutte le linee aziendali e il cui utilizzo non richiede conoscenze di ingegneria dei dati. Talend Data Fabric abbina integrazione, preparazione e stewardship dei dati, per consentire all'azienda e al reparto IT di collaborare per creare una singola sorgente di dati affidabili nel cloud, in locale o in un ambiente ibrido.

| Ultimo aggiornamento: settembre 18th, 2019