{"id":11351,"date":"2021-03-09T09:17:59","date_gmt":"2021-03-09T08:17:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.adoneconseil.fr\/it\/?p=11351"},"modified":"2026-01-16T11:46:54","modified_gmt":"2026-01-16T10:46:54","slug":"la-qualita-dei-dati-un-must-nel-new-retail","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.adoneconseil.fr\/it\/notizie\/la-qualita-dei-dati-un-must-nel-new-retail\/","title":{"rendered":"La qualit\u00e0 dei dati: un must nel “New Retail”"},"content":{"rendered":"
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Secondo uno studio BCG\u00b9, nel 2020 \u00e8 stato notato un calo del 23% dell’attivit\u00e0 nel settore del lusso.<\/p><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/blockquote>\n<\/div><\/div><\/div>

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Se guardiamo pi\u00f9 da vicino, la realt\u00e0 di questo dato presenta alcune sfumature. In effetti, non tutte le regioni sono state colpite allo stesso modo; alcune hanno addirittura beneficiato di una crescita significativa. Inoltre, l’e-commerce e la digitalizzazione delle relazioni con i clienti hanno permesso ai marchi di compensare parzialmente le perdite generate dalla chiusura dei negozi.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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Chiaramente, non tutti i marchi sono riusciti a farcela! Quelli che l’hanno fatto hanno potuto contare su un sistema DQM (Data Quality Management) gi\u00e0 esistente, che ha permesso una gestione differenziata per mirare e interagire con i clienti, offrire nuovi servizi e misurare l’efficacia delle azioni. Tuttavia, molte di queste marche si sono rese conto che i loro dati non erano poi molto utilizzabili: mancanza di omogeneit\u00e0, fonti multiple, informazioni contraddittorie…<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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Al di l\u00e0 della raccolta dei dati nel tempo, che rimane un prerequisito cruciale, la nuova sfida \u00e8 quella di rendere i dati sfruttabili, comprensibili e facilmente utilizzabili. Questo \u00e8 l’obiettivo che vi proponiamo oggi con questo articolo.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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COS\u2019\u00c8 LA DATA QUALITY?<\/span><\/b><\/h3>\n<\/div><\/div><\/div>
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Perch\u00e9 i dati siano di qualit\u00e0, devono soddisfare diversi criteri: devono essere affidabili, aggiornati, utili, attivabili e tracciabili. Soddisfacendo tutte queste condizioni, i dati diventano una ricchezza e non pi\u00f9 un peso per l’organizzazione.\u202fIl Data Quality Management, DQM, comprende tutte le azioni e i processi destinati a garantire e mantenere la qualit\u00e0 dei dati in un’azienda. Il DQM permette, tra le altre cose, di aumentare l’efficienza delle azioni sui dati, di ottimizzare la raccolta e i flussi di dati garantendo l’accuratezza, la completezza e gli aggiornamenti dei dati.\u202f Anche se spesso visto da una prospettiva puramente informatica (recupero dei dati, blocco dei campi, epurazione dei dati, ecc.), il DQM \u00e8 soprattutto un approccio aziendale e deve coinvolgere tutti i livelli dell’azienda, compresi quelli pi\u00f9 operativi.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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5 PILASTRI PER UNA BUONA GESTIONE DELLA QUALIT\u00c0 DEI DATI:<\/span><\/b><\/h3>\n<\/div><\/div><\/div>
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1. Governance<\/strong>: la tecnologia \u00e8 efficace solo se le persone che la implementano sono identificate, formate e condividono obiettivi comuni.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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2. Data Profiling<\/strong>: il profiling \u00e8 un processo del DQM essenziale per produrre la mappatura dei dati, scoprire e padroneggiare i dati.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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3. Definizione della qualit\u00e0<\/strong>: le regole sulla qualit\u00e0 sono definite in un approccio collaborativo secondo gli obiettivi e i requisiti dell’azienda.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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4. Reporting<\/strong>: il reporting permette di monitorare la qualit\u00e0 dei dati tramite KPI, la cui misurazione deve rispettare i requisiti aziendali (accuratezza, completezza, precisione, integrit\u00e0, freschezza e coerenza).<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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5. Correzione<\/strong>: i dati sono aggregati per identificare i modelli di qualit\u00e0.\u202f\u202fVengono cos\u00ec effettuate azioni di organizzazione, pulizia o epurazione dei dati.\u202f<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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La Data Quality non \u00e8 un progetto, bens\u00ec un processo che dura per tutto il tempo in cui vive l’attivit\u00e0 aziendale, dove il suo obiettivo principale \u00e8 quello di permettere la flessibilit\u00e0 e l’agilit\u00e0 del business.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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DA DOVE COMINCIARE? TIPS AND TRICKS 2021:<\/span><\/b><\/h3>\n<\/div><\/div><\/div>
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1. Revisione dei dati, dei processi aziendali e dell’organizzazione<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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L’audit identificher\u00e0 i possibili miglioramenti a tutti i livelli:<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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