Migliorare la qualità dei dati attraverso il Machine Learning

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La diffusione inarrestabile delle tecnologie digitali e i repentini cambiamenti che sempre più spesso interessano qualsiasi settore portano con sé la necessità di prendere decisioni rapide ed incisive. In questo contesto, il più grande strumento a disposizione dei decision-maker può essere il corretto utilizzo del patrimonio dati dell’impresa. Con l’avvento dell’era dei Big Data, spesso le imprese immagazzinano una grande mole di dati, che deve passare per diverse trasformazioni prima di poter essere utilizzata. Imbastire una corretta strategia di gestione dei dati è oggi una delle più grandi sfide che le imprese si trovano a fronteggiare, dietro la quale si celano enormi opportunità di crescita.

Tuttavia, nella maggior parte delle aziende i tempi per individuare, pulire, trasformare ed ordinare il dato rischiano spesso di dilatarsi fino ad una settimana, se non oltre. In una situazione simile il dato quando arriva sulla scrivania del management è già vecchio, e non potrà essere di grande aiuto per manovre tempestive in grado di cogliere le opportunità e rispondere prontamente alle crisi.

Una componente chiave di questo processo è sicuramente rappresentata dall’attenzione alla qualità dei dati, che deve essere garantita attraverso opportuni strumenti di Data Quality. Con dati di qualità tutto il sistema di Business Intelligence sperimenta un miglioramento significativo, che permette di produrre analisi molto più precise ed efficaci.

Secondo uno studio condotto da Gartner[1], la mancanza di sistemi di Data Quality adeguati sta già colpendo le imprese intervistate, producendo un costo medio di 15 milioni di dollari all’anno. In più, oltre il 60% delle imprese non misurerebbe gli effetti finanziari causati da una scarsa attenzione alla qualità dei dati.

Quali sono quindi i benefici di un sistema di Data Quality efficace?

Supporto alle decisioni

Con una qualità dei dati elevata vi è una maggior sicurezza riguardo a ciò che esce dal sistema di Business Intelligence, si riducono i rischi connessi ad errori ed omissioni, e si evita di prendere decisioni sulla base di supposizioni o ipotesi.

Compliance

Il sistema di Data Quality facilita le attività di compliance e mitiga sensibilmente il rischio di violazioni ed inadempienze. Ciò vale in particolar modo nei settori caratterizzati da un quadro normativo complesso, come ad esempio i servizi finanziari.

Produttività

La qualità dei dati migliora la produttività. Gli analisti e chi si occupa di registrare i dati risparmiano tempo dedicato alle attività di identificazione e correzione degli errori.

Efficacia nelle vendite e nel marketing

Dati più precisi consentono di migliorare le attività di targettizzazione e clustering dei clienti, permettendo di ottimizzare la comunicazione e le strategie di marketing.

Nonostante gli assodati benefici derivanti dal possesso di dati di maggior qualità, le imprese sono spesso restie ad avvalersi di sistemi di Data Quality, poiché tali sistemi sono tradizionalmente poco precisi e dispendiosi in termini di risorse.

Le nuove tecnologie nell’ambito dell’Intelligenza artificiale offrono tuttavia alternative efficaci che permettono di automatizzare, almeno in parte, i sistemi di Data Quality, garantendo l’implementazione di soluzioni più flessibili, precise e meno onerose.

Ecco alcune delle attività che è possibile svolgere in modo automatizzato, con l’ausilio di algoritmi di Machine Learning e Analisi Predittiva.

Raccolta automatica dei dati

Le operazioni di raccolta dei dati possono essere automatizzate in modo da minimizzare o addirittura eliminare l’intervento umano. Attraverso gli opportuni strumenti di data entry è possibile adibire la raccolta di informazioni a sistemi automatici che producono dati strutturati, come ad esempio le anagrafiche dei clienti e non strutturati, come immagini o file audio. In questo modo si evitano possibili errori di distrazione e si può riallocare i lavoratori verso altre attività.

Identificazione dei duplicati

Un problema comune in molte aziende è la presenza di dati duplicati. Questo fenomeno produce due effetti negativi, da un lato riduce lo spazio a disposizione, che viene occupato inutilmente, e dall’altro alimenta una serie di errori derivanti dalla presenza di informazioni ridondanti. Una possibile conseguenza dei dati duplicati è infatti la produzione di report e conteggi errati, che minano l’affidabilità del sistema di Business Intelligence. In questo senso può essere molto utile possedere un sistema che identifichi in modo automatico la presenza di dati ridondanti e assicuri univocità dei record, fondamentale soprattutto quando si ha che fare con database di grandi dimensioni.

Anomaly Detection

L’Anomaly Detection è un processo attraverso il quale si identificano nel dataset elementi insoliti o imprevisti, che presentano caratteristiche molto diverse dalla norma. Tipicamente, le anomalie sono eventi molto rari che possono identificare comportamenti insoliti (come ad esempio le transazioni bancarie fraudolente). Anche in questo caso, avere a disposizione strumenti automatici che individuino le anomalie e applichino le dovute correzioni può permettere un forte risparmio di tempo e risorse e contribuire a preservare un’alta qualità dei dati.

Integrazione con basi dati esterne

Oltre ad avvalersi dei dati raccolti internamente dall’impresa, può essere molto utile recuperare informazioni da dataset di organizzazioni esterne, enti governativi e istituti di ricerca. In questo caso gli algoritmi di AI possono essere di grande aiuto grazie alla possibilità di identificare in modo automatico i parametri chiave da registrare, di operare confronti con i dati già presenti nei database interni e di individuare immediatamente le relazioni tra essi. Tutto ciò contribuisce al miglioramento della qualità dei dati e consente di ai decision-maker di disporre di informazioni più precise e complete.

Conclusione

In quest’articolo ti abbiamo spiegato perché la qualità dei dati è una componente fondamentale di un buon sistema di Business Intelligence e, in generale, rappresenta un importante elemento da tenere in considerazione quando si è interessati a sfruttare il patrimonio dati della propria azienda. Noi di Dataskills ad esempio, abbiamo sviluppato un tool specifico in grado di gestire la ridondanza dei dati  ed altre soluzioni di Predictive Analytics applicabili anche per fini di Data Quality. Se sei interessato a questo tipo di soluzioni o hai bisogno di una consulenza riguardo la tua Business Intelligence non esitare a contattarci.

Per approfondire:

[1] Gartner (2017). Data Quality Market Survey.

 

Andrea Bergonzi 150x150

Andrea Bergonzi

Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.

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    Andrea Bergonzi

    Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.