Bentornati! Dopo l’anteprima che abbiamo condiviso nelle scorse settimane, in cui abbiamo iniziato a esplorare i rischi connessi alla gestione superficiale dei dati, oggi approfondiamo un aspetto cruciale: la qualità dei dati e il suo impatto concreto sulle performance aziendali.
Uno degli errori più diffusi – e probabilmente il più subdolo – è ignorare la qualità intrinseca e contestuale dei dati aziendali. A un primo sguardo superficiale, può sembrare che i dati siano semplicemente “disponibili”, pronti per alimentare sistemi di reporting, dashboard interattive e modelli predittivi, tuttavia la realtà operativa è molto più complessa e spesso compromessa da problematiche di data quality che si annidano lungo l’intero ciclo di vita delle informazioni.
Errori di inserimento manuale, duplicazioni, record obsoleti, campi incompleti o incoerenti, standard di codifica non uniformi e mancanza di processi di validazione rappresentano alcuni dei fattori che minano l’affidabilità delle informazioni. Non a caso, secondo stime recenti, oltre il 77% delle aziende dichiara di avere criticità significative nella gestione della qualità dei dati. Tutto ciò si traduce in conseguenze tangibili: decisioni manageriali imprecise, inefficienze operative, esposizione a rischi di compliance normativa e perdita di competitività.
In contesti complessi come il supply chain management, una singola anomalia nei dati anagrafici può innescare errori a catena: previsioni di vendita distorte, livelli di stock sovrastimati o sottostimati, ordini non evasi e allocazioni errate di risorse finanziarie. Analogamente, nel marketing e nella gestione delle relazioni con i clienti (CRM), dati non aggiornati possono compromettere la personalizzazione delle comunicazioni, generando messaggi non pertinenti che erodono la fiducia verso il brand e innalzano il tasso di churn (perdita).
Un esempio emblematico riguarda aziende che, basandosi su dataset non normalizzati o contaminati da duplicati, hanno predisposto piani di produzione sovradimensionati, accumulando invenduto e immobilizzando capitale circolante. In altri casi, la mancata sincronizzazione dei dati anagrafici tra sistemi eterogenei (ERP, CRM, piattaforme e-commerce) ha comportato errori contrattuali e sanzioni per violazioni normative, soprattutto in ambito GDPR e obblighi di conservazione documentale.
È un equivoco piuttosto diffuso ritenere che l’adozione di un nuovo software di Business Intelligence o di un tool di data visualization sia sufficiente per risolvere in automatico i problemi di qualità. In realtà, anche le piattaforme più evolute si basano su un presupposto imprescindibile: la correttezza e la coerenza del dato in ingresso. Senza processi di governance strutturati, il rischio è quello di creare sofisticati cruscotti che amplificano e rendono “più eleganti” gli errori, anziché risolverli.
Per contrastare il fenomeno è fondamentale adottare un approccio multidimensionale che combini:
Data Cleansing: processi sistematici di pulizia e deduplicazione dei dataset.
Data Validation: controlli di congruenza, coerenza e integrità referenziale.
Master Data Management (MDM): definizione di regole condivise per la gestione dei dati master aziendali.
Data Stewardship: assegnazione di responsabilità chiare sui processi di qualità e aggiornamento.
Data Governance: un framework di politiche, procedure e metriche per monitorare la qualità nel tempo.
Al di là degli strumenti, il vero elemento differenziante è la cultura aziendale orientata alla responsabilità diffusa: ogni funzione organizzativa – dal reparto vendite alla logistica, dal marketing alla compliance – deve essere consapevole del proprio ruolo nella generazione e nel mantenimento di informazioni affidabili.
Investire nella qualità dei dati non è solo una scelta tecnologica: è una leva strategica per garantire decisioni data-driven consapevoli, relazioni solide con i clienti e una piena conformità normativa.
In un mercato sempre più basato sull’accuratezza e la tempestività delle informazioni, la capacità di governare i dati con rigore può fare la differenza tra aziende che reagiscono con agilità ai cambiamenti e organizzazioni bloccate da inefficienze e rischi latenti.
Introduzione alla serie: I 5 errori che le aziende fanno con i dati