Qualità dei dati
Digitalizzazione, il punto debole
4 febbraio 2020 upsa-agvs.ch – Oggi i dati valgono come l’oro e vanno quindi curati. Chi non lo fa rischia di perdere fatturato, di essere inefficiente e di giungere a conclusioni sbagliate. Ecco come aumentarne la qualità.
abi. «I dati sbagliati, incompleti o di scarsa qualità possono creare danni potenzialmente grandi». A dirlo è Michael Imhof, Managing Director di Senergy Services AG, che collabora con l’UPSA nel servizio clienti (CRM). «Quando poi determinano decisioni sbagliate o non portano a nessuna decisione comportano, nel peggiore dei casi, perdite ingenti di denaro.» Inoltre, possono causare perdite di fatturato e di tempo, una cattiva reputazione e inefficienze. O ci si lascia sfuggire opportunità di creare contatti con nuovi clienti.
La qualità dei dati è quindi il tallone d’Achille della digitalizzazione. Non va mai sottovalutata, nemmeno nelle piccole cose. Prendiamo ad esempio l’acquisizione degli indirizzi dei clienti. Non c’è nulla di più fastidioso di un recapito o di un appellativo sbagliato su un invito a scoprire i nuovi arrivi esposti in primavera al garage.
È vero che i garage non sono grandi gruppi societari internazionali e che il numero di persone che rileva i dati è contenuto. Eppure il caos regna spesso sovrano. Per un motivo: «In genere, la raccolta dati non è tra i compiti preferiti dei collaboratori», spiega Imhof. «Di conseguenza, si dedica poca attenzione alla qualità dell’acquisizione. È un lavoro che si vorrebbe sbrigare il più velocemente possibile.» Spesso mancano anche degli standard per l’immissione. Così molte indicazioni vengono scritte una volta in un modo e una volta in un altro, creando così dei doppioni. O le giacenze di magazzino vengono mal riportate perché il sistema non riconosce tutti i dati. O le fatture ai clienti contengono errori perché le tariffe orarie non sono indicate correttamente. L’elenco potrebbe continuare all’infinito.
L’esperto di dati raccomanda quindi di sottoporre il proprio data base a un repulisti radicale almeno una volta all’anno, meglio se ogni sei mesi. Se tutti rispettano le operazioni e le istruzioni per l’aggiornamento dei dati (vedere consigli riportati più in basso) i lavori di rettifica saranno più semplici e rapidi.
Per maggiori dettagli: senergy.ch
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abi. «I dati sbagliati, incompleti o di scarsa qualità possono creare danni potenzialmente grandi». A dirlo è Michael Imhof, Managing Director di Senergy Services AG, che collabora con l’UPSA nel servizio clienti (CRM). «Quando poi determinano decisioni sbagliate o non portano a nessuna decisione comportano, nel peggiore dei casi, perdite ingenti di denaro.» Inoltre, possono causare perdite di fatturato e di tempo, una cattiva reputazione e inefficienze. O ci si lascia sfuggire opportunità di creare contatti con nuovi clienti.
La qualità dei dati è quindi il tallone d’Achille della digitalizzazione. Non va mai sottovalutata, nemmeno nelle piccole cose. Prendiamo ad esempio l’acquisizione degli indirizzi dei clienti. Non c’è nulla di più fastidioso di un recapito o di un appellativo sbagliato su un invito a scoprire i nuovi arrivi esposti in primavera al garage.
È vero che i garage non sono grandi gruppi societari internazionali e che il numero di persone che rileva i dati è contenuto. Eppure il caos regna spesso sovrano. Per un motivo: «In genere, la raccolta dati non è tra i compiti preferiti dei collaboratori», spiega Imhof. «Di conseguenza, si dedica poca attenzione alla qualità dell’acquisizione. È un lavoro che si vorrebbe sbrigare il più velocemente possibile.» Spesso mancano anche degli standard per l’immissione. Così molte indicazioni vengono scritte una volta in un modo e una volta in un altro, creando così dei doppioni. O le giacenze di magazzino vengono mal riportate perché il sistema non riconosce tutti i dati. O le fatture ai clienti contengono errori perché le tariffe orarie non sono indicate correttamente. L’elenco potrebbe continuare all’infinito.
L’esperto di dati raccomanda quindi di sottoporre il proprio data base a un repulisti radicale almeno una volta all’anno, meglio se ogni sei mesi. Se tutti rispettano le operazioni e le istruzioni per l’aggiornamento dei dati (vedere consigli riportati più in basso) i lavori di rettifica saranno più semplici e rapidi.
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Acquisizione dati: ecco a cosa fare attenzione:
♦ Rispetto delle istruzioni e operazioni: occorrono degli standard, ad esempio una regola che spieghi come rilevare l’indirizzo di un nuovo cliente.
♦ Controllo: quando si introduce un collaboratore all’acquisizione dati, va sottolineato quali sono quelli più importanti e che la loro correttezza e omogeneità va verificata ciclicamente.
♦ Aggiornamento: ogni sistema segnala che i dati non sono stati curata da tempo. In questo caso è utile definire delle operazioni standard, come chiedere ai clienti in visita se i loro dati siano ancora validi.
Ecco le caratteristiche e i criteri in base ai quali misurare la qualità dei dati:
♦ Completezza: ci sono tutti i dati rilevanti?
♦ Univocità: i dati contengono errori di battitura o indicazioni sbagliate? Il sistema deve validarli.
♦ Coerenza/Omogeneità: devono esserci degli standard per l’immissione dei dati.
♦ Comprensibilità: i dati vengono compresi da altre persone? Sono interpretabili?
♦ Stato aggiornato: occorre verificare periodicamente che i dati siano aggiornati.
Ecco il modo migliore per correggere i dati:
♦ Verificare che i dati siano completi e integrare quelli corretti.
♦ Eliminare i doppioni (record identici che ricorrono due volte) affinché le informazioni di base (ad es. gli indirizzi) non siano ridondanti.
♦ Rendere omogenei i dati. Quelli discordanti vanno corretti.
♦ Aggiornamento: controllare e verificare i dati che non sono stati aggiornati da tempo (possono essere trovati tramite ricerca).
L’obiettivo della correzione è soddisfare i criteri di qualità dei dati.
♦ Rispetto delle istruzioni e operazioni: occorrono degli standard, ad esempio una regola che spieghi come rilevare l’indirizzo di un nuovo cliente.
♦ Controllo: quando si introduce un collaboratore all’acquisizione dati, va sottolineato quali sono quelli più importanti e che la loro correttezza e omogeneità va verificata ciclicamente.
♦ Aggiornamento: ogni sistema segnala che i dati non sono stati curata da tempo. In questo caso è utile definire delle operazioni standard, come chiedere ai clienti in visita se i loro dati siano ancora validi.
Ecco le caratteristiche e i criteri in base ai quali misurare la qualità dei dati:
♦ Completezza: ci sono tutti i dati rilevanti?
♦ Univocità: i dati contengono errori di battitura o indicazioni sbagliate? Il sistema deve validarli.
♦ Coerenza/Omogeneità: devono esserci degli standard per l’immissione dei dati.
♦ Comprensibilità: i dati vengono compresi da altre persone? Sono interpretabili?
♦ Stato aggiornato: occorre verificare periodicamente che i dati siano aggiornati.
Ecco il modo migliore per correggere i dati:
♦ Verificare che i dati siano completi e integrare quelli corretti.
♦ Eliminare i doppioni (record identici che ricorrono due volte) affinché le informazioni di base (ad es. gli indirizzi) non siano ridondanti.
♦ Rendere omogenei i dati. Quelli discordanti vanno corretti.
♦ Aggiornamento: controllare e verificare i dati che non sono stati aggiornati da tempo (possono essere trovati tramite ricerca).
L’obiettivo della correzione è soddisfare i criteri di qualità dei dati.
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