Ormai, la maggior parte delle aziende capisce il fascino dell’utilizzo di big data analytics. Con i big data, le aziende possono migliorare la loro efficienza, aumentare la produttività e ottenere informazioni preziose che guidano il loro lavoro in avanti. Pochi negheranno l’importante ruolo che i big data svolgono ora nelle organizzazioni di tutto il mondo, ma per ottenere questi vantaggi unici è necessario disporre di dati di alta qualità, qualcosa che è diventato sempre più difficile da fare. Troppo spesso, i dati raccolti dalle aziende sono pieni di errori, errori e valori incompleti. Questo è indicato come dati sporchi, e può rappresentare un ostacolo formidabile per le aziende che sperano di utilizzare tali dati per migliorare. I dati sporchi non sono solo un problema minore nel grande schema delle cose. Secondo il Data Warehouse Institute (TDWI), i dati sporchi finiscono per costare alle aziende statunitensi circa billion 600 miliardi ogni anno. Per affrontare completamente questo problema, le aziende devono capire che cosa causa i dati sporchi e il modo migliore per risolverlo.
Errori utente
Parte della chiave per utilizzare l’analisi dei big data in modo più efficace è avere dati accurati e completi. Dati inaffidabili il più delle volte portano le aziende a giungere a conclusioni sbagliate. Il problema è quando l’errore dell’utente si insinua nei set di dati. Un modo in cui le organizzazioni raccolgono dati sui loro clienti è farli compilare moduli online. Una volta compilato completamente e correttamente, questo fornisce alle aziende molte informazioni da analizzare e analizzare. Quando i clienti lasciano buchi in quei dati, tuttavia, o quando lo compilano in modo impreciso per errore o di proposito, le aziende si troveranno in un grave svantaggio. Ciò è particolarmente preoccupante per i team di vendita e marketing che dipendono da informazioni accurate sui clienti per guidare le vendite. Infatti, un recente sondaggio di marketing mostra che più della metà (60 per cento) dire la salute dei loro dati è inaffidabile.
Data Linking/Condensing
Altri problemi con i dati sporchi sorgono quando le organizzazioni tentano di collegare i dati tra diversi set. Quando i set di dati non hanno un identificatore univoco, il loro collegamento può creare problemi, spesso spuntando sotto forma di voci ripetute che non sono state combinate a causa di errori minori. O a volte, i dati vengono combinati quando non dovrebbero essere (come quando i clienti con lo stesso nome hanno le loro informazioni mescolate insieme). Questi tipi di problemi di dati sporchi si verificano più spesso quando le aziende impiegano più database contemporaneamente e cercano di combinarli o quando utilizzano tecnologie meno recenti che non riescono a tenere il passo con le attuali richieste di dati. Gli stessi problemi possono apparire quando si tenta di condensare set di dati più complessi in una forma più gestibile.
Come pulire i dati sporchi
Una volta che un’azienda ha identificato quali sono le cause dei dati sporchi, può provare a pulire quei dati. Tale compito non è sempre facile, ma una volta completato, può valere il tempo, le risorse e gli sforzi dell’azienda. La pulizia dei dati richiede di esaminare meticolosamente i dati, notando dove valori errati o assenti potrebbero danneggiare l’accuratezza dei dati. Ovviamente, se i set di dati sono enormi, farlo manualmente diventa quasi impossibile, ma per fortuna, gli algoritmi di big data possono effettivamente aiutare a ripulire i dati sporchi. Questi algoritmi sono stati progettati specificamente per correggere i casi più comuni di errori utente e di raccolta. Anche se non possono risolvere ogni singolo errore o inesattezza, limitano notevolmente il numero di errori, rendendo i dati sporchi molto più puliti di prima.
Prevenire i dati sporchi
Le organizzazioni possono anche prendere i preparativi adeguati per evitare che i dati sporchi diventino un grosso problema in primo luogo. Stabilendo un rapporto di fiducia con i clienti (come non riempire le loro e-mail con spam), le persone saranno meno disposte a fornire informazioni inesatte o false su qualsiasi modulo che compilano. Le aziende possono anche ripulire i dati aggiornando i loro sistemi per garantire di poter gestire grandi quantità di raccolta e analisi dei dati. Le aziende con la tecnologia giusta possono anche entrare in data scrubbing, che è come la pulizia dei dati ma più approfondita, che coinvolge processi come il filtraggio, decodifica e traduzione.
I dati sporchi possono porre problemi significativi alle aziende che cercano di utilizzare i big data. Gran parte del tempo, le aziende non si rendono conto che hanno anche un problema fino a quando i dati sporchi è diventato dilagante. Prendendo le misure ora per pulire i dati e prevenire il problema andrà un lungo cammino verso aiutare le organizzazioni a sfruttare al meglio i dati che raccolgono. Solo allora vedranno i veri vantaggi che l’analisi dei big data ha da offrire.
