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Lo studio Data Quality 2023 Study rivela che un significativo 34% delle organizzazioni che hanno risposto si trova nella fase “Data Aware”, indicando che sono nelle fasi iniziali di riconoscimento dell’importanza dei dati ma non li hanno ancora pienamente integrati nel loro processo decisionale processi.
Tuttavia, la fase più avanzata, “Data Driven”, in cui i dati sono completamente integrati nei processi a tutti i livelli organizzativi, viene raggiunta dal 16% delle organizzazioni degli intervistati. Questa fase rappresenta l’apice della maturità dei dati, in cui i dati vengono utilizzati come risorsa critica per la strategia e le operazioni aziendali.
Lo studio, compilato da SD Times e dal fornitore di soluzioni per la qualità dei dati e la gestione degli indirizzi Melissa, ha raccolto un totale di 218 risposte complete. Il set di dati ha fornito una panoramica completa di vari aspetti della gestione della qualità dei dati, comprese le sfide affrontate dalle organizzazioni, il tempo dedicato ai problemi di qualità dei dati, i livelli di maturità dei dati all’interno delle organizzazioni e l’impatto dei set di caratteri internazionali.
Quando si tratta del problema più comune nella gestione dei dati, i set di caratteri internazionali rappresentano la sfida più diffusa, con il 28,1% degli intervistati che la considera la sfida principale relativa alla qualità dei dati. È interessante notare che i set di caratteri internazionali sono stati elencati in modo prominente sia come sfide molto difficili che come sfide meno difficili nella loro organizzazione, rispettivamente dal 28% e dal 37,5%.
I set di caratteri internazionali presentano sfide uniche nella gestione della qualità dei dati, principalmente a causa della complessità e diversità delle lingue e degli script che comprendono. Uno dei problemi principali è la codifica, dove sono richiesti standard diversi come UTF-8 o ASCII per varie lingue.
Una codifica errata o non corrispondente può causare testo confuso, perdita di informazioni e complicazioni nell’elaborazione e nell’archiviazione dei dati. Inoltre, l’integrazione e il consolidamento di dati provenienti da più fonti internazionali può portare a incoerenze e corruzione, un problema particolarmente rilevante nelle organizzazioni globali.
La seconda e la terza sfida più difficile per le organizzazioni sono state i dati incompleti e i duplicati, con il 22% e il 23% rispettivamente degli intervistati che hanno assegnato loro il punteggio di difficoltà più alto.
Lo studio di quest’anno, il terzo di questo tipo, mostra che le organizzazioni sono ancora alle prese con gli stessi problemi con cui si sono confrontati in quel periodo. “Per me, questo dimostra che le organizzazioni non stanno ancora comprendendo il problema a livello macro”, ha affermato David Rubinstein, direttore editoriale di D2 Emerge, la società madre di SD Times. “È necessario un approccio globale alla qualità dei dati, in cui gli architetti dei dati, gli sviluppatori e il lato aziendale svolgano un ruolo nel garantire che i loro dati siano accurati, aggiornati, disponibili e completamente integrati per fornire un unico pannello di controllo vetro di cui tutte le parti interessate possono trarre vantaggio.
Secondo lo studio, il 54% degli intervistati ha dichiarato di essere pienamente impegnato in molteplici aree della qualità dei dati. Ciò suggerisce un approccio globale alla gestione della qualità dei dati, in cui i professionisti sono coinvolti in una serie di compiti anziché specializzarsi in una sola area.
Le principali aree di coinvolgimento includono Data Quality Management (48,9%), Data Quality Input (45,9%) e Data Integration (47,9%).
La gestione della qualità dei dati implica la supervisione e la garanzia dell’accuratezza, della coerenza e dell’affidabilità dei dati. L’input sulla qualità dei dati si concentra sulle fasi iniziali dell’immissione e dell’acquisizione dei dati, garantendo che i dati siano corretti e utili fin dall’inizio. L’integrazione dei dati implica la combinazione di dati provenienti da diverse fonti e la fornitura di una visione unificata.
Una percentuale minore di intervistati, il 33,6%, è coinvolta nella scelta dei servizi API di convalida dei dati/soluzioni API di qualità dei dati, riflettendo l’aspetto tecnico di garantire la qualità dei dati attraverso interfacce di programmazione delle applicazioni e soluzioni software specializzate.
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