Introduzione alla qualità dei dati

Obiettivi di apprendimento

Al completamento di questa unità, sarai in grado di:

• Elencare alcuni fattori determinanti per la qualità dei dati.
• Spiegare perché i dati di cattiva qualità sono deleteri.
• Spiegare perché i dati di buona qualità sono fenomenali.

I dati di cattiva qualità colpiscono ancora

Sei l'Amministratore Salesforce di Gelato, un'azienda di tecnologia dei nuovi media super pubblicizzata. Gelato ha sviluppato una piattaforma avanzata per la distribuzione di contenuti pubblicitari in streaming 4K Ultra HD. Finora è stata utilizzata in una marea di app e siti web per la TV e il cinema. L'azienda opera nel settore B2B e i suoi clienti sono aziende, tra cui inserzionisti, agenzie di comunicazione e altri operatori del settore pubblicitario.

Per far crescere l'attività di Gelato, la nuova direttrice delle vendite vuole identificare meglio i clienti e le loro esigenze. Dato che sei il guru di Salesforce, ti chiede di fornirle una panoramica a 360 gradi degli account di Gelato. Ti avvicini al computer, apri una bevanda rinfrescante, generi qualche rapporto e ti godi il coro di lodi.

Sembra facile, no?

Niente affatto!

Controlli i rapporti ed ecco cosa vedi solo per gli account dell'area degli Stati Uniti occidentali.

 

Alcune cose saltano subito agli occhi.

Record mancanti

L'azienda ha più di 500 clienti nella sola California, ma i rapporti mostrano i dati di soli 200 account nell'intera area occidentale.

Record duplicati

Una rapida occhiata a un elenco di account rivela che i dati dei clienti con più sedi vengono acquisiti in più record di account. In effetti, molti clienti appaiono in così tanti record che non sai con certezza nemmeno cosa definisca un cliente. È un indirizzo? Il nome di un'azienda?

Assenza di standard per i dati

Secondo la ripartizione per aree, vi sono clienti in 87 Stati. Anche se i tuoi studi di geografia risalgono a molto tempo fa, ti sembra di ricordare che gli Stati degli USA sono solo 50. Ad esempio, la California è inserita nell'elenco come: CA, Calif, Cali e la tua preferita, "Surfin', USA".

Record incompleti

Per quasi tutti gli account dell'area occidentale mancano dati chiave. Per gli account dei consumatori mancano dati come il numero di telefono e l'indirizzo email. Per gli account aziendali mancano i dati su settore, ricavi e numero di dipendenti.

Dati obsoleti

Almeno la metà degli account nell'area occidentale non è stata aggiornata negli ultimi sei mesi, quindi non sai quanto siano accurati i dati. E questi dati non includono nemmeno gli account non acquisiti in Salesforce.

Con questo tipo di problemi riguardo ai dati, nel migliore dei casi il rapporto è incompleto, nel peggiore è impreciso. Naturalmente, ti preoccupi. Avvi una conversazione su Chatter per chiedere l'input di tutti i responsabili delle vendite dell'azienda.

Il manager dell'area di New York ti dice con franchezza: "È troppo difficile trovare le cose in Salesforce, quindi i miei team non lo usano molto".

Un responsabile delle vendite di Londra spiega: "Abbiamo provato a ripulire tutti i duplicati nella nostra area, ma erano di proprietà di altri team".

Un marketing manager di Hong Kong scrive: "I dettagli sui lead che generiamo sono troppo scarsi per permetterci di determinare le azioni giuste da intraprendere. E abbiamo l'impressione che i dati a nostra disposizione diventino obsoleti il giorno dopo". Ha ragione: i dati cambiano costantemente. In media, ogni 30 minuti cambiano 120 indirizzi di aziende, 75 numeri di telefono e 20 amministratori delegati lasciano il loro posto di lavoro, mentre vengono alla luce 30 nuove aziende.

Ti rendi conto che la crescita dell'azienda e le sue decisioni commerciali sembrano legate alla qualità dei suoi dati Salesforce. Condividi le tue osservazioni con la direttrice delle vendite. Lei apprezza l'acutezza della tua visione, ma ti rivolge una domanda: "Quanto è importante veramente la qualità dei dati?”

Dati di cattiva qualità: a cosa servono?

A quanto pare la qualità dei dati è il fermento che fa lievitare il business, senza il quale non è possibile sviluppare appieno il potenziale dell'azienda e ci si deve accontentare di ricavi striminziti.

In sintesi, la qualità dei dati è importante. Se si scava un po' più a fondo si scopre che:

• L'imprecisione o l'incompletezza dei dati può portare a un calo della produttività del 20%, pari a un giorno di lavoro alla settimana.
• Un'azienda media perde il 12% dei propri ricavi a causa dell'imprecisione dei dati.
• Il 40% di tutte le iniziative aziendali non riesce a raggiungere gli obiettivi prefissati a causa della scarsa qualità dei dati di cui dispone.

Male. Molto male. (Per altre statistiche sui dati di cattiva qualità, consulta la sezione Risorse.)

Uno dopo l'altro, i dirigenti segnalano le insidie poste dalla qualità dei dati. Senti cosa dice Rick Endrulat, presidente di Virtual Causeway, azienda leader nell'outsourcing di servizi integrati di vendita e marketing in tutto il mondo, a proposito della qualità dei dati.

Di fatto, i dati di cattiva qualità sono costantemente collegati a:

• Perdita di ricavi
• Mancanza o imprecisione degli approfondimenti
• Spreco di tempo e risorse
• Inefficienza
• Lentezza nel recupero delle informazioni
• Assistenza clienti di scarsa qualità
• Danno alla reputazione
• Diminuzione dell'adozione da parte degli agenti

I dati di cattiva qualità ti impediscono, come Amministratore Salesforce presso Gelato, di fornire alla direttrice delle vendite una visione a 360 gradi dell'attività dell'azienda. Senza questa visione, lei non può sapere a quali clienti potenziali rivolgersi, quali territori allineare, quali opportunità di cross-selling perseguire e quali lead considerare prioritari. In definitiva, questa lacuna ha un impatto sulla capacità della tua azienda di soddisfare le esigenze dei clienti e favorire la crescita aziendale. Pensa a tutti i processi di vendita e marketing che si basano su questi dati. E se la tua azienda acquisisse il suo principale concorrente e fosse necessario unire i dati dei suoi clienti ai vostri? Come potete assicurare la conformità alle normative sulla privacy, compreso il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), se i dati non sono aggiornati? Sarebbe un incubo, date le condizioni in cui versano attualmente i vostri dati!

Fortunatamente, non è mai troppo tardi per migliorare la qualità dei dati, come ti lasci sfuggire allegramente parlando con la direttrice delle vendite. Lei sembra apprezzare la tua scrupolosità, ma ti rivolge una domanda: "Qual è veramente l'impatto dei dati di buona qualità?”.

E i dati dell'IA?

La qualità dei dati svolge un ruolo cruciale nel determinare i risultati e l'affidabilità dei sistemi di IA. Quando si tratta di utilizzare l'IA, una scarsa qualità dei dati può compromettere le prestazioni del sistema, portando a risultati caratterizzati da bias, a vulnerabilità e persino a ripercussioni di natura etica e sociale. Dati poco accurati o non rappresentativi possono portare a decisioni aziendali errate e a maggiori costi operativi.

Dati di alta qualità assicurano che i modelli di IA siano accurati, privi di bias e che elaborino previsioni affidabili. Questo consente a quei modelli di prevedere meglio gli scenari del mondo reale, promuovendo la fiducia nelle loro applicazioni. Da un punto di vista economico, l'utilizzo di dati di alta qualità può permettere di massimizzare il ritorno sugli investimenti in iniziative associate all'IA.

Il rispetto degli standard di qualità dei dati è fondamentale per la assicurare la conformità alle norme globali sui dati in continua evoluzione. In sostanza, le fondamenta di un sistema di IA efficace risiedono nell'integrità e nella qualità dei dati.

I dati di buona qualità hanno un effetto dirompente

Di fatto, permettono all'azienda di:

• Cercare nuovi clienti e rivolgersi a loro in modo mirato
• Individuare opportunità di cross-selling e upselling
• Ricavare approfondimenti sugli account
• Incrementare l'efficienza
• Recuperare rapidamente le informazioni utili
• Creare fiducia nei clienti
• Aumentare l'adozione da parte degli agenti
• Pianificare e allineare meglio i territori
• Assegnare un punteggio ai lead e instradarli più rapidamente

L'elenco si allunga ancora. Dai un'occhiata ad alcuni casi d'uso sui vantaggi dei dati di buona qualità.

Inizi a renderti conto di ciò che i dati di buona qualità potrebbero fare per la tua azienda. Nella tua mente scorre un montaggio cinematografico al rallentatore. Immagini agenti che cercano con gioia tra record accurati e aggiornati i dati di contatto necessari per convertire un lead. I manager si scatenano in un trenino estemporaneo dopo essersi resi conto di quanto sia facile allineare i territori e identificare nuovi mercati ora che tutti i record contengono informazioni complete sul settore e sulla concorrenza. I dirigenti si mettono in fila per stringerti la mano dopo aver guardato uno dei tuoi cruscotti digitali.

Tutte queste possibilità non porteranno la pace nel mondo, ma ci vanno vicino. Condividi senz'altro questi pensieri con la direttrice delle vendite. La tua visione le piace molto ma, ancora una volta, ti rivolge una domanda: "Quanto è cattiva, veramente, la qualità dei nostri dati?". Passa alla prossima unità per scoprire la risposta.

Risorse

• Guida di Salesforce: Guida alle procedure ottimali per la gestione dei dati 
• Econsultancy: The Cost of Bad Data: Stats (Il costo dei dati di cattiva qualità: statistiche)
• Gartner: Measuring the Business Value of Data Quality (Misurare il valore aziendale della qualità dei dati)
• Trailmix: Per iniziare: importare i dati