Data Cleaning: il passaggio fondamentale per garantire l’affidabilità dell’analisi
Un passaggio spesso sottovalutato nelle aziende è
il Data Cleaning ovvero la normalizzazione dei dati.
Nel nostro percorso dedicato agli approfondimenti sulla metodologia per avviare progetti di Data Analysis efficaci, dopo aver esplorato la definizione degli obiettivi e la raccolta e organizzazione dei dati, passiamo ora a uno step che troppo spesso viene sottovalutato: il Data Cleaning, ovvero la pulizia e normalizzazione dei dati.
Perché è così importante questa fase? Perché qualunque analisi, anche la più sofisticata, sarà tanto affidabile quanto lo sono i dati su cui si basa. Il Data Cleaning non è dunque un semplice passaggio tecnico, ma un elemento strategico decisivo per trasformare dati grezzi in informazioni di valore.
Che cos’è il Data Cleaning e perché è strategico
Il Data Cleaning (o bonifica dei dati) è il processo attraverso cui i dati vengono verificati, corretti, standardizzati e integrati, al fine di renderli coerenti, accurati e pronti per essere analizzati.
Troppo spesso le aziende sottovalutano questo passaggio, ritenendolo marginale o scontato. In realtà, si tratta di un’attività essenziale: senza dati corretti e coerenti, anche le analisi più avanzate rischiano di produrre risultati falsati o inefficaci.
Secondo uno studio di Thomas C. Redman, pubblicato su MIT Sloan Management Review, l’inefficienza dovuta a una scarsa qualità dei dati costa mediamente alle aziende il 15-25% del fatturato annuo. Questo dato evidenzia chiaramente la portata strategica di una corretta gestione della qualità delle informazioni.
La Data Analysis sostiene e risponde a
decisioni complesse in contesti competitivi.
Quali sono gli errori più comuni nei dati aziendali?
In quasi tutte le aziende, soprattutto nelle PMI, è possibile riscontrare alcuni problemi tipici nella qualità dei dati:
Duplicazione di record: derivante dall’utilizzo di molteplici fonti o da processi operativi non integrati.
Dati incompleti o mancanti: spesso legati a errori di registrazione o mancanza di standard operativi.
Incoerenza dei formati: per esempio, maiuscole/minuscole, formati data o numerici non standardizzati, che ostacolano l’aggregazione e l’analisi.
Valori anomali e outlier: dati apparentemente anormali, che vanno però valutati attentamente prima di essere eventualmente esclusi.
Se non affrontati correttamente nella fase di cleaning, questi problemi possono compromettere irrimediabilmente il valore delle analisi successive.
Come si affronta il Data Cleaning in modo strutturato?
Il Data Cleaning non è una semplice attività di correzione sporadica, ma deve seguire una metodologia rigorosa e strutturata. Ecco le fasi principali di un processo efficace:
1. Analisi preliminare (Data Profiling): in questa fase si esaminano i dati per identificare inconsistenze, duplicati, valori mancanti e altre anomalie. Tecniche visive come grafici e report esplorativi permettono di evidenziare rapidamente eventuali criticità.
2. Eliminazione delle duplicazioni: si procede con l’identificazione e la rimozione di record duplicati o ridondanti, integrando dati provenienti da fonti diverse con strumenti specifici (es. algoritmi di deduplica e matching).
3. Gestione dei dati mancanti: i dati mancanti non devono essere automaticamente esclusi, poiché spesso rappresentano essi stessi informazioni rilevanti. È possibile classificarli, categorizzarli esplicitamente o imputare valori sulla base di regole logiche, sempre mantenendo trasparenza e tracciabilità.
4. Normalizzazione e standardizzazione: in questa fase si uniformano i dati rispetto a codifiche comuni, formati standard (come date, unità di misura, classificazioni di prodotto), facilitando così aggregazioni, confronti e analisi approfondite.
5. Validazione e documentazione: infine, è necessario documentare tutte le operazioni eseguite e validare sistematicamente il risultato della pulizia attraverso strumenti e procedure automatizzate. La documentazione garantisce la tracciabilità del processo e la qualità futura.
Una corretta gestione della qualità dei dati
non è solo una questione tecnica.
L’importanza della cultura aziendale per il Data Cleaning
Una corretta gestione della qualità dei dati implica un cambiamento culturale: è fondamentale che ogni funzione aziendale sia consapevole del proprio ruolo nella generazione di dati affidabili e coerenti.
La sensibilizzazione e formazione del personale operativo, insieme alla definizione chiara delle responsabilità, consentono di ridurre notevolmente gli errori alla fonte, migliorando nel tempo l’affidabilità del patrimonio dati aziendale.
Conclusione: il Data Cleaning come parte di un progetto strategico
In conclusione, il Data Cleaning è uno dei passaggi decisivi che permettono alle aziende non solo di disporre di analisi accurate, ma di trasformare i dati aziendali in un vero e proprio vantaggio competitivo.
Una sottovalutazione dell’importanza di questa fase aumenta il rischio di basare decisioni strategiche su informazioni parziali o errate, perdendo così opportunità e risorse preziose.
NEALIS affianca le aziende in tutte le fasi dei progetti di Data Analysis, compreso il delicato processo di bonifica e valorizzazione dei dati, integrando competenze tecniche avanzate con un approccio strategico e strutturato. Se desideri migliorare la qualità e l’efficacia delle tue analisi aziendali, contattaci per una consulenza personalizzata.
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