Come eseguire la pulizia dei dati in un’azienda: guida per ottimizzare le tue informazioni

Al giorno d’oggi, sapere come eseguire una pulizia dei dati in un’azienda è diventato fondamentale. Sebbene questi dati possano essere preziosi, possono anche diventare un peso se non vengono gestiti correttamente. L’eccesso di dati, comprese le informazioni obsolete, duplicate o irrilevanti, può portare a inefficienze operative, maggiori costi di archiviazione e un aumento dei rischi per la sicurezza. È qui che entra in gioco la pulizia dei dati aziendali, un processo determinante per quelle organizzazioni che cercano di ottimizzare i propri sistemi informativi e ottenere il massimo valore dal loro asset digitale più critico: i dati.

Che cos’è la pulizia dei dati in un’azienda?

La pulizia dei dati, nota anche come Data Detox, si riferisce alla pratica di identificare, depurare ed eliminare i dati non necessari all’interno dei sistemi di un’organizzazione. È paragonabile a una pulizia approfondita, in cui tutte le informazioni vengono riviste per filtrare quelle che non apportano più valore. Questo processo può includere l’eliminazione dei dati obsoleti, la pulizia dei duplicati, l’archiviazione delle informazioni storiche e la riorganizzazione dell’archiviazione.

Perché è importante effettuare una pulizia dei dati?

Le aziende traggono enormi vantaggi dall’implementazione di una strategia di pulizia dei dati:

• Riduzione dei costi: l’eliminazione dei dati non necessari riduce le spese di archiviazione, elaborazione e gestione.
• Maggiore efficienza: un volume minore di dati facilita l’accesso e l’analisi delle informazioni realmente utili.
• Miglioramento della sicurezza: si riduce al minimo l’esposizione ai rischi, diminuendo la quantità di dati sensibili archiviati e si facilita il rispetto delle normative come il GDPR.
• Processo decisionale più informato: i dati puliti consentono decisioni più strategiche, con un margine di errore minore.
• Ottimizzazione della monetizzazione: concentrandosi su dati utili e affidabili, si massimizza il loro potenziale di generazione di valore economico.
• Riduzione dei rischi associati ai dati oscuri: questi dati inutilizzati rappresentano un rischio per la sicurezza, costi inutili e potenziali violazioni normative.

Rischi legati alla conservazione di dati non puliti

Un’azienda che non effettua pulizie periodiche del proprio ecosistema di dati si espone a molteplici minacce:

• Perdite finanziarie: dati errati possono alterare le decisioni strategiche e provocare conseguenze economiche.
• Danni alla reputazione: la manipolazione o la fuga di dati influisce direttamente sull’immagine del marchio.
• Sanzioni legali: per non aver rispettato le normative sulla protezione dei dati.
• Instabilità operativa: difficoltà nell’accedere alle informazioni rilevanti nei momenti critici.

Tipi di attacchi correlati ai dati contaminati

Nel contesto attuale, in cui l’Intelligenza Artificiale dipende da grandi volumi di dati, è fondamentale prevenire i cosiddetti Data Poisoning (Attacchi di avvelenamento dei dati):

• Attacchi alla disponibilità: inseriscono rumore per degradare la precisione dei modelli.
• Attacchi all’integrità: alterano le etichette in modo che i modelli apprendano in modo errato.
• Attacchi alla riservatezza: consentono di estrarre informazioni sensibili attraverso l’addestramento dell’IA.

Strumenti come Recorded Future o MISP consentono di rilevare modelli anomali e mitigare questo tipo di minacce.

Strategie per una pulizia dei dati efficace

Una buona pulizia dei dati in azienda deve seguire un approccio pianificato, suddiviso in diverse fasi:

●     1. Identificazione dei dati obsoleti

• Analisi dei metadati: controllare le date di creazione o modifica per individuare le informazioni inattive.
• Monitoraggio dell’utilizzo: identificare quali set di dati vengono consultati raramente.
• Politiche di conservazione: definire i cicli di vita per ogni tipo di dato e automatizzarne l’eliminazione o l’archiviazione.

●     2. Eliminazione dei duplicati

• Software specializzato: individuare i record ridondanti nei database.
• Standardizzazione: correggere le incongruenze di formato o nomenclatura che generano duplicazioni.

●     3. Gestione del ciclo di vita dei dati

• Categorizzazione: classificare in base alla criticità o al livello di utilizzo.
• Archiviazione scalare: utilizzare mezzi più economici per i dati poco utilizzati.
• Archiviazione sicura: mantenere disponibili i dati storici, ma al di fuori del sistema attivo.

Tecnologie che facilitano la pulizia dei dati

Esistono diverse soluzioni tecnologiche progettate per supportare questo processo:

• Data Lake: memorizzano tutti i tipi di dati e facilitano la classificazione e l’analisi.
• Data Fabrics: unificano i dati tra i sistemi, migliorando l’accesso e la tracciabilità.
• Data as a Service (DaaS): offrono accesso su richiesta a dati puliti e verificati.
• Strumenti di Data Governance: promuovono la coerenza, l’integrità e la conformità normativa.

Che cos’è il Data Mesh e come migliora la qualità dei dati?

Il Data Mesh organizza i dati per domini aziendali, consentendo:

• Proprietà dei dati: ogni team è responsabile della qualità e della manutenzione dei propri dati.
• Dati come prodotto: invece di limitarsi a raccogliere, si pensa a fornire valore da ogni dato.
• Piattaforme self-service: i team possono gestire e utilizzare i dati senza dipendere da aree centrali.
• Federated Data Governance: vengono stabilite politiche globali, ma con autonomia per unità.

Questo modello facilita l’efficacia delle operazioni di pulizia e preserva l’integrità delle informazioni.

Migliori pratiche per mantenere puliti i dati

• Definire ruoli chiari e responsabili per dominio.
• Applicare controlli automatizzati per verificare la qualità.
• Pianificare pulizie periodiche.
• Misurare gli indicatori di integrità, accuratezza e coerenza.
• Integrare strumenti di analisi continua.

Casi di successo

Diverse aziende hanno implementato con successo strategie di Data Detox, ottenendo vantaggi significativi:

• Spotify: la piattaforma di streaming musicale utilizza un modello decentralizzato di gestione dei dati, in cui piccoli team autonomi (“squadre”) gestiscono diversi aspetti del prodotto e i dati associati.
• Valve Corporation: l’azienda di videogiochi ha eliminato i titoli di lavoro e le gerarchie, consentendo ai dipendenti di lavorare su qualsiasi progetto e gestire i dati in modo autonomo.
• Gore-Tex: l’azienda di materiali scientifici ha adottato una struttura “a reticolo” senza organigrammi tradizionali, promuovendo la comunicazione diretta e la gestione decentralizzata delle informazioni.
• Uber: L’azienda di trasporti ha implementato strategie di monetizzazione dei dati utilizzando le informazioni raccolte per ottimizzare i percorsi di viaggio, prevedere la domanda e offrire pubblicità mirata.
• Eskimi: la piattaforma di pubblicità programmatica utilizza i dati sul comportamento dei consumatori per offrire pubblicità mirata e migliorare l’efficienza delle campagne pubblicitarie.

Alcune considerazioni importanti

Difficoltà	Considerazioni
Resistenza al cambiamento	Comunicare i vantaggi della pulizia dei dati ai dipendenti.
Gestione dei rischi	Valutare i rischi associati alla cancellazione dei dati.
Conformità normativa	Assicurarsi che il processo di pulizia dei dati sia conforme alle leggi e alle normative sulla protezione dei dati.

Conclusioni

Il Data Detox, o pulizia dei dati, è un processo di grande importanza per le aziende che cercano di ottimizzare i propri sistemi di dati e ottenere il massimo valore dalle proprie informazioni. Eliminando i dati non necessari, le aziende possono ridurre i costi, aumentare l’efficienza, migliorare la sicurezza e prendere decisioni più informate. Inoltre, il Data Detox può migliorare le strategie di monetizzazione dei dati, ridurre i rischi associati ai dati oscuri e contribuire alla democratizzazione dei dati.

L’implementazione della pulizia dei dati può presentare alcune complicazioni, come la resistenza al cambiamento, la gestione dei rischi e la conformità normativa.

Eseguire una pulizia dei dati in azienda non è solo una questione tecnica: è un passo strategico.

Se vuoi sapere se la tua organizzazione ha bisogno di una pulizia dei dati, inizia con una semplice diagnosi.

Opere citate

1. Esempi di pregiudizi dell’IA | IBM, https://www.ibm.com/es-es/think/topics/shedding-light-on-ai-bias-with-real-world-examples

 

Altre fonti:

https://usa-biz-growth.com/data-detox

https://viveactivo.cl/importancia-detox-digital/

https://sinergiaempresarial.mx/detox-digital-el-camino-hacia-una-cultura-laboral-mas-saludable/

https://www.anahuac.mx/mexico/noticias/Que-es-un-detox-digital

https://vita-activa.org/wp-content/uploads/2019/06/ES_DataDetox_Jan2019.pdf