--- title: "Data Quality: da costo nascosto a vantaggio competitivo" description: La data quality è un requisito essenziale di ogni progetto di dati, AI compresa. Scopriamo come procedere in modo efficiente ed efficace image: https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/7-1.png --- [kireygroup.com](https://www.kireygroup.com/) [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/item-2020-dicembre/logo-Blog-v2.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/news) - Ita - [Eng](https://newsroom.kireygroup.com/en/news/data-quality-from-hidden-cost-to-competitive-advantage?hsLang=en) - [Esp](https://newsroom.kireygroup.com/es/news?hsLang=it) [Kireygroup.com](https://www.kireygroup.com/) # Get your daily dose of tech! ## We Shape Your Knowledge # [Legacy modernization nel banking: il vero costo di sistemi e tecnologie datate](https://newsroom.kireygroup.com/news/legacy-modernization-nel-banking-il-vero-costo-di-sistemi-e-tecnologie-datate?hsLang=it) Il settore bancario è uno dei maggiori investitori mondiali in trasformazione digitale e innovazione... [Leggi tutto](https://newsroom.kireygroup.com/news/legacy-modernization-nel-banking-il-vero-costo-di-sistemi-e-tecnologie-datate?hsLang=it) 10 MIN READ 22 settembre 2026 ### Latest News - [Legacy modernization nel banking: il vero costo di sistemi e tecnologie datate](https://newsroom.kireygroup.com/news/legacy-modernization-nel-banking-il-vero-costo-di-sistemi-e-tecnologie-datate?hsLang=it) - [Context Engineering, l’arte e la scienza che guidano gli AI Agent](https://newsroom.kireygroup.com/news/context-engineering-l-arte-e-la-scienza-che-guidano-gli-ai-agent?hsLang=it) - [Agentic AI Governance: come gestire al meglio un’AI in grado di agire](https://newsroom.kireygroup.com/news/agentic-ai-governance-come-gestire-al-meglio-un-ai-in-grado-di-agire?hsLang=it) - [Autonomous SOC: realtà, limiti e prospettive della sicurezza guidata dall’AI](https://newsroom.kireygroup.com/news/autonomous-soc-realta-limiti-e-prospettive-della-sicurezza-guidata-dall-ai?hsLang=it) - [Data Virtualization, il pilastro delle aziende data-driven: cos’è e come funziona](https://newsroom.kireygroup.com/news/data-virtualization-il-pilastro-delle-aziende-data-driven-cos-e-come-funziona?hsLang=it) - [Cloud Economics: l’obiettivo non è spendere meno, ma spendere meglio](https://newsroom.kireygroup.com/news/cloud-economics-l-obiettivo-non-e-spendere-meno-ma-spendere-meglio?hsLang=it) - [Data Value](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/data-value) / # Data Quality: da costo nascosto a vantaggio competitivo #### Kirey [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/en.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/en/news/data-quality-from-hidden-cost-to-competitive-advantage?hsLang=en)    [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/ES.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/?hsLang=es) 8 MIN READ 17 aprile 2025 - Share on: - - - - [All](https://newsroom.kireygroup.com/news) - Categories + - [Corporate](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/corporate) - [Cybersecurity](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/cybersecurity) - Events/Webinars - [Data Value](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/data-value) - [Cloud](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/cloud) - [Innovation](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/innovation) - [Intelligenza Artificiale](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/intelligenza-artificiale) - [Monitoring](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/monitoring) - [DevSecOps](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/devsecops) - [Sviluppo Software](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/sviluppo-software) - [Corporate Social Responsibility](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/corporate-social-responsibility) - [Data Privacy](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/data-privacy) - [Welfare & Previdenza](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/welfare-previdenza) - [Accessibility](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/accessibility) - [Advisory](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/advisory) - [Automation](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/automation) - [Cybersecurity](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/cybersecurity) - [Digital Banking](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/digital-banking) - [Digital Industry](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/digital-industry) - [Press & PR](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/press) L’unico vero problema della data quality è che **molte aziende continuano a considerarla secondaria**. Eppure, è la base di qualsiasi decisione strategica, processo *data-driven* o progetto innovativo basato sull’intelligenza artificiale. Talvolta, le conseguenze non si vedono subito, ma si pagano comunque nel corso tempo, e a caro prezzo: errori nelle analisi, inefficienze operative, customer experience incoerenti portano a un **costo (medio) di 12,9 milioni di dollari all’anno** per singola azienda (Gartner). Un costo nascosto, **ma molto reale.** ## Data quality, un requisito tecnico e culturale Se la [qualità dei dati](https://www.kireygroup.com/it/competencies/data-ai) è così centrale per la competitività d’impresa nell’era data-driven, perché tante organizzazioni continuano a pagare (inconsapevolmente) il prezzo di errori e decisioni sbagliate? La risposta sta in un mix di fattori tecnici e culturali; nel 2025, **la consapevolezza dell’importanza della data quality c’è,** ma troppo spesso non è accompagnata da una reale capacità di affrontare il problema in modo strutturato, trasversale e continuo. Le cause sono molteplici, per cui riportiamo solo le più comuni. ### **I silos generano incoerenze** La frammentazione dei dati tra reparti, team, piattaforme e sedi geografiche, ognuna con le sue esigenze peculiari e – soprattutto – con le sue regole **genera sovrapposizioni, lacune e incoerenze**. **La strada è la standardizzazione**, che però non può avvenire senza l’avvio di un programma di data management moderno e sistemico. ### **La data quality non è by design** La qualità dei dati viene affrontata *ex post*, ovvero dopo che i dati sono stati raccolti, elaborati e utilizzati. In realtà, la data quality - con i suoi controlli, validazioni e processi di monitoraggio - dovrebbe essere **parte integrante della progettazione dei sistemi IT fin dalle fasi iniziali**. Solo in questo modo è possibile garantire che i dati siano coerenti, completi e precisi in ogni fase del ciclo di vita, evitando costosi interventi successivi. ### **Nessuno è davvero responsabile** Oltre ai temi di natura tecnica, trovano spazio anche quelli organizzativi afferenti al macrocosmo della data governance. Uno dei problemi più sottovalutati è **la mancanza di ownership chiara**: chi è responsabile della qualità dei dati, o di una specifica tipologia di dato? L’IT? Il business? Il data team? ### Cultura aziendale (ancora) poco orientata ai dati In molte aziende, i dati sono ancora percepiti come uno strumento con cui *fare i report*, non come un asset strategico da curare e valorizzare. La mancanza di una vera e propria **cultura del dato limita l’efficacia delle iniziative**, nonostante lo sviluppo di a**rchitetture complesse** e l’implementazione di tool di ultima generazione. ## Data Quality 2.0: riprogettare la gestione dei dati aziendali Un programma di data quality moderno è un approccio **strategico, integrato e continuo** il cui fine è garantire **l'affidabilità, la coerenza e la completezza dei dati aziendali**. In un contesto in cui le aziende stanno sempre più implementando l’AI nei loro processi, non è possibile prescindere da un programma di data quality che supporti non solo i singoli progetti, **ma anche l’evoluzione sistemica verso un’azienda data-driven**. Abbiamo quindi identificato alcuni elementi chiave di un ipotetico programma. ### Definizioni dell'estensione del programma Le aziende "*non possono e non dovrebbero puntare alla qualità dei dati ovunque, poiché non tutti sono parimenti importanti*." In questo modo, gli analisti di Gartner introducono quello che dovrebbe essere il primo passo nella creazione di un programma di qualità del dato nel 2025: la definizione dell'estensione del programma, **ovvero quanto e dove investire**. Per farlo, **è necessario un processo di modellizzazione** in cui, dato un certo *business case*, la qualità dei dati viene messa in relazione alle due dimensioni fondamentali **del valore e del rischio**. L’obiettivo è prioritizzare gli interventi sui dati che sono in grado di **fornire il maggior valore per l'organizzazione, e che al contempo permettono di mitigare i principali rischi**, come quelli legati alla compliance o alle decisioni errate. Un altro aspetto fondamentale, secondo gli analisti, riguarda la distinzione tra dati che **devono essere centralizzati** e quelli che possono rimanere **confinati in ambiti più locali.** I dati centralizzati, come i master data, sono quelli più critici, e per questo la responsabilità della loro qualità dovrebbe essere **condivisa** e basarsisu una **stretta collaborazione tra diversi stakeholder aziendali.** ### Valutazione della qualità del dato Se è vero che il 59% delle aziende **non misura la qualità dei propri dati** (Gartner), chi raggiunge questa fase si pone già in una posizione di vantaggio. Tuttavia, è chiaro che in contesti ampi e distribuiti non sia per nulla banale valutare la qualità dei propri dati, anche perché ciò può essere fatto solo in funzione di alcune dimensioni, tra cui: - **Completezza**: i dati sono completi o mancano informazioni essenziali? - **Accuratezza**: i dati riflettono la realtà in modo corretto? - **Consistency**: i dati sono coerenti in tutti i sistemi e dipartimenti? - **Aggiornamento**: i dati sono aggiornati e disponibili nel momento giusto? - **Conformità**: i dati rispettano gli standard e le normative applicabili? **Non tutte le dimensioni sono ugualmente rilevanti in ogni contesto**, e anche in questo caso bisogna fare delle scelte **per non incidere negativamente sui tempi e sui budget**. Per questo motivo, è fondamentale coinvolgere gli stakeholder di riferimento, così da **identificare con loro gli use case di maggior valore** e capire a quali dimensioni di analisi (completezza, accuratezza…) dare la priorità. Fatto questo, dovrebbe essere più agevole identificare i KPI con cui misurare effettivamente la qualità del dato mediante un processo noto come data profiling. ### Data governance: chi è responsabile della qualità del dato? Quando i processi di qualità dei dati (profiling, cleaning, enrichment…) sono lasciati a iniziative isolate e senza una visione condivisa, il rischio di duplicazioni, inefficienze e incoerenze aumenta in modo esponenziale. [La governance dei dati](https://www.kireygroup.com/it/products/dg-suite) definisce **chi debba prendersene cura lungo tutto il ciclo di vita**, garantendo che siano accurati, completi, aggiornati e conformi agli standard aziendali. La data quality non può prescindere da una governance puntuale e precisa, la cui complessità dipende dalla struttura organizzativa. Vanno nominate e chiaramente posizionate all'interno dell'organizzazione **alcune figure chiave della data governance**, come: - **Data steward**, responsabili della qualità dei dati a livello operativo; - **Data owner**, che gestiscono i dati a livello strategico; - **Data quality engineer**, che progettano e implementano i processi di qualità. ### Processi, architetture e tool avanzati a supporto della qualità dei dati Un programma di data quality moderno **si basa su competenze, tool e processi**. Questi ultimi sono essenziali per garantire che ogni dato raccolto, elaborato e utilizzato rispetti gli standard qualitativi aziendali. Tutti i macro-processi della data quality, inclusi *profiling*, *data cleaning* ed *enrichment* devono essere definiti e gestiti in modo coerente con gli obiettivi aziendali. Per mettere in pratica questi processi, le aziende di una certa dimensione **devono dotarsi di architetture dati moderne**, che vadano oltre il tradizionale modello a silos e puntino fortemente sull’automazione; non possono mancare, poi, tool avanzati di data management che permettano di ottimizzare tutti i **processi e le pipeline che dal *data producer* conducono al *data consumer.*** La tecnologia odierna è in grado di supportare attività complesse come la **rilevazione automatica degli errori nei dati, il data profiling avanzato e la validazione in tempo reale**. L'integrazione di questi strumenti con i sistemi aziendali preesistenti, come ERP, CRM e piattaforme di analisi, consente di gestire i dati in modo fluido e senza interruzioni, riducendo significativamente la necessità di interventi manuali e garantendo una gestione dei dati più efficace. Inoltre, **l’integrazione accelera il *time to value***, che rappresenta uno degli indicatori chiave per il successo di qualsiasi progetto legato ai dati e fa comprendere quanto l’azienda stia procedendo nella direzione della data-driven company. - [Post precedente](https://newsroom.kireygroup.com/news/agentive-ai-quando-l-intelligenza-artificiale-diventa-autonoma?hsLang=it) - [Vedi tutti i post](https://newsroom.kireygroup.com/news?hsLang=it) - [Post successivo](https://newsroom.kireygroup.com/news/security-awareness-come-renderla-efficace-oltre-la-semplice-formazione?hsLang=it) ## Post correlati: #### [Data Virtualization, il pilastro delle aziende dat...](https://newsroom.kireygroup.com/news/data-virtualization-il-pilastro-delle-aziende-data-driven-cos-e-come-funziona?hsLang=it) Diventare una data-driven company è una condizione indispensabile per competere, ma il percorso è sp... 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[Leggi tutto](https://newsroom.kireygroup.com/news/data-strategy-guida-pratica-per-allineare-dati-business-e-architettura-it?hsLang=it) 15 MIN READ 17 aprile 2025 #### Explore - [Home](https://www.kireygroup.com/it) - [Competenze](https://www.kireygroup.com/it/competencies) - [Industrie](https://www.kireygroup.com/it/industries) - [Chi siamo](https://www.kireygroup.com/it/about-us) - [Tech & partners](https://www.kireygroup.com/it/tech-partners) - [Lavora con noi](https://www.kireygroup.com/it/careers) - [Contatti](https://www.kireygroup.com/it/contact) - [Corporate Social Responsibility](https://www.kireygroup.com/it/corporate-social-responsibility) - [Advisory](https://www.kireyadvisory.com/it) #### Politiche - [Qualità](https://www.kireygroup.com/oven/media/PKG-COMP-AL14-Politica-per-la-qualita.pdf) - [Sicurezza](https://www.kireygroup.com/oven/media/PKG-CIS-LG02-Politica-di-Sicurezza.pdf) - [Parità di Genere](https://www.kireygroup.com/oven/media/PKG-COMP-LG03-Politica-per-la-parita-di-Genere-v2.pdf) - [Gestione dei Servizi](https://www.kireygroup.com/oven/media/PKG-COMP-AL45-Politica-per-la-gestione-dei-servizi.pdf) - [Ambiente](https://www.kireygroup.com/oven/media/PKG-COMP-AL44-Politica-Ambientale-Kirey.pdf) - [Salute, Sicurezza e Benessere](https://www.kireygroup.com/oven/media/PKG-COMP-LG02-Politica-per-la-salute-sicurezza-e-benessere-sul-lavoro.pdf) - [ESG](https://www.kireygroup.com/oven/media/ESG-Policy-KIREY.pdf) - [Info on Data Processing](https://www.kireygroup.com/it/information-on-data-processing) #### Certificazioni - [ISO 9001:2015](https://www.kireygroup.com/oven/media/KIREY-S-R-L-9001.pdf) - [ISO/IEC 27001:2022](https://www.kireygroup.com/oven/media/KIREY-S-R-L-27001.pdf) - [PDR 125](https://www.kireygroup.com/oven/media/PDR-125-2022.pdf) - [ISO/IEC 20000-1:2018](https://www.kireygroup.com/oven/media/ISOIEC-20000-12018-ENG.pdf) - [ISO 14001:2015](https://www.kireygroup.com/oven/media/ISO-14001-2015-ENG.pdf) - [ISO 45001:2018](https://www.kireygroup.com/oven/media/CERTIFICATO-ISO-45001-KIREY-ENG.pdf) - [ISO 22301:2019](https://www.kireygroup.com/oven/media/ISO-22301-2019-ITA.pdf) #### Info **Kirey Srl ** [info@kireygroup.com](mailto:info@kireygroup.com) Viale Francesco Restelli, 5 20124 Milano [kirey@pec.it](mailto:kirey@pec.it) **PI/CF**: 06729880960 **REA**: MI 1910802 **Tel**: +39 02 78625200 Capitale sociale 1.089.620,00  [![Linkedin](https://newsroom.kireygroup.com/hs-fs/hubfs/Linkedin.png?width=20&name=Linkedin.png)](https://www.linkedin.com/company/kireygroup/)   - [Privacy Policy](https://www.kireygroup.com/oven/media/Kirey-Informativa-sito-internet-ex-art-13.pdf) - [Cookie Policy](https://www.kireygroup.com/oven/media/Kirey-Cookie-Policy-1.pdf) - [Termini e Condizioni](https://www.kireygroup.com/oven/media/Kirey-termini-e-condizioni-sito-internet-v2.pdf) [![KIREY\_LOGO\_PAYOFF\_RGB\_POS](https://newsroom.kireygroup.com/hs-fs/hubfs/KIREY_LOGO_PAYOFF_RGB_POS.png?width=200&height=72&name=KIREY_LOGO_PAYOFF_RGB_POS.png)](https://www.kireygroup.com/it) © Copyright 2026 by Kirey