La data quality è ormai uno dei principali fattori critici per il successo dei progetti di analytics, AI e automazione: non si scappa. Nonostante investimenti crescenti nelle piattaforme cloud e in strumenti avanzati, molte organizzazioni continuano a scontrarsi con dataset incompleti o difficili da governare e con procedure che non proteggono la qualità dei dati.
Ecco perché si sta affermando il concetto di data quality engineering, un approccio strutturato che integra controlli, monitoraggio e governance direttamente nelle pipeline di elaborazione, trasformando la qualità del dato da attività correttiva a processo continuo. L’obiettivo non è solo individuare errori, ma prevenire il degrado informativo prima che impatti sui sistemi di business. Prima, insomma, che faccia danni. Già nel 2020 Gartner stimava che una bassa data quality costava non meno di 12,9 milioni di dollari all’anno di media. Un ordine di grandezza che rende evidente quanto la qualità del dato incida sull’efficacia di processi e decisioni.
La complessità aumenta ulteriormente in tutte quelle realtà che operano su più linee di servizio, dove quindi le fonti sono eterogenee e i volumi in costante crescita. Qui la gestione della qualità diventa una sfida trasversale, che coinvolge IT, data team e funzioni di business.
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Dalla crescita del business alla complessità dei dati
Un esempio concreto di questo percorso arriva dall’esperienza di Telepass, che negli ultimi anni ha avviato un progetto di rafforzamento della propria architettura dati insieme a Nimbus Intelligence, puntando proprio su un modello strutturato di data quality engineering per sostenere l’evoluzione dei propri servizi digitali. Il progetto ha guidato l’evoluzione della data platform di Telepass, basata su Google Cloud Platform (GCP), con l’obiettivo di rendere il dato un asset ancora più solido e affidabile.
Ciò si è reso necessario perché in questi anni Telepass ha progressivamente ampliato il proprio modello di business, passando dallo “storico” ruolo di sistema di pagamento del telepedaggio a ecosistema di servizi di pagamento per la mobilità. «L’ampliamento del business ci ha portato a gestire molta più complessità sui dati», spiega Mario Leone, Data Platform & Engineering Manager di Telepass. «Il dato diventava ancora più necessario per poter fare la differenza e costruire un vantaggio competitivo»”
La necessità di supportare decisioni rapide, monitorare servizi eterogenei e sviluppare use case avanzati ha spinto l’azienda a investire in una piattaforma in grado di garantire coerenza, scalabilità e qualità delle informazioni.
La collaborazione con Nimbus Intelligence nasce, dunque, dalla volontà di individuare un partner in grado di affrontare la complessità del progetto con una visione strutturata. «Non cercavamo semplici esecutori, ma un partner capace di presidiare la complessità del mondo dati» racconta Leone.
L’agilità operativa di Nimbus e la capacità di integrare competenze su data platform, data governance e data quality hanno rappresentato un fattore decisivo. «Per tirare fuori insight credibili, i dati devono essere di qualità», aggiunge Leone, perché la piattaforma di data quality è diventata una componente centrale dell’ecosistema analytics.
Data quality engineering per prevenire il degrado del dato
Uno degli obiettivi principali del progetto è stato rafforzare il controllo sulla qualità delle informazioni lungo l’intera filiera, introducendo logiche di monitoraggio proattivo. «La piattaforma di data quality ci ha permesso di tenere sotto controllo la qualità dei dati e di accorgerci in tempo se stesse degradando», spiega Leone.
Parallelamente, Nimbus ha supportato Telepass nella messa in sicurezza delle pipeline di elaborazione, contribuendo alla migrazione di componenti software in ambienti più controllati e sotto governance. In questo percorso, la qualità è stata trattata come un prodotto software (“Data Quality as Code”), con controlli versionati e automatizzati. I test sono stati integrati nei processi di trasformazione e monitorati nel tempo, così da rendere la qualità misurabile e osservabile lungo le pipeline.
I benefici del data quality engineering
L’investimento nel data quality engineering ha prodotto effetti concreti sull’organizzazione dei dati e sui processi interni. In particolare, ha consentito di rafforzare il modello di master data management e di creare una “fonte unica di verità” per le informazioni principali.
«Abbiamo un modello dati più robusto, incentrato sulla gestione dei master data» osserva Leone, che ricorda anche l’ottimizzazione dei processi di caricamento e trasformazione, che ha apportato miglioramenti significativi nei tempi di elaborazione.
Un’area particolarmente rilevante è quella assicurativa, dove la piattaforma sta contribuendo alla messa in sicurezza dei data product e dei flussi informativi. «Ci sta aiutando a rafforzare la sicurezza e la governance dei dati in tutto il comparto assicurativo», precisa Leone.
Metodo agile e soluzioni inedite
Dal lato Nimbus, il progetto Telepass è stato un banco di prova significativo. «Oggi lavoriamo con una squadra agile, con una parte di project management e una parte più operativa, in continuità con i processi di data quality messi in piedi», sottolinea il Delivery Manager Federico Albano.
La complessità del perimetro di business ha richiesto un adattamento continuo. «Per noi Telepass è una delle sfide più grandi sul mondo data engineering»” afferma Albano. Nella pratica, sul fronte della data quality sono quindi state sviluppate soluzioni in parte inedite. Un ulteriore elemento distintivo è l’approccio rigoroso all’agilità poiché, evidenzia Albano, «Telepass applica l’agile in modo molto serio».
Data quality engineering come infrastruttura invisibile della trasformazione digitale
Nel dibattito sulla trasformazione digitale, la qualità dei dati resta spesso sullo sfondo, superata da temi più visibili come cloud, AI o automazione. Eppure, è proprio su questo livello “infrastrutturale” che si stanno giocando, oggi, molte delle differenze tra progetti destinati a consolidarsi e iniziative che faticano a produrre risultati duraturi.
Il data quality engineering non può essere considerata un’attività accessoria, bensì un elemento che incide direttamente sulla stabilità delle piattaforme, sull’affidabilità delle analisi e anche sulla sostenibilità dei modelli operativi nel tempo. Perché senza controlli strutturati, monitoraggio continuo e processi condivisi, anche le architetture più moderne rischiano di perdere efficacia. In questa direzione, la data observability aiuta a intercettare anomalie e malfunzionamenti lungo le pipeline e a ridurre i tempi di analisi e risoluzione degli incident.
Oggi che le organizzazioni devono gestire volumi crescenti di dati e fonti sempre più eterogenee, oltre che requisiti normativi in continua evoluzione, l’attenzione alla qualità diventa una condizione necessaria per rendere realmente utilizzabili le informazioni. Più che una fase di progetto, si tratta di una disciplina permanente, che accompagna l’intero ciclo di vita del dato.
