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Senza qualità del dato non c’è AI: una guida alla data strategy

L’80% di un progetto di data science riguarda la preparazione dei dati. Come affrontare assessment, pulizia, superamento dei silos e definizione di KPI per un’AI sostenibile e misurabile

Pubblicato il 28 feb 2026

Giancarlo Nugnes

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Prima di lanciare iniziative complesse di AI, è fondamentale effettuare un’analisi onesta e approfondita della propria maturità dei dati. Questo processo di assessment permette di identificare punti di forza, debolezze e aree prioritarie di intervento.

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