In questi ultimi anni si assiste ad una crescita esponenziale dei dati che è possibile acquisire, elaborare ed integrare nei processi aziendali.

Molti di questi dati provengono da sistemi interni all'azienda e sono relativi a concetti ed entità più o meno note a chi, ogni giorno, tratta tali elementi.

Questi oggetti provengono dalle fonti più disparate: dai sistemi gestionali aziendali (CRM, Billing, HR, etc.) o anche da pre-lavorati forniti dai dipendenti operativi e dai manager (estrazioni, elaborazioni, report, classificazioni spesso forniti come csv o Excel).

Sono quindi disponibili grosse quantità di dati grezzi che dovrebbero contribuire alla gestione aziendale stessa fornendo ai manager indicazioni per intraprendere azioni informate.

In ogni caso, anche queste fonti risultano essere più o meno organizzate, tracciate e monitorate: questo determina spesso una grossa difficoltà nella gestione di questi dati ma anche, e soprattutto, un'impossibilità di estrarre valore da tali dati.

Come se non bastasse, grazie ai nuovi sistemi ed alle nuove tecnologie, sempre più dati provengono da fonti esterne all'azienda ed in formati eterogenei (csv, xml, json, etc.) e, nella maggior parte dei casi, questa enorme mole di dati grezzi oltre a non essere "governata", potrebbe presentare una scarsa usabilità a causa della bassa qualità dei dati stessi. E non parliamo di tutte quelle informazioni "non strutturate" che oggigiorno è possibile acquisire e trattare.

Per poter estrarre valore da questo immenso bacino di dati è necessario gestirli con metodo e trasformarli in informazioni di valore per i manager e per l'azienda.

Questo corso si propone di contestualizzare il processo del Data Quality all'interno del più ampio argomento del Data Management e, in particolare, si pone come obiettivo quello di enfatizzare l'importanza della Qualità dei Dati al fine di ottenere informazioni che siano più facilmente trasformabili in conoscenza.

Più in generale, si vuole fornire innanzitutto una visione di insieme dell'argomento a coloro che operativamente trattano i dati in azienda in modo da fornire delle motivazioni pratiche e concrete sul perché sia necessario conoscere il Data Management e, in particolare, sia fondamentale introdurre il Data Quality nei processi di gestione dati su cui, quotidianamente, lavorano.

Il corso potrebbe essere particolarmente adatto a sviluppatori ed analisti del settore IT per calare negli scenari della loro operatività quotidiana quello che è il processo di Gestione Dati che, probabilmente, la loro azienda ha messo in atto o che è in procinto di fare.

Sono Pier Giuseppe De Meo e vi aspetto al corso sul Data Quality!

Buon corso a tutti!