L'importanza dell'informazione come fattore di produzione è aumentata notevolmente negli ultimi anni. Le aziende si rendono sempre più conto che l'analisi delle informazioni aziendali (business intelligence, big data, data science) può generare vantaggi competitivi decisivi. Inoltre, i requisiti legali, nel contesto dei requisiti di conformità BCBS 239, Basilea II e III, SOX e Solvency II, richiedono una qualità minima dei dati e dei processi nel reporting e nella pianificazione. Lo sviluppo di una gestione dei dati a livello aziendale continua quindi a essere una delle principali sfide che l'IT e il management dovranno affrontare nei prossimi anni.
Il tema della qualità dei dati è un fattore di successo essenziale per la creazione di un'infrastruttura informativa ottimale. Secondo uno studio condotto nel 2002 dal "The Data Warehousing Institute" (TDWI), i costi della scarsa qualità dei dati negli Stati Uniti ammontano a circa 622 miliardi di dollari. Nel 2006 la società di ricerche di mercato Gartner ha dichiarato: "La scarsa qualità dei dati costa a un'organizzazione tipica il 20% del suo fatturato...".
In retrospettiva, la crisi finanziaria ed economica globale dal 2007 in poi può essere vista anche come una crisi della qualità dei dati. Nonostante i requisiti di conformità di ampia portata, molte società del settore dei servizi finanziari non erano e non sono tuttora in grado di aggregare e preparare i propri dati sul rischio in modo tempestivo, per poterli gestire in modo adeguato.
Nell'era dei Big Data, in cui i dati sono intesi come il nuovo petrolio e la quantità di dati disponibili a livello mondiale si moltiplica di anno in anno, i requisiti di trasparenza e qualità dei flussi di dati aumenteranno ancora di più, poiché si suppone che essi costituiscano la base per casi d'uso in parte completamente nuovi (non solo a supporto delle decisioni).
Ma a cosa servono montagne di dati sempre più grandi se la loro qualità e la loro origine non sono garantite e se i costi di sviluppo e operativi per l'archiviazione, l'integrazione e la valutazione dei dati sono correlati alla quantità di dati?
"La qualità dei dati non è tutto, ma senza la qualità dei dati tutto è niente".
I metadati e la loro gestione sono strumenti importanti per garantire un'adeguata qualità dei dati.
L'obiettivo di questo libro è, da un lato, quello di riprendere i termini e le tendenze attuali e di riportare il tema della gestione della qualità dei dati e della gestione integrata dei metadati nella coscienza di project manager, responsabili IT, architetti IT, analisti, sviluppatori e responsabili della gestione aziendale.
