da data quality a data Stewart

Gantili Colleghi

vi segnalo questo articolo della rivista di IMA, Strategic Finance, che mi è piaciuto in quanto approfondisce il paradigma del DATA QUALITY.

Questo compito è parte importante della figura professionale, ben enfatizzato nella Norma UNI 11618.

Vi riporto qui un passo dell’articolo

Perché si verifica una distorsione dei dati? I modelli predittivi “vedono” il mondo solo attraverso i dati iniziali utilizzati per la ‘conoscenza’ del fenomeno/realtà. In realtà, non ‘conoscono’ nessun’altra realtà”, … “Quando questi dati iniziali sono distorti, l’accuratezza e la fedeltà del modello sono compromesse. I modelli distorti possono limitare la credibilità nei confronti di importanti soggetti interessati. Nel peggiore dei casi, i modelli prevenuti discriminano attivamente certi gruppi di persone”. Goodrum osserva che la consapevolezza di questi rischi aiuta ad eliminare i pregiudizi, portando a modelli di qualità superiore che non solo migliorano l’adozione dei suggerimenti che arrivano dall’analisi, ma aumentano anche il valore derivante dall’investimento nell’analitica

Ricordo che negli ultimi anni (2005-2007) di mio lavoro come controller in una multinazionale svedese siderurgica, fu lanciato il ruolo di Data Stewart

E’ una brillante ed innovativa idea che fu realizzata secondo la quale venivano individuati in ogni stabilimento e filiale una persona (quasi sempre un controller) che doveva fare continuamente indagini di gap analysis dei dati consuntivi ad es. di costo del venduto, landing costs, surcharges, etc. per poi ‘navigare’ a ritroso per individuare dove avveniva un disallineamento per quindi proporre e richiedere modifiche di setup di sistemi o di condizioni contrattuali o altro. Avevano anche un certo ‘potere‘ in quanto formalmente erano sponsorizzati dal Vice President.

Buona lettura

PS l’immagine in evidenza proviene dall’articolo sopra riportato

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