Definizione di Data Decay
Data decay è la graduale perdita di accuratezza dei dati archiviati quando i fatti reali che descrivono cambiano nel tempo. Un record corretto al momento dell'inserimento, come l'indirizzo di un cliente, il referente di un fornitore o il prezzo di un prodotto, diventa obsoleto quando i fatti cambiano ma il record no. Il data decay non comporta errori di inserimento o archiviazione; i dati semplicemente smettono di corrispondere alla realtà.
Cosa causa il data decay?
La maggior parte del data decay proviene da ordinari cambiamenti in persone, organizzazioni e prodotti:
- Le persone cambiano: i clienti si trasferiscono, cambiano indirizzi email o numeri di telefono, si sposano e cambiano nome, oppure lasciano il lavoro.
- Le organizzazioni cambiano: le aziende si fondono, si rinominano, si trasferiscono, chiudono o si ristrutturano, il che influisce sui record di clienti e fornitori.
- I prodotti e i prezzi cambiano: gli articoli vengono discontinuati, le specifiche vengono aggiornate, i prezzi o la disponibilità cambiano.
- Le regole e i valori di riferimento cambiano: le aliquote fiscali, le normative, i codici paese e le classificazioni industriali vengono riviste di tanto in tanto.
I dati possono anche decadere quando un cambiamento viene registrato in un sistema ma non raggiunge mai gli altri, lasciando dietro copie obsolete.
Quali tipi di data decay decadono più velocemente?
I dati di contatto decadono più velocemente, soprattutto nel contesto business-to-business (B2B), dove i cambiamenti di lavoro e la ristrutturazione aziendale sono frequenti. I dati master di clienti e fornitori sono quindi tra i più interessati. I dati che descrivono fatti stabili, come le dimensioni fisiche di un prodotto o il nome di un paese, cambiano raramente e decadono lentamente.
Perché il data decay è importante?
I dati obsoleti portano a problemi pratici che sono spesso difficili da ricondurre alla loro fonte. Gli esempi includono fatture e consegne inviate a indirizzi vecchi, email di marketing che rimbalzano, ordini effettuati ai fornitori utilizzando termini scaduti e report costruiti su informazioni che non si applicano più. Poiché il decadimento avviene gradualmente, la qualità dei dati complessiva di un sistema può diminuire significativamente senza che nessuno noti un singolo momento di guasto.
Come possono le organizzazioni ridurre il data decay?
Il data decay non può essere fermato completamente, ma può essere gestito. Le pratiche comuni includono:
- Revisione regolare: controllare i dati per identificare i record che non sono stati aggiornati da molto tempo o che mostrano segni di essere obsoleti, come email rimbalzate.
- Pulizia continua: correggere, aggiornare o archiviare record obsoleti attraverso la data cleansing.
- Responsabilità chiara: assegnare a persone specifiche la manutenzione di dati specifici, in modo che gli aggiornamenti non cadano nel vuoto.
- Mantenere i sistemi sincronizzati: utilizzare un approccio di gestione dei dati master (MDM) in modo che un aggiornamento effettuato in un posto raggiunga ogni sistema connesso.
- Aggiornamento alla fonte: consentire a clienti e fornitori di aggiornare i propri dati, ad esempio tramite le impostazioni dell'account o un portale fornitori.
Il data decay è lo stesso della corruzione dei dati?
No. La corruzione dei dati, talvolta chiamata bit rot, è il danno tecnico ai file o ai record archiviati causato da guasti hardware, bug software o errori di trasmissione, per cui i dati stessi sono danneggiati. Con il data decay, i dati sono intatti e leggibili ma non sono più accurati perché il mondo che descrivono è cambiato.