Nel contesto attuale, basato sui dati, avere informazioni affidabili è essenziale per prendere decisioni aziendali consapevoli. Dati inaccurati possono portare a scelte costose e dannose per il business. Vediamo come misurare e migliorare l’affidabilità dei dati per ottimizzare i processi decisionali.
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Come misurare l’affidabilità dei dati
Per garantire l’affidabilità dei dati, è fondamentale valutarli in base ai seguenti parametri:
- Validità: Verifica che i dati siano nel formato corretto e rispondano allo scopo previsto.
Ad esempio, nel caso del monitoraggio strutturale i sensori devono essere posizionati correttamente ed essere funzionanti per trasmettere dati che rientrino nelle giuste soglie. - Completezza: Assicurarsi che non manchino informazioni cruciali.
Ad esempio se stiamo monitorando una crepa non può mancare il dato relativo alla temperatura. . - Unicità: Eliminare i duplicati per migliorare la precisione.
I sistemi IoT evitano la creazione di duplicati gestendo automaticamente i dati raccolti secondo le impostazioni date al sistema.
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Tecniche di profilazione per migliorare la qualità dei dati nel monitoraggio SHM.
Implementare tecniche di profilazione è fondamentale per identificare anomalie e garantire dati di alta qualità:
- Strumenti di Profilazione: utilizzare un portale Cloud (il nostro si chiama ZION)
- Rilevare Anomalie: Analizzare i dati per individuare schemi insoliti e verificare che non vi siano anomalie oltre le soglie stabilite a monte.
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Differenza tra affidabilità e validità dei dati
Anche se correlati, affidabilità e validità dei dati sono concetti distinti:
- Affidabilità: I dati sono coerenti nel tempo e tra diversi sistemi.
Ad esempio, un sistema di monitoraggio meteorologico che fornisce letture costanti è considerato affidabile. - Validità: I dati riflettono accuratamente il fenomeno misurato.
Il sistema di monitoraggio di un ponte, ad esempio, deve poter ricevere dati completi su inclinazione, vibrazione, temperatura.
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Sfide e soluzioni per garantire l’affidabilità dei dati
Assicurare l’affidabilità dei dati presenta sfide significative:
- Errori di Raccolta e Misurazione: La raccolta manuale è soggetta a errori umani.
Soluzione: Automatizzare i processi di raccolta per ridurre le imprecisioni. - Integrazione di Fonti di Dati Diverse: Quando i dati provengono da diverse piattaforme, è facile ottenere informazioni non coerenti.
Soluzione: Utilizzare strumenti di integrazione per uniformare i dati. - Evoluzione delle Esigenze progettuali: con il cambiamento delle priorità secondo l’andamento progettuale ad esempio nel caso della costruzione di un ponte, anche i dati raccolti devono adattarsi.
Soluzione: Rivedere periodicamente i protocolli di raccolta dati per allinearsi agli obiettivi correnti.
Conclusioni
Garantire l’affidabilità dei dati è un processo continuo che richiede validazione, pulizia e standardizzazione. Adottare un approccio strutturato alla qualità dei dati permette alle aziende di ottenere insights precisi, migliorare i processi decisionali e mantenere un vantaggio competitivo. Le organizzazioni che investono nell’affidabilità dei dati saranno meglio preparate ad affrontare le sfide del mercato odierno.
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