Data Quality: tra Intelligenza Artificiale ed Errori Reali
Автор: Quantyca
Загружено: 2025-12-02
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L’AI può davvero accelerare i processi aziendali? Solo se i dati alla base sono di qualità.
In questo episodio, Giulio Scotti, Daniele Uboldi e Riccardo Ranalli si confrontano su come costruire basi solide per abilitare un'AI davvero efficace, partendo da una gestione efficace della Data Quality, passando dal monitoraggio strutturato della qualità dei dati e da processi di governance a supporto.
Perché la data quality non è solo gestione delle anomalie: richiede un approccio preventivo e continuo, progettato dentro ai processi.
🗣️Speaker:
Giulio Scotti, Data Strategy & Governance Advisor in Quantyca
Daniele Uboldi, Solution Architect in Quantyca
Riccardo Ranalli, Senior Manager - Client & Strategy in Jakala
Per avere una visione completa della Data Quality, leggi anche lo use case dedicato sul nostro sito https://www.quantyca.it/usecase/data-...
TIMESTAMPS DEL VIDEO: (da cambiare i minuti)
00:00 Intro – Perché la qualità dei dati conta davvero
01:00 Perché serve gestire la Data Quality
03:58 Data Quality e casi d’uso
07:00 Data Governance e Data Quality
08:30 Paradigmi decentralizzati e Data Product
10:00 Data Quality & Observability: strumenti e piattaforme
12:09 Strategie, metriche e approcci incrementali
13:30 Esperienze reali e casi di successo
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