{"id":18121,"date":"2023-05-03T10:00:00","date_gmt":"2023-05-03T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/parm.com\/?p=18121"},"modified":"2026-09-28T08:01:28","modified_gmt":"2026-09-28T06:01:28","slug":"why-data-can-lie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parm.com\/it\/why-data-can-lie\/","title":{"rendered":"Perch\u00e9 i dati possono mentire"},"content":{"rendered":"<div class=\"et_pb_section_0 et_pb_section et_section_regular et_block_section\">\n<div class=\"et_pb_row_0 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_0 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_0 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h1>Perch\u00e9 i dati possono mentire<\/h1>\n<p>Ecco perch\u00e9 non dovresti fidarti completamente dei tuoi dati.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_image_0 et_pb_image et_pb_module et_flex_module\"><span class=\"et_pb_image_wrap\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Post_Data_lie_IT.jpg\" alt=\"Perch\u00e9 i dati possono mentire\" title=\"Post_Data_lie\" width=\"2500\" height=\"1313\" srcset=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Post_Data_lie_IT.jpg 2500w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Post_Data_lie_IT-1280x672.jpg 1280w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Post_Data_lie_IT-980x515.jpg 980w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Post_Data_lie_IT-480x252.jpg 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) and (max-width: 980px) 980px, (min-width: 981px) and (max-width: 1280px) 1280px, (min-width: 1281px) 2500px, 100vw\" class=\"wp-image-18135\" \/><\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_row_1 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_1 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_1 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Molte aziende cercano di raccogliere il maggior numero possibile di dati e utilizzano soluzioni di Business Intelligence (BI) per analizzare e prendere decisioni basate su questi dati. Ma sei consapevole del fatto che i dati a volte possono mentire? S\u00ec, hai letto correttamente - i dati possono essere fuorvianti e quindi portare a decisioni errate. Spieghiamo perch\u00e9 e come i dati possono mentire e quali misure puoi adottare per garantire che la tua soluzione BI fornisca risultati affidabili e accurati.   <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_2 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_88 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/why-data-can-lie\/#Perche_non_dovresti_fidarti_completamente_dei_dati\" >Perch\u00e9 non dovresti fidarti completamente dei dati<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/why-data-can-lie\/#Perche_i_dati_possono_mentire\" >Perch\u00e9 i dati possono mentire<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/why-data-can-lie\/#Cosa_puo_essere_fatto_per_evitare_questi_errori\" >Cosa pu\u00f2 essere fatto per evitare questi errori?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/why-data-can-lie\/#Conclusione\" >Conclusione<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Perche_non_dovresti_fidarti_completamente_dei_dati\"><\/span>Perch\u00e9 non dovresti fidarti completamente dei dati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Prendiamo decisioni basate su dati diversi ogni giorno in modo da non dover basare tali decisioni sull'intuizione. Facendo ci\u00f2, assumiamo di prendere la decisione giusta. Dato che ci affidiamo cos\u00ec tanto ai dati sottostanti in questo modo, \u00e8 importante essere consapevoli che i dati possono mentire - specialmente quando prendiamo decisioni importanti che possono avere conseguenze di vasta portata per la nostra attivit\u00e0. Se i risultati dell'analisi sono inaccurati o errati, possono portare a decisioni sbagliate, che a loro volta possono causare perdite finanziarie, una cattiva reputazione, perdita di clienti o persino dispute legali. Inoltre, i risultati errati dell'analisi dei dati possono anche minare la fiducia nella capacit\u00e0 di un'azienda di analizzare i dati e quindi avere un impatto negativo sui risultati aziendali. Pertanto, \u00e8 cruciale essere consapevoli che i dati a volte possono essere fuorvianti e adottare misure appropriate per garantire che i risultati dell'analisi siano sempre affidabili e accurati.     <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_3 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Perche_i_dati_possono_mentire\"><\/span>Perch\u00e9 i dati possono mentire<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ci sono numerose ragioni per cui i dati possono essere fuorvianti:<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_4 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>1. Dati difettosi:<\/h3>\n<p>Se i dati inseriti nella soluzione BI sono difettosi, possono portare a conclusioni errate. Diversi fattori possono essere responsabili di ci\u00f2: <\/p>\n<ul>\n<li><strong>Qualit\u00e0 dei dati:<\/strong> se la qualit\u00e0 dei dati non \u00e8 elevata, pu\u00f2 capitare che i dati utilizzati siano errati, incompleti o incoerenti. Per capire perch\u00e9 questo pu\u00f2 succedere e come una buona gestione della qualit\u00e0 dei dati (Data Quality Management) aiuti a garantire un\u2019elevata qualit\u00e0 dei dati, leggi l\u2019articolo \u00abData Quality Management\u00bb. <\/li>\n<li><strong>Tempestivit\u00e0:<\/strong> Se i dati su cui si basa l'analisi sono datati, l'analisi non pu\u00f2 riflettere le attuali condizioni di mercato o i cambiamenti nell'industria, il che pu\u00f2 portare a risultati falsi e ridurre la rilevanza delle analisi e dei dati precedenti.<\/li>\n<li><strong>Fonte dati:<\/strong> Se le fonti dati utilizzate non sono affidabili, le analisi nel tuo sistema BI possono essere errate. Ad esempio, i dati che sono stati inseriti manualmente o combinati da diverse fonti possono essere errati, incompleti o inconsistenti. Inoltre, se le fonti dati non sono collegate correttamente, le analisi possono essere influenzate. Questo accade, ad esempio, se vuoi analizzare da quali paesi provengono la maggior parte dei tuoi clienti, ma non mantieni in modo coerente il paese nel tuo sistema CRM quando crei i dati dei clienti, in modo che la fonte dati sia inadeguata. Pertanto, \u00e8 importante assicurarsi che i dati provengano da una fonte affidabile.    <\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_5 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>2. Raccolta dati non ottimale:<\/h3>\n<p>Se le tecniche di analisi utilizzate nella raccolta dati sono incorrette o non applicate correttamente, i risultati possono essere distorti. Ad esempio, una scelta errata dei metodi statistici o un'interpretazione inadeguata dei risultati possono portare a conclusioni errate. La mancanza di validazione pu\u00f2 anche essere problematica poich\u00e9 senza di essa non \u00e8 garantito che i metodi di analisi o gli algoritmi siano stati applicati correttamente e che i risultati siano plausibili e comprensibili. Questo pu\u00f2 accadere, ad esempio, se si conduce un sondaggio ma non si tengono in considerazione tutti i fattori rilevanti, si pongono domande sbagliate o non si definiscono chiaramente le opzioni di risposta. Ci\u00f2 influenza i risultati del sondaggio, quindi il risultato non \u00e8 corretto. \u00c8 anche possibile che il metodo di analisi sia influenzato da pregiudizi inconsci in anticipo, in modo che i risultati dell'analisi siano errati.     <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_6 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>3. Bias di selezione:<\/h3>\n<p>Se i dati utilizzati per un'analisi non sono rappresentativi, ci\u00f2 pu\u00f2 portare a un bias. Lo stesso vale se i dati non sono sufficienti per rappresentare adeguatamente la domanda o il problema. Questo \u00e8 il caso, ad esempio, se si raccolgono recensioni di prodotti su una piattaforma specifica che \u00e8 principalmente utilizzata da un segmento speciale dei tuoi clienti. In questo caso, le recensioni non sono rappresentative dell'opinione di tutti i tuoi clienti. L'immagine che ottieni attraverso le recensioni \u00e8 quindi distorta.    <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_7 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>4. Bias di elaborazione:<\/h3>\n<p>Se i dati non vengono elaborati correttamente, ci\u00f2 pu\u00f2 anche portare a un bias. Ad esempio, se si raccolgono dati per catturare il livello di reddito dei tuoi clienti ma si definiscono in modo errato i limiti di reddito superiori e inferiori, i risultati dell'analisi possono riflettere un'immagine distorta. <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_8 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>5. Interpretazione errata:<\/h3>\n<p>Interpretare correttamente i dati disponibili e trarre conclusioni corrette \u00e8 un compito difficile. Se la persona che esegue l'analisi non ha sufficiente esperienza o comprensione dei dati sottostanti, gli errori possono verificarsi rapidamente. Ad esempio, la maggior parte dei clienti \u00e8 pi\u00f9 propensa a essere tentata di dare una recensione online della tua azienda o del tuo prodotto se sono insoddisfatti delle prestazioni. Se non fossi consapevole di questo, potresti concludere dalle recensioni negative che la maggior parte dei tuoi clienti \u00e8 insoddisfatta, anche se non \u00e8 il caso.   <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_9 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>6. False ipotesi:<\/h3>\n<p>Se le ipotesi alla base dell'analisi sono errate, anche i risultati possono essere distorti. Ad esempio, assumere condizioni di mercato o esigenze dei clienti errate pu\u00f2 portarti a credere che i clienti non acquisterebbero il tuo prodotto se mancasse una determinata funzionalit\u00e0. Tuttavia, i clienti possono trovare questa particolare funzionalit\u00e0 non necessaria o possono acquistare il tuo prodotto per altri motivi.  <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_10 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>7. Rappresentazione disconnessa:<\/h3>\n<p>Se i dati correlati tra loro vengono analizzati in modo disconnesso, ci\u00f2 pu\u00f2 portare a una visione distorta della realt\u00e0. Ad esempio, \u00e8 ben noto che i coniglietti di cioccolato pasquali sono popolari due mesi prima di Pasqua. Tuttavia, poich\u00e9 Pasqua non si verifica nella stessa data ogni anno, una pura visione delle vendite di coniglietti di cioccolato disconnessa dalle date delle vacanze potrebbe essere confusa. I dati mostrerebbero un aumento delle vendite in primavera e una brusca diminuzione delle vendite in un certo momento, ma il motivo di ci\u00f2 non sarebbe comprensibile in questo caso.    <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_11 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>8. Applicazione difettosa:<\/h3>\n<p>Se la soluzione BI non viene utilizzata per lo scopo per cui \u00e8 stata sviluppata, ci\u00f2 pu\u00f2 portare anche a risultati errati. Ad esempio, se si utilizza una soluzione sviluppata per l'analisi finanziaria per valutare le prestazioni della produzione, potrebbe non essere riflessa tutta la serie di dati rilevanti, risultando in risultati di analisi errati. <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_12 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Cosa_puo_essere_fatto_per_evitare_questi_errori\"><\/span>Cosa pu\u00f2 essere fatto per evitare questi errori?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per evitare gli errori sopra menzionati nell'uso delle soluzioni BI, possono essere adottate misure appropriate:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Alta qualit\u00e0 dei dati:<\/strong> \u00e8 importante che le aziende si assicurino che i dati inseriti nella soluzione di BI siano puliti e precisi. Questo si pu\u00f2 ottenere effettuando controlli di qualit\u00e0 e verificando costantemente che i dati siano completi e accurati. Assicurati inoltre di non utilizzare dati obsoleti o provenienti da fonti inaffidabili.  <\/li>\n<li><strong>Raccolta dei dati ben pianificata:<\/strong> \u00e8 inoltre importante che i dati utilizzati per l\u2019analisi siano rappresentativi. Pertanto, prima di procedere alla raccolta, rifletti attentamente su dove e in che modo intendi ottenere i dati, nonch\u00e9 su quali dati e fattori siano rilevanti. Esegui inoltre una validazione dei dati, ad esempio utilizzando campioni rappresentativi. Nella selezione dei dati, assicurati che siano rappresentativi della tua domanda o del tuo problema.   <\/li>\n<li><strong>Elaborazione corretta:<\/strong> \u00e8 possibile garantire un\u2019elaborazione corretta dei dati attraverso procedure standardizzate e la verifica dei risultati per individuare eventuali errori logici.<\/li>\n<li><strong>Interpretazione corretta:<\/strong> interpretare correttamente i dati a disposizione pu\u00f2 essere davvero difficile. Assicurati quindi che chiunque analizzi e interpreti i tuoi dati sia adeguatamente formato. Inoltre, le ipotesi formulate durante l\u2019analisi dovrebbero essere ben ponderate e documentate, in modo da poterle ricostruire in qualsiasi momento. Se sono state formulate ipotesi errate, in questo modo si notano subito, permettendo di correggere l\u2019analisi. Assicurati inoltre di non considerare separatamente i set di dati correlati.    <\/li>\n<li><strong>Uso previsto:<\/strong> \u00e8 importante che una soluzione BI venga utilizzata esclusivamente per lo scopo per cui \u00e8 stata sviluppata. Per garantire ci\u00f2, gli utenti dovrebbero ricevere una formazione adeguata. Se all\u2019inizio hai scelto la soluzione di BI solo per uno scopo specifico, ma in futuro vorresti usarla anche per altri scopi, il software dovrebbe essere adattato di conseguenza per poter rappresentare correttamente tutti i dati rilevanti.  <\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_row_2 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_2 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_13 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusione\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Seguendo il motto \"non fidarti mai di una statistica che non hai manipolato tu stesso\", i dati nelle soluzioni di business intelligence possono talvolta essere fuorvianti.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_row_3 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_3 et_pb_column et_pb_column_1_2 et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_14 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Dato che le decisioni prese su questa base possono avere conseguenze di ampia portata, \u00e8 importante essere consapevoli di questa problematica e adottare misure per garantire che i risultati delle analisi siano affidabili. Infatti, nonostante i possibili errori, l\u2019analisi dei dati e l\u2019uso di un software di BI come myPARM BIact sono davvero utili e rappresentano una parte importante di una strategia aziendale di successo. <\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_column_4 et_pb_column et_pb_column_1_2 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_15 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Scopri di pi\u00f9 sul software di gestione di progetti e portfolio myPARM:<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_0_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_0 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/myparm\/\" target=\"_blank\">Pi\u00f9 informazioni<\/a><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_16 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--&quot;default&quot;\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Vuoi conoscere myPARM in una demo? Allora fissa subito un appuntamento con noi! <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_1 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/calendly.com\/d\/ymv-ffv-cqx\" target=\"_blank\">FISSARE UN APPUNTAMENTO<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Molte aziende sono alla ricerca di dati il pi\u00f9 possibile completi e usano soluzioni di Business Intelligence (BI) per analizzarli e prendere decisioni. Ma sai che a volte i dati possono mentire? S\u00ec, proprio cos\u00ec: i dati possono essere fuorvianti e quindi portare a decisioni sbagliate. 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Per garantire decisioni corrette basate sui dati, spieghiamo perch\u00e9 e come i dati possono essere ingannevoli.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/parm.com\/it\/why-data-can-lie\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Perch\u00e9 i dati possono mentire\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Molte aziende cercano di raccogliere il maggior numero possibile di dati e utilizzano soluzioni di Business Intelligence (BI) per analizzare e prendere decisioni basate su questi dati. Ma sei consapevole del fatto che i dati a volte possono mentire? S\u00ec, \u00e8 vero: i dati possono essere fuorvianti e quindi portare a decisioni sbagliate. 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