Template per Audit di Data Quality in Excel
Per data analyst e team di governance che sospettano dati sporchi ma non sanno da dove iniziare: questo prompt produce un audit di data quality strutturato su tre fogli — profilazione campo per campo, registro delle regole di qualità con dimensione (completezza, validità, unicità, coerenza, accuratezza, attualità) e gravità, e un piano di remediation prioritizzato.
Esempio di output
=== FOGLIO 1: Profilazione campi === Campo Tipo atteso Controllo Metrica da calcolare Risultato Soglia ok Esito customer_email string/email completezza % nulli 2,1% < 1% KO customer_email string/email validità formato % non conformi a regex email 0,7% < 0,5% KO order_amount decimal validità range % con valore <= 0 0,3% 0% KO order_id string unicità n. duplicati 12 0 KO signup_date date attualità % > oggi 0% 0% OK === FOGLIO 2: Registro regole di qualità === ID Campo Dimensione Regola Gravità Impatto business order_amount Q01 customer_email Completezza email non nulla Alta comunicazioni non recapitabili Q02 customer_email Validità email conforme a formato Media bounce, dati inaffidabili Q03 order_id Unicità order_id univoco Alta doppio conteggio ricavi Q04 order_date <= ship_date Coerenza spedizione non prima dell'ordine Alta dati logisticamente impossibili === FOGLIO 3: Piano di remediation === ID Problema Gravità Sforzo Priorità Azione Owner Scadenza Q03 12 order_id duplicati Alta Basso 1 dedup in staging + vincolo unique [owner] [data] Q01 2,1% email mancanti Alta Medio 2 obbligo a form + backfill [owner] [data] Q04 incoerenze date Alta Medio 3 check ETL + correzione sorgente [owner] [data]
Domande frequenti
No: imposta i controlli e ti indica la metrica da calcolare (es. % nulli, % fuori dominio, n. duplicati). Se fornisci un campione o dei numeri reali li usa nella colonna risultato; altrimenti lascia il campo da popolare e indica la formula/logica del controllo.
Le sei dimensioni classiche: completezza (assenza di nulli), validità (rispetto del dominio/formato), unicità (assenza di duplicati indebiti), coerenza (regole tra campi, es. data fine >= data inizio), accuratezza (aderenza alla realtà) e attualità (freschezza del dato). Ogni regola dell'audit è etichettata con la sua dimensione.
Ogni problema riceve una gravità (alta/media/bassa) data dall'impatto sul business e dalla diffusione, e uno sforzo stimato. Il piano ordina gli interventi per rapporto impatto/sforzo, così aggredisci prima ciò che conta. Owner e scadenza sono espliciti, con [owner]/[data] se non forniti.
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