Template per Audit di Data Quality in Excel

Cos'è e quando si usa

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.

Processo

Execution Templates

Fase di progetto

Template per status report e monitoraggio

Livello

Avanzato

Cosa contiene il file

=== 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]