# Guida rapida

> Passi da zero alle Sue prime informazioni sulla qualità dei dati in 10 minuti. Guida passo-passo per iniziare.

Source: https://dataqualitysense.com/it/resources/getting-started/quick-start-guide/
Last updated: 2026-06-03

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## Inizi in 10 minuti

Questa guida La porta da zero alle Sue prime informazioni sulla qualità dei dati. Segua questi passaggi per comprendere il Suo stato attuale e identificare dove concentrarsi per primo.

## Passo 1: Effettui l'Assessment di predisposizione all'AI

Inizi con l'assessment gratuito per stabilire il Suo punto di partenza.

**Cosa otterrà:**
- Punteggio sulle principali dimensioni della qualità dei dati
- Raccomandazioni specifiche per il miglioramento
- Confronto con i benchmark di settore
- Aree prioritarie da affrontare per prime

**Come effettuarlo:**
1. Vada all'[Assessment di predisposizione all'AI](/it/ai-readiness/)
2. Risponda a 10 domande sulle pratiche relative ai Suoi dati Salesforce
3. Ottenga il Suo punteggio in 3 minuti

> **Suggerimento:** Sia onesto nelle Sue risposte. L'assessment è per il Suo beneficio, non un test da superare. Risposte accurate producono raccomandazioni accurate.

## Passo 2: Comprenda il Suo punteggio

L'assessment fornisce punteggi su cinque dimensioni della qualità dei dati:

| Dimensione | Cosa misura | Un punteggio basso significa |
|------------|-------------|------------------------------|
| Completezza | Campi obbligatori compilati | Dati mancanti nei campi critici |
| Validità | Formati corretti | Email, numeri di telefono malformati, ecc. |
| Unicità | Nessun duplicato | Record duplicati che frammentano i dati |
| Tempestività | Informazioni aggiornate | Record obsoleti da aggiornare |
| Coerenza | Valori uniformi | Formati incoerenti tra i record |

### Fasce di punteggio

| Punteggio | Fascia | Significato |
|-----------|--------|-------------|
| 80-100 | Solido | Le basi dei Suoi dati sono solide. Si concentri sul mantenerle. |
| 60-79 | In sviluppo | Buoni progressi, ma aree specifiche richiedono attenzione. |
| 40-59 | Emergente | Più dimensioni necessitano di miglioramento prima delle iniziative AI. |
| 0-39 | Critico | Esistono problemi significativi di qualità dei dati. Inizi dai fondamentali. |

## Passo 3: Identifichi le aree prioritarie

In base al Suo punteggio, identifichi 2-3 aree su cui concentrarsi per prime. Non cerchi di risolvere tutto in una volta.

### Schema di prioritizzazione

| Se il Suo punteggio è basso in... | Inizi con... |
|------------------------------------|--------------|
| Completezza | Identificare i 5 campi critici principali, misurare i tassi di compilazione |
| Validità | Verificare i formati di email e telefono, aggiungere Validation Rule |
| Unicità | Eseguire il rilevamento dei duplicati, stabilire un processo di unione |
| Tempestività | Definire soglie di aggiornamento, creare workflow di aggiornamento |
| Coerenza | Standardizzare i valori delle picklist, ripulire le variazioni |

### Punti di partenza ad alto impatto

Per la maggior parte delle organizzazioni, questi campi hanno il maggiore impatto:

**Contact:**
- Email (validità, completezza)
- Telefono (validità, completezza)
- Qualifica (completezza, coerenza)

**Account:**
- Settore (completezza, coerenza)
- Fatturato annuo (tempestività, completezza)
- Indirizzo di fatturazione (validità, completezza)

**Opportunity:**
- Data di chiusura (tempestività)
- Importo (completezza)
- Fase (coerenza)

## Passo 4: Installi DQS

Quando è pronto a misurare i Suoi dati Salesforce effettivi, installi Data Quality Sense.

> **Ottieni Data Quality Sense:** [Installa da Salesforce AppExchange](https://appexchange.salesforce.com/appxListingDetail?listingId=e1742ac7-7ec3-4dfb-815e-7922082524c4)

### Passaggi di installazione

1. Vada su Salesforce AppExchange
2. Cerchi «Data Quality Sense»
3. Clicchi su «Get It Now»
4. Segua la procedura guidata di installazione
5. Assegni le autorizzazioni agli utenti che configureranno ed eseguiranno le scansioni

### Cosa aggiunge DQS

Dopo l'installazione, avrà accesso a:

| Funzionalità | Descrizione |
|--------------|-------------|
| Definition Builder | Configurare cosa analizzare |
| Esecuzione della scansione | Eseguire controlli sulla qualità dei dati |
| Dashboard dei risultati | Visualizzare metriche e dettagli approfonditi |
| Esportazione | Scaricare i record interessati per la pulizia |

## Passo 5: Crei la Sua prima Definition

Una Definition indica a DQS cosa analizzare. Inizi con un ambito mirato.

> **Guardalo in azione:** [Guarda questo passaggio nella demo (0:29)](#dqs-demo-29)

### Prima Definition consigliata

Per la Sua prima scansione, si concentri su un oggetto ad alto impatto aziendale:

**Opzione A: Qualità dei dati Contact**
- Oggetto: Contact
- Campi: Email, Phone, MailingCity, MailingState, MailingCountry
- Dimensioni: Completezza, Validità, Coerenza

**Opzione B: Verifica dello stato di salute Account**
- Oggetto: Account
- Campi: Industry, AnnualRevenue, BillingCity, BillingState
- Dimensioni: Completezza, Coerenza, Tempestività

**Opzione C: Pipeline Opportunity**
- Oggetto: Opportunity
- Campi: Amount, CloseDate, StageName
- Dimensioni: Completezza, Tempestività

### Passaggi del Definition Builder

1. Clicchi su **New Definition** in DQS
2. Selezioni le **Capabilities** (quali dimensioni misurare)
3. Selezioni l'**Object** e i **Fields** da analizzare
4. Opzionalmente aggiunga **Filters** per restringere l'ambito
5. **Configuri** le soglie per ogni dimensione
6. **Riveda** e salvi

Per una guida dettagliata, consulti la [Guida al Definition Builder](/resources/using-dqs/definition-builder/).

## Passo 6: Esegua la Sua prima scansione

Con la Sua Definition salvata, esegua la prima scansione.

> **Guardalo in azione:** [Guarda questo passaggio nella demo (2:32)](#dqs-demo-152)

1. Apra la Definition
2. Clicchi su **Run Scan**
3. Attenda il completamento dell'elaborazione (il tempo dipende dal numero di record)
4. Esamini i risultati nella dashboard

### Pianifichi scansioni ricorrenti

Con DQS, può automatizzare le scansioni in modo che la qualità dei Suoi dati venga monitorata continuamente senza sforzo manuale.

1. Apra la Sua Definition
2. Navighi alla scheda **Schedule**
3. Imposti la frequenza (giornaliera, settimanale o mensile)
4. Scelga l'orario e il giorno preferiti
5. Salvi la pianificazione

Per una guida passo-passo, consulti la [Guida alla pianificazione](/resources/using-dqs/running-scans/).

Le scansioni pianificate vengono eseguite automaticamente in background e aggiornano la Sua dashboard con risultati aggiornati. Questo è l'approccio consigliato per il monitoraggio continuo: individuerà tempestivamente il deterioramento della qualità dei dati senza dover ricordare di eseguire le scansioni manualmente.

### Cosa aspettarsi

Le prime scansioni spesso rivelano più problemi del previsto. Questo è normale. Il Suo obiettivo è la visibilità, non la perfezione.

Risultati comuni della prima scansione:
- Il 10-30% dei record presenta almeno un problema
- Alcuni campi hanno tassi di compilazione molto inferiori al previsto
- Il rilevamento dei duplicati trova record di cui non si conosceva l'esistenza
- La convalida dei formati rivela incoerenze nell'inserimento dei dati

## Cosa fare dopo

### Settimana 1: Comprendere il punto di partenza

- Esaminare i risultati della scansione
- Identificare i 3 principali problemi per volume
- Capire quali record sono interessati

### Settimane 2-4: Affrontare i problemi prioritari

- Iniziare con i problemi a maggiore impatto e più facili da risolvere
- Creare un piano di pulizia per i record interessati
- Aggiungere Validation Rule per prevenire nuovi problemi

### In corso: Monitorare e mantenere

- Pianificare scansioni ricorrenti
- Monitorare il miglioramento nel tempo
- Estendere l'ambito ad oggetti e campi aggiuntivi

## Passaggi successivi

- [Comprendere i risultati](/resources/using-dqs/understanding-results/): Come interpretare i dati delle scansioni
- [Guida al Definition Builder](/resources/using-dqs/definition-builder/): Guida dettagliata alla configurazione
- [Preparazione per Agentforce](/it/resources/ai-readiness/agentforce-preparation/): Preparare i dati per Agentforce
- [Best practice](/it/resources/best-practices/common-pitfalls/): Evitare gli errori comuni nella qualità dei dati