L'aumento esponenziale delle fonti di dati a disposizione delle organizzazioni, ha spinto la crescita di modelli decisionali con approccio data-driven. La consapevolezza del fatto che la bontà dei risultati ottenuti è direttamente proporzionale alla qualità dei dati analizzati, ha come conseguenza un incremento dell'attenzione da parte delle aziende nei processi di data quality. La difficoltà nel definire in maniera oggettiva e generica il concetto di qualità, che risulta variabile in base all'ambito in cui ci si trova, rende gli algoritmi tradizionali di analisi della qualità delle informazioni dispendiosi e poco accurati. Lo scopo di questo lavoro è dunque quello di migliorare tale approccio sfruttando meccanismi basati sul Machine Learning al fine di eliminare le soglie fisse dettate dagli esperti di settore ed inserite nelle regole di business che dominano gli algoritmi tradizionali.