Che cosa significa preparazione dei dati?
Una buona preparazione dei dati assicura un'analisi efficiente, limita gli errori e le imprecisioni che possono interessare i dati durante l'elaborazione, e rende tutti i dati elaborati accessibili agli utenti. La preparazione è diventata anche più facile grazie a nuovi strumenti che consentono a qualsiasi utente di pulire e qualificare i dati in maniera autonoma.
Che cosa significa preparazione dei dati?
La preparazione dei dati è il processo di pulizia e trasformazione di dati grezzi prima dell'elaborazione e dell'analisi. Si tratta di un passaggio importante prima di elaborare i dati e, spesso, comporta la riformattazione dei dati, correzioni ai dati e la combinazione di diversi set di dati per arricchire i dati stessi.
La preparazione dei dati è spesso un lungo processo per i professionisti dei dati o gli utenti aziendali, ma è essenziale come prerequisito per contestualizzare i dati e trasformarli in informazioni approfondite eliminando le distorsioni e i preconcetti derivanti dalla scarsa qualità dei dati.
Ad esempio, il processo di preparazione dei dati comprende solitamente la standardizzazione dei formati, l'arricchimento dei dati prelevati dalla sorgente e/o l'eliminazione di valori anomali (outlier).
Vantaggi della preparazione dei dati e del cloud
Il 76% dei data scientist ritiene che la preparazione dei dati sia la parte peggiore del loro lavoro, ma le aziende possono prendere decisioni efficaci e accurate solo con dati puliti. La preparazione dei dati aiuta a:
- Correggere velocemente gli errori — La preparazione dei dati aiuta a intercettare gli errori prima dell'elaborazione. Dopo che i dati sono stati prelevati dalla loro sorgente, diventa più difficile riconoscere e correggere questi errori.
- Produrre dati della migliore qualità — La pulizia e la riformattazione di set di dati garantisce che tutti i dati utilizzati nell'analisi siano di alta qualità.
- Prendere decisioni migliori — Dati di qualità migliore che possono essere elaborati e analizzati in modo più veloce ed efficiente portano a decisioni più puntuali, efficienti e di alta qualità.
Inoltre, quando i dati e i relativi processi vengono trasferiti nel cloud, la preparazione segue i dati, portando ulteriori vantaggi quali:
- Maggiore scalabilità — La preparazione dei dati in cloud può crescere insieme all'azienda. Le imprese non si devono preoccupare dell'infrastruttura né devono prevedere l'evoluzione delle loro esigenze.
- Idoneità futura — La preparazione dei dati in cloud si aggiorna automaticamente, offrendo la possibilità di attivare nuove funzionalità o risoluzioni di eventuali problemi non appena disponibili. Le organizzazioni possono così restare un passo avanti nella corsa all'innovazione senza ritardi e costi aggiuntivi.
- Maggiore velocità nell'utilizzo dei dati e nella collaborazione — Preparando i dati in cloud, il sistema è sempre attivo, non sono richieste installazioni e i team possono collaborare per ottenere risultati più velocemente.
Inoltre, uno strumento efficace per la preparazione dei dati nativo per il cloud offre altri benefici (ad esempio un'interfaccia utente semplice e intuitiva) per un processo di preparazione più semplice ed efficiente.
Fasi di preparazione dei dati
Le specificità del processo di preparazione dei dati variano in base al settore, all'organizzazione e alle esigenze, ma l'infrastruttura è sostanzialmente la stessa.
1. Raccogliere i dati
Il processo di preparazione dei dati parte dalla ricerca dei dati giusti. I dati possono provenire da un data catalog esistente o possono essere aggiunti ad-hoc.
2. Scoprire e valutare i dati
Una volta raccolti i dati, è importante scoprire ogni set di dati. Questa fase ha lo scopo di conoscere i dati e capire che cosa è necessario fare affinché i dati diventino utili in un determinato contesto.
La scoperta è un'attività onerosa, ma la piattaforma di preparazione dei dati di Talend offre strumenti di visualizzazione che aiutano gli utenti a profilare e consultare i dati.
3. Pulire e validare i dati
La pulizia dei dati è tradizionalmente la fase più lunga del processo di preparazione, ma è cruciale per eliminare dati difettosi e colmare eventuali lacune. Le attività importanti in questa fase sono:
- rimuovere dati estranei e fuori scala
- aggiungere valori mancanti
- conformare i dati a uno schema standardizzato
- mascherare inserimenti di dati privati o sensibili
Una volta puliti, i dati devono essere validati ricercando errori nel processo di preparazione dei dati presenti in questa fase. Spesso un errore nel sistema emerge solo in questa fase e deve essere risolto prima di proseguire.
4. Trasformare e arricchire i dati
Trasformare i dati è il processo di aggiornamento di formati o valori per ottenere un esito ben definito oppure per rendere i dati più comprensibili a un pubblico più ampio. Arricchire i dati significa aggiungere e collegare i dati ad altre informazioni per avere una visione più approfondita.
5. Memorizzare i dati
Una volta preparati, i dati possono essere immagazzinati o incanalati in un'applicazione di terze parti (ad esempio uno strumento di business intelligence), preparando il terreno per la successiva elaborazione e analisi.
Scopri come le app self-service governate di Talend risolvono le problematiche comuni combinando preparazione dei dati self-service intuitiva, stewardship dei dati e integrazione dei dati a livello aziendale.
Strumenti self-service per la preparazione dei dati
La preparazione dei dati è un processo molto importante, che tuttavia richiede un ingente investimento di risorse. Data scientist e analisti riferiscono che l'80% del loro tempo viene impiegato nella preparazione invece che nell'analisi dei dati.
Il tuo team ha tempo sufficiente per un'accurata preparazione dei dati? E come fanno le organizzazioni che non hanno un team di data scientist o analisti di dati?
È qui che entrano in gioco strumenti self-service per la preparazione dei dati come Talend Data Preparation. Le piattaforme native per il cloud con funzionalità di machine learning semplificano il processo di preparazione dei dati. Questo significa che data scientist e utenti aziendali possono concentrarsi sull'analisi dei dati invece che solo sulla pulizia.
Inoltre, la soluzione consente ai professionisti dell'azienda, che magari non hanno competenze IT avanzate, di eseguire i processi in autonomia. La preparazione dei dati diventa così più uno sport di squadra, senza spreco di preziose risorse e passaggi ripetitivi con i team IT.
Per ottenere il massimo valore da uno strumento self-service per la preparazione dei dati, bisogna cercare una piattaforma che offra:
- Accesso e scoperta dei dati da qualsiasi set di dati, da file Excel e CSV a data warehouse, data lake e app in cloud come Salesforce.com
- Funzioni di pulizia e arricchimento.
- Rilevamento automatico, standardizzazione, profilatura, suggerimenti intelligenti e visualizzazione dei dati.
- Funzioni di esportazione in file (Excel, Cloud, Tableau ecc.) insieme all'esportazione controllata in data warehouse e applicazioni aziendali.
- Preparazioni di dati e set di dati condivisibili.
- Funzionalità di progettazione e produttività come documentazione automatica, gestione delle versioni e trasformazione in processi ETL.
Il futuro della preparazione dei dati
Inizialmente focalizzata sull'analisi, la preparazione dei dati si è evoluta abbracciando una gamma molto più estesa di utilizzi e uno spettro più ampio di utenti.
Nonostante migliori la produttività personale di chiunque la utilizzi, è diventata uno strumento aziendale che favorisce la collaborazione fra professionisti IT, esperti di dati e utenti aziendali.
Introduzione alla preparazione dei dati
La preparazione dei dati crea dati di qualità superiore per l'analisi e altre attività di gestione dei dati, eliminando gli errori e normalizzando i dati grezzi prima che vengano elaborati. Si tratta di un'attività critica che richiede però molto tempo e potrebbe necessitare di competenze specifiche.
Ora, però, grazie a uno strumento intelligente per la preparazione dei dati, questo processo è diventato più veloce e accessibile a un ventaglio più ampio di utenti.
Per saperne di più sulla preparazione dei dati, leggi queste guide introduttive. Quando sei pronto per cominciare, scarica una versione gratuita di Talend Data Preparation.
