Nell’era dei Big Data, le aziende sono sommerse da un’incredibile quantità di informazioni provenienti da una varietà di fonti: dai social media ai sensori IoT, dalle transazioni di vendita ai feedback dei clienti. Tuttavia, il valore di questi dati non risiede nella loro mera esistenza, ma nella loro capacità di essere trasformati in conoscenza utile e applicabile. Questo processo di trasformazione richiede un passaggio fondamentale: la preparazione dei dati, o Data Preparation, una disciplina che si occupa di preparare i dati all’utilizzo che si intende effettuare in ambito aziendale. I sistemi di moderna concezione consentono di operare sui dataset in maniera concettualmente e strumentalmente agile, per ridurre in primis i tempi relativi alla loro preparazione, oltre a tutti i vantaggi che derivano da una loro miglior qualità generale e da una accessibilità più semplice.

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Cos’è la Data Preparation

La Data Preparation è il processo di raccolta, pulizia, trasformazione e organizzazione dei dati per renderli utilizzabili in contesti analitici e operativi. Questo processo coinvolge diverse fasi, che includono la raccolta di dati grezzi da varie fonti, la loro pulizia da errori e incongruenze, la trasformazione in formati adeguati all’analisi e, infine, la loro organizzazione in un sistema strutturato. L’obiettivo principale è garantire che i dati siano accurati, completi e pronti per essere utilizzati per estrarre insights significativi e supportare le decisioni aziendali.

La Data Preparation, in sostanza, consente di raccogliere, combinare, strutturare ed organizzare i dati in modo da renderli fruibili alle tipologie di analisi disciplinate dalla Business Intelligence (analisi descrittiva) o dalla Business Analytics (analisi predittiva e prescrittiva). La preparazione dei dati è un processo molto articolato, ma cruciale nel garantire una qualità dei dati adeguata ad estrarre informazioni di valore.

In altri termini, la Data Preparation consiste nell’atto di manipolare, pre-elaborare, dati grezzi provenienti da svariate fonti e in formati differenti, per trasformarli in dati utilizzabili dai sistemi aziendali in uso.

A prescindere dalle fasi puramente tecniche, la Data Preparation, come abbiamo anticipato, ha l’obiettivo di tradurre il dato grezzo proveniente da un qualsiasi processo digitale in un dato usabile ai fini analitici, in modo che possa garantire risultati attendibili nelle descrizioni e nelle previsioni elaborate. Chi si è interfacciato anche soltanto una volta con questo genere di operazioni, sa benissimo che il dato grezzo non è praticamente mai pronto, in quanto possono mancare informazioni per compilare dei campi essenziali di un sistema strutturato, piuttosto che esservi ridondanze o ancor peggio errori più o meno evidenti.

La Data Preparation si occupa quindi di scremare i dati e completarli laddove vi siano delle lacune, funzionalmente agli obiettivi del contesto analitico in cui vanno a collocarsi. È dunque possibile fare riferimento a vari data set, interni ed esterni, creare nuovi campi dati, oppure eliminarne di esistenti, così come effettuare moltissime operazioni di dettaglio, finalizzare a garantire la miglior qualità dei dati possibile.

I componenti della preparazione dei dati includono la raccolta di dati da diversi sistemi interni e fonti esterne, la loro pre-elaborazione, la profilazione, la pulizia, la convalida e la trasformazione dei dati.

Gli obiettivi della Data Preparation

Gli obiettivi principali della Data Preparation sono molteplici e cruciali per il successo di qualsiasi iniziativa basata sui dati. In primo luogo, la Data Preparation mira a migliorare la qualità dei dati. Questo implica la rimozione di errori, come duplicati e valori mancanti, e la correzione di anomalie e incoerenze che potrebbero distorcere i risultati dell’analisi. In secondo luogo, la preparazione dei dati facilita la loro integrazione. Spesso i dati provengono da fonti diverse con formati e strutture variabili; la Data Preparation si occupa di unificarli in un formato coesivo. Infine, un obiettivo critico è rendere i dati più accessibili e comprensibili per gli utenti finali, fornendo un dataset pronto all’uso che supporti direttamente l’analisi o il reporting.

L’obiettivo principale della preparazione dei dati, è bene rimarcarlo, è garantire che i dati grezzi vengano predisposti accuratamente per l’elaborazione e l’analisi e assicurarsi che siano accurati e coerenti in modo che i risultati delle applicazioni di BI e di analisi siano validi.

Quando vengono creati, i dati spesso presentano valori mancanti, imprecisioni, errori di varia natura. Spesso set di dati separati hanno formati diversi e devono essere “riconciliati” perché possano essere sfruttati dai sistemi. Ecco perché una parte consistente del lavoro di Data Preparation, prima ancora della pre-elaborazione dei dati, è data dalla correzione degli errori nei dati, dalla verifica della qualità dei dati e dall’unione dei set di dati. Seppur non parte integrante vera e propria della Data Preparation, la Data Augmentation rappresenta un altro importante tassello da prendere in considerazione nelle fasi che precedono la vera elaborazione dei dati (in questo caso, più che sugli aspetti di qualità, con l’aumento dei dati si va a sopperire ad aspetti legati alla quantità di dati disponibili).

Un altro importante aspetto della Data Preparation – come accennato – riguarda la ricerca di dati rilevanti e coerenti da distribuire, rendere disponibili e includere nelle applicazioni di analisi (soprattutto se dotate di funzionalità self-service) per garantire che forniscano le informazioni che gli utenti aziendali e gli analisti cercano utilizzando i sistemi di analisi dei dati.

I vantaggi e le sfide

La Data Preparation offre numerosi vantaggi significativi.

Migliorando la qualità dei dati, le aziende possono fare affidamento su analisi più accurate e affidabili. Dati ben preparati portano a una migliore comprensione delle tendenze e dei modelli, consentendo decisioni più informate e strategiche.

Inoltre, la preparazione dei dati riduce significativamente il tempo necessario per passare dall’acquisizione dei dati all’analisi, accelerando il processo decisionale e migliorando la reattività dell’azienda.

Tuttavia, la Data Preparation presenta anche diverse sfide.

Uno degli ostacoli principali è la complessità dei dati moderni. Le aziende devono affrontare grandi volumi di dati eterogenei, spesso non strutturati o semi-strutturati, che richiedono strumenti e competenze specifiche per essere elaborati.

Un’altra sfida è rappresentata dal costo in termini di tempo e risorse. La pulizia e la trasformazione dei dati possono essere processi lunghi e laboriosi, che richiedono l’intervento di specialisti con competenze avanzate.

Inoltre, garantire la sicurezza e la privacy dei dati durante il processo di preparazione è un aspetto critico che non può essere trascurato.

Come avviene la preparazione dei dati

È opportuno precisare come non vi siano dei processi dogmatici in merito dalla Data Preparation. Ciascun framework viene infatti personalizzato in funzione della tipologia di dati, dell’utilizzo previsto in sede di elaborazione, dei sistemi e degli strumenti software utilizzati dai data scientist.

Ogni azienda prepara i dati a modo suo, ma per avere un riferimento generale, end-to-end, della Data Preparation possiamo fare riferimento a sei fasi fondamentali, che coincidono in buona sostanza con quelli che potremmo definire i requisiti minimi, in termini qualitativi e procedurali, di una corretta azione preparatoria sui dataset.

Va inoltre precisato come tali operazioni non vengano quasi mai svolte in maniera del tutto manuale, ma mediante l’impiego di appositi software capaci di automatizzare le fasi di preparazione, riducendo sensibilmente i tempi e la complessità derivante soprattutto quando si ha a che fare con grandi numeriche, come nel caso dei Big Data.

I software utilizzati per la preparazione dei dati seguono logiche self-service, con procedure step-by-step e interfacce grafiche in grado di offrire una visione unificata delle operazioni attraverso comode dashboard riepilogative. È la ragione per cui gli strumenti di ottimizzazione della Data Preparation sono sempre più spesso integrati nelle piattaforme software di Business Analytics e/o Business Intelligence. È inoltre sempre più frequente l’integrazione di strumenti basati sulle tecnologie emergenti, come il machine learning, per operare in maniera intelligente sui dati, ai fini di ottimizzarne la strutturazione e l’impiego in ciascuna fase preparatoria.

Raccolta dei dati (Data Gathering)

La prima fase della Data Preparation vede la raccolta dei dati rilevanti da varie fonti, come i sistemi operativi, i sistemi IoT, i Data Warehouse, e i cataloghi di dati esistenti. È inoltre possibile acquisire i dati da dataset esterni ed implementarli ad hoc per le finalità richieste. In questa fase vengono effettuate varie verifiche sui dati per controllare in maniera dettagliata la loro funzionalità rispetto all’utilizzo che ne verrà fatto.

Esplorazione dei dati (Data Discovery)

La seconda fase della Data Preparation consiste nell’esplorazione dei dati racconti, ai fini di comprendere in maniera dettagliata cosa sia necessario fare per ottimizzarli in funzione degli utilizzi previsti. L’esplorazione è complementare alla profilazione dei dati, in cui vengono identificate incongruenze, anomalie, dati, attributi e metadati mancanti, piuttosto che qualsiasi possibile fonte problematica presente nei data set, ai fini di risolverli prima di procedere nelle successive fasi di preparazione. L’esplorazione è una fase che ha l’obiettivo di rendere più consapevoli dei contenuti dei data set a disposizione.

Pulizia dei dati (Data Cleaning)

La terza fase della Data Preparation consente di capitalizzare l’operato dell’esplorazione e della profilazione dei dati, correggendo gli errori, integrando le lacune ed eliminando le ridondanze riscontrate. La pulizia dei dati restituisce un dataset completo e dotato di una qualità ritenuta accettabile per le fasi elaborative.

Trasformazione e strutturazione dei dati (Data Transformation e Data Structuring)

La quarta fase della Data Preparation consiste nel rendere fruibile ed interoperabile il dataset, in modo da renderlo compatibile con le applicazioni che ne richiedono l’accesso per elaborarli. Si tratta quindi di agire in maniera soprattutto tecnica per modellare, strutturare ed organizzare i dati in formati e sistemi perfettamente compatibili con le richieste degli strumenti di analisi utilizzate dai data scientist.

Un esempio ricorrente è dato dai formati delle date, che sui sistemi americani è solitamente riepilogato come MM/DD/YY mentre altrove lo standard è il YY/MM/DD. Se non venisse risolta questa possibile incoerenza, le applicazioni potrebbero produrre dei report del tutto sconclusionati se non dovessero essere dotati di tool capaci di auto-rilevare questa differenza. È dunque bene che i dataset siano coerenti al loro interno con un unico formato data, oltre a prevedere quali applicazioni li utilizzeranno durante le elaborazioni, in modo da predisporre quello più opportuno.

Arricchimento dei dati (Data Transformation e Data Enrichment)

La quinta fase della Data Preparation entra nel merito di arricchire i dati strutturati di ulteriori informazioni. Questo processo solitamente avviene mediante l’aggiunta di ulteriori dati e il collegamento con altre fonti da cui attingere ad ulteriori approfondimenti. Si tratta di un lavoro di ottimizzazione finalizzato ad aggiungere valore informativo e renderli più profittevoli nelle successive elaborazioni. Il Data Enrichment viene infatti svolto tenendo presente soprattutto quelli che sono i principali aspetti di utilità per il business.

Validazione e Pubblicazione dei dati (Data Validation e Data Publication)

L’atto finale della preparazione dei dati coincide con la loro validazione e pubblicazione, previa verifica di coerenza ed accuratezza, operata grazie ad una serie di routine automatizzate. Dopo essere stati sottoposti a sei scrupolose fasi operative, i dati sono finalmente pronti per essere messi a sistema, nei Data Warehouse, Data Lake e altri repository, ed essere resi disponibili agli strumenti di elaborazione che dovranno estrarre valore informativo sulla base dei loro contenuti.

Data preparation: i tool indispensabili

La Data Preparation è un processo complesso che richiede una varietà di tecnologie per essere eseguita in modo efficiente e accurato. Ogni fase della preparazione dei dati, dalla raccolta alla pulizia, dalla trasformazione all’organizzazione, può beneficiare di strumenti specifici che facilitano queste operazioni.

Piattaforme di raccolta e integrazione dei dati

Una delle prime necessità nella preparazione dei dati è la capacità di raccogliere informazioni da una vasta gamma di fonti. Le piattaforme di raccolta e integrazione dei dati sono progettate per connettersi a diverse origini, che possono includere database aziendali, applicazioni cloud, file locali, e flussi di dati in tempo reale. Queste piattaforme permettono di aggregare i dati in un’unica vista coesiva, facilitando l’accesso e l’analisi successiva. Spesso, queste soluzioni supportano la connessione automatica e l’estrazione periodica dei dati, riducendo la necessità di interventi manuali.

Strumenti di pulizia e qualità dei dati

La pulizia dei dati è una fase critica per garantire che le informazioni siano accurate e pronte per l’analisi. Gli strumenti di pulizia e qualità dei dati sono progettati per identificare e correggere errori come duplicati, valori mancanti o incoerenti, e anomalie. Queste tecnologie utilizzano algoritmi avanzati per riconoscere schemi errati e applicare correzioni, migliorando l’integrità complessiva dei dati. Inoltre, offrono funzionalità per la standardizzazione dei dati, assicurando che le informazioni siano coerenti e uniformi, indipendentemente dalla loro origine.

Soluzioni di trasformazione dei dati

Una volta che i dati sono stati raccolti e puliti, devono essere trasformati in formati che siano utili per l’analisi. Le soluzioni di trasformazione dei dati consentono di manipolare le informazioni per adattarle alle specifiche esigenze analitiche. Questo può includere la normalizzazione dei dati, la creazione di nuove variabili derivate da quelle esistenti, l’aggregazione di informazioni o la conversione dei dati in formati compatibili con altri sistemi. Queste tecnologie spesso supportano operazioni di trasformazione complesse attraverso interfacce user-friendly che non richiedono competenze avanzate di programmazione.

Piattaforme di automazione del processo di preparazione

La preparazione dei dati può essere un processo lungo e ripetitivo, e per questo motivo, le piattaforme di automazione del processo di preparazione sono estremamente utili. Queste soluzioni permettono di automatizzare molte delle operazioni manuali coinvolte nella raccolta, pulizia e trasformazione dei dati. Attraverso l’uso di flussi di lavoro predefiniti e la capacità di eseguire task su larga scala, queste piattaforme accelerano il processo di preparazione, riducendo significativamente il tempo necessario per rendere i dati pronti per l’analisi.

Tecnologie di analisi predittiva e di machine learning

Le tecnologie di analisi predittiva e di machine learning stanno diventando sempre più rilevanti nella preparazione dei dati. Queste tecnologie possono essere utilizzate per prevedere e identificare schemi nei dati che potrebbero non essere immediatamente evidenti attraverso i metodi tradizionali di analisi. Ad esempio, possono suggerire automaticamente le migliori trasformazioni da applicare ai dati o identificare relazioni complesse tra variabili che possono essere sfruttate per analisi più approfondite. Questi strumenti non solo migliorano l’efficienza del processo di preparazione, ma possono anche aumentare la qualità e l’utilità dei dati preparati.

Soluzioni per la gestione e la governance dei dati

Infine, la gestione efficace dei dati richiede l’implementazione di soluzioni robuste per la gestione e la governance dei dati. Queste tecnologie assicurano che i dati siano gestiti in modo sicuro e conforme alle normative vigenti. Offrono funzionalità per il controllo dell’accesso, la tracciabilità delle modifiche ai dati, e la gestione delle autorizzazioni, garantendo che solo gli utenti autorizzati possano accedere e modificare i dati. Inoltre, supportano la creazione di politiche di governance che aiutano a mantenere l’integrità e la qualità dei dati nel tempo.

Dalla Data Preparation alla Data Visualization, il must-have è la Data Governance

La preparazione dei dati è solo una parte del processo più ampio di gestione dei dati aziendali. Una volta che i dati sono stati preparati, il passo successivo è spesso la loro visualizzazione e analisi, per estrarre insights che guidano le decisioni strategiche. Tuttavia, per garantire che l’intero processo, dalla raccolta dei dati alla loro visualizzazione, sia efficace e sicuro, è essenziale implementare una solida strategia di Data Governance.

La Data Governance riguarda l’insieme di politiche, processi e tecnologie che garantiscono la qualità, la sicurezza e l’integrità dei dati aziendali. Essa include la gestione dell’accesso ai dati, la definizione di ruoli e responsabilità, e l’implementazione di controlli per proteggere i dati sensibili. Una solida Data Governance assicura che i dati siano gestiti in modo coerente e che le informazioni siano affidabili e conformi alle normative.

Se la Data Preparation è il pilastro fondante per una adeguata Data Governance, la Data Visualization è l’altra “gamba di appoggio”, divenuta sempre più rilevante negli ultimi anni innescando un relazione bidirezionale con la governance dei dati: se da un lato, infatti, la Data Governance deve tenere conto delle opportunità offerte dalla visualizzazione dei dati e dal Data Storytelling per l’orchestrazione dei dati in ottica di semplificazione e accessibilità, dall’altro lato la Data Visualization non può non integrare funzionalità di governance dei dati, onde evitare il caos a livello di dati.

Se da un alto, infatti, l’analisi avanzata dei dati deve necessariamente proseguire la sua corsa alla democratizzazione affinché possa davvero essere sfruttata a tutti i livelli aziendali per produrre risultati efficaci, dall’altro lato tale evoluzione non può uscire dai confini della Data Governance.

Ecco perché Data Visualization e Data Storytelling sempre più spesso inglobano funzionalità di governance ed orchestrazione dei dati che, di fatto, rendono ancor più efficace l’obiettivo di business “nascosto” in tali strumenti: fare in modo che le informazioni contenute nei dati siano facilmente visibili alle persone di business per essere trasformate in “azioni” e produrre un valore di business attraverso decisioni efficaci e coerenti (sfida affrontabile a monte, prima con la Data Preparation, e poi con la Data Visualization e il Data Storytelling grazie ai quali i dati vengono semplificati, contestualizzati e resi comprensibili).

In conclusione, la Data Preparation è un elemento fondamentale nella trasformazione dei dati in valore aziendale. Attraverso un processo meticoloso di raccolta, pulizia, trasformazione e organizzazione, le aziende possono ottenere dati di alta qualità che supportano decisioni strategiche. Utilizzando gli strumenti giusti e implementando una robusta strategia di Data Governance, le organizzazioni possono massimizzare il valore dei loro dati e affrontare con successo le sfide dell’era digitale.

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