Chi ben comincia è a metà dell’opera, e questo vale anche in ambito data governance e data analysis.
Cos’è la data preparation
La data preparation è una metodologia nata al fine di preparare al meglio i dati per l’analisi dati. Dopo un processo di pulizia e organizzazione, i dati sono più facilmente gestibili per la fase di analisi, risparmiando tempo ed impegno delle risorse.
Dati puliti sono sinonimo di dati di qualità e più accessibili. Naturalmente più il data set è complesso, più tempo occorrerà per la preparazione preliminare prima di dare in pasto i dati ai processi di analisi descrittiva.
In questi anni stiamo assistendo a un crescente trend di democratizzazione degli strumenti di data virtualization, che diventano alla portata anche delle PMI, che in questo modo possono ottenere dati più integrati, flessibili e attivabili, che rispettino automaticamente le normative in materia.
La data preparation è sicuramente coinvolta in questa evoluzione: andiamo a vedere nello specifico di quali passaggi si compone.
Raccolta
La raccolta dei dati – detta anche Data Gathering – è il processo che permette di raccogliere e unificare i dati provenienti da fonti diverse: database, data lake, data warehouse, siti web.
Spesso è necessario allargare il proprio campo di analisi e attingere a set di dati esterni, alternativi, che – combinati con quelli proprietari – sono in grado di rispondere a specifiche esigenze di business.
Esplorazione
Con la data discovery, si esplorano i dati raccolti al fine di individuare eventuali criticità nei data set – come incongruenze, anomalie, attribuzione errata di dati – per cercare di risolverle tempestivamente e rendere i dati correttamente visualizzabili.
Nel riscontrare le problematiche, contestualmente è utile stilare a monte anche una lista di necessità che l’analisi mira a soddisfare.
Pulizia e trasformazione
La pulizia dei dati – detta anche Data Cleansing – si occupa principalmente di eliminare il rumore di fondo dalle informazioni che si prendono in considerazione.
Spesso quando si processano grandi quantità di dati, questi rischiano di essere ridondanti e sovrapporsi in duplicato. Questa fase richiede molto tempo, ma è fondamentale per ottenere una base di dati coerenti, affidabili e univoci.
In questo senso si opera più specificatamente la trasformazione dei dati, per renderli fruibili e compatibili alle diverse applicazioni, utilizzando formati univoci (come quello della data: DD/MM/YY).
Modellazione e arricchimento
Con il Data Structuring i dati vengono modellati e strutturati per rispondere alle richieste specifiche dei tool di analytics utilizzati.
Attraverso il Data Enrichment, i data analyst arricchiscono i dati con fonti alternative, con nuovi insight allineati con le necessità di business, per rendere le successive decisioni strategiche realmente data-driven.
Validazione
La Data Validation è l’ultima fase della preparazione dei dati, che vengono sottoposti a un ulteriore controllo automatico per verificarne accuratezza e coerenza.
Anche se a prima vista può sembrare un processo farraginoso, quello della Data Preparation è un compito fondamentale per trarre il maggior valore possibile dai dati a propria disposizione, ed evitare enormi sprechi di tempo e risorse successivi.
Per affrontare le sfide di questo autunno e inverno, l’Intelligenza Artificiale applicata ai dati diventa un alleato chiave per le aziende garantendo maggiore efficienza, flessibilità e produttività.
