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  • 16 Settembre 2022

Preparare i dati per processarli meglio

Data Preparation per data governance

Preparare i dati per processarli meglio

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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. 

È in questo processo che si rende necessario delineare al meglio gli strumenti e le metodologie più utili da impiegare nel processo di analisi successivo.

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.

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