Cos’è, processo e vantaggi della preparazione dei dati in azienda

Cos’è, processo e vantaggi della preparazione dei dati in azienda

Una buona preparazione dei dati consente un’analisi efficiente, limita gli errori e le imprecisioni che possono verificarsi nei dati durante l’elaborazione e rende tutti i dati elaborati più accessibili agli utenti. Inoltre, tutto questo è anche diventato più facile con nuovi strumenti che consentono a qualsiasi utente di pulire e qualificare i dati da solo.

Cos’è la preparazione dei dati?

La preparazione dei dati (in inglese data preparation) è il processo di pulizia e trasformazione dei dati grezzi prima dell’elaborazione e dell’analisi. È un passaggio importante prima dell’elaborazione e spesso comporta la riformattazione dei dati, la correzione dei dati e la combinazione di set di dati per arricchire i dati.

La preparazione dei dati è spesso un’impresa lunga per i professionisti dei dati o gli utenti aziendali, ma è essenziale come prerequisito per mettere i dati nel contesto al fine di trasformarli in informazioni ed eliminare i pregiudizi derivanti dalla scarsa qualità dei dati.

Ad esempio, il processo di preparazione dei dati di solito include la standardizzazione dei formati dei dati, l’arricchimento dei dati di origine e/o la rimozione dei valori anomali.

Cos'è, processo e vantaggi della preparazione dei dati in azienda

Vantaggi della preparazione dei dati

Il 76% dei data scientist afferma che la preparazione dei dati è la parte peggiore del proprio lavoro, ma le decisioni aziendali efficienti e accurate possono essere prese solo con dati puliti. La preparazione dei dati aiuta:

  • Correggere rapidamente gli errori: la preparazione dei dati aiuta a rilevare gli errori prima dell’elaborazione. Dopo che i dati sono stati rimossi dalla loro origine originale, questi errori diventano più difficili da comprendere e correggere.
  • Produci dati di alta qualità: la pulizia e la riformattazione dei set di dati garantisce che tutti i dati utilizzati nell’analisi siano di alta qualità.
  • Prendi decisioni aziendali migliori: dati di qualità superiore che possono essere elaborati e analizzati in modo più rapido ed efficiente portano a decisioni aziendali più tempestive, efficienti e di alta qualità.

Inoltre, quando i dati e i processi di dati si spostano nel cloud, la preparazione dei dati si sposta con esso per vantaggi ancora maggiori, come ad esempio:

  • Scalabilità superiore: la preparazione dei dati nel cloud può crescere al ritmo del business. Le aziende non devono preoccuparsi dell’infrastruttura sottostante o cercare di anticipare le loro evoluzioni.
  • A prova di futuro: la preparazione dei dati nel cloud viene aggiornata automaticamente in modo che nuove funzionalità o soluzioni di problemi possano essere attivate non appena vengono rilasciate. Ciò consente alle organizzazioni di stare al passo con la curva di innovazione senza ritardi e costi aggiuntivi.
  • Utilizzo e collaborazione accelerati dei dati: la preparazione dei dati nel cloud significa che è sempre attivo, non richiede alcuna installazione tecnica e consente ai team di collaborare al lavoro per risultati più rapidi.

Inoltre, un buon strumento di preparazione dei dati nativo del cloud offrirà altri vantaggi (come una GUI intuitiva e semplice da usare) per una preparazione più semplice ed efficiente.

Fasi di preparazione dei dati

Le specifiche del processo di preparazione dei dati variano a seconda del settore, dell’organizzazione e delle esigenze, ma la struttura rimane sostanzialmente la stessa.

1. Raccogliere i dati

Il processo di preparazione dei dati inizia con la ricerca dei dati giusti. Questo può provenire da un catalogo dati esistente o può essere aggiunto ad-hoc.

2. Scoprire e valutare i dati

Dopo aver raccolto i dati, è importante scoprire ogni set di dati. Questo passaggio riguarda la conoscenza dei dati e la comprensione di ciò che deve essere fatto prima che i dati diventino utili in un particolare contesto.

La scoperta è un compito importante e molte piattaforme di preparazione dei dati offre strumenti di visualizzazione che aiutano gli utenti a profilare e sfogliare i propri dati.

3. Pulire e convalidare i dati

La pulizia dei dati è tradizionalmente la parte che richiede più tempo del processo di preparazione dei dati, ma è fondamentale per rimuovere i dati difettosi e colmare le lacune. Le attività importanti qui includono:

  • Rimozione di dati estranei e valori anomali.
  • Inserimento dei valori mancanti.
  • Conformare i dati a un modello standardizzato.
  • Mascheramento di voci di dati privati ​​o sensibili.

Una volta che i dati sono stati puliti, devono essere convalidati testando gli errori nel processo di preparazione dei dati fino a questo punto. Spesso, durante questo passaggio, un errore nel sistema diventerà evidente e dovrà essere risolto prima di andare avanti.

4. Trasformare e arricchire i dati

La trasformazione dei dati è il processo di aggiornamento del formato o delle voci di valore al fine di raggiungere un risultato ben definito o per rendere i dati più facilmente comprensibili da un pubblico più ampio. L’arricchimento dei dati si riferisce all’aggiunta e al collegamento dei dati con altre informazioni correlate per fornire informazioni più approfondite.

5. Memorizzare i dati

Una volta preparati, i dati possono essere archiviati o incanalati in un’applicazione di terze parti, come uno strumento di business intelligence, aprendo la strada all’elaborazione e all’analisi.

Conclusioni

Infine, possiamo dire che la preparazione dei dati crea dati di qualità superiore per l’analisi e altre attività correlate alla gestione dei dati eliminando gli errori e normalizzando i dati grezzi prima che vengano elaborati. Questo processo è fondamentale, ma richiede molto tempo e potrebbe richiedere competenze specifiche.

Ora, tuttavia, con uno strumento di smart data preparation, il processo è diventato più veloce e più accessibile a una più ampia varietà di utenti.

Pubblicato da Vito Lavecchia

Lavecchia Vito Ingegnere Informatico (Politecnico di Bari) Email: [email protected] Sito Web: https://vitolavecchia.altervista.org

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *