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.
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.