La business intelligence è un sistema semplificato che si basa su un inserimento quasi continuo di informazioni, spesso sotto forma di dati strutturati per l’analisi. Le intuizioni prodotte da questi sistemi vengono utilizzate a livello globale, aiutando le aziende a creare piani di sviluppo più efficaci per il futuro. Le informazioni basate sui dati abbracciano tutto, dalle risorse umane e la strategia di assunzione per ottimizzare le operazioni aziendali e migliorare il marketing.
Lavorare con i dati – foto illustrativa. Credito immagine: Adam Nowakowski tramite Unsplash, licenza gratuita
Tuttavia, per trarre al meglio le informazioni dai dati, gli analisti aziendali devono trasformare i dati grezzi e non strutturati in formati alternativi che si prestano all’analisi. Ad esempio, se il sistema di destinazione in cui condurranno l’analisi funziona meglio con i dati strutturati, parte del processo di trasformazione comporterà la modifica del formato dei dati in una versione strutturata.
Soprattutto mentre ci spostiamo ulteriormente in un’era di elevata disponibilità di dati, ora siamo in grado di trovare dati grezzi in più formati che mai. Sebbene ciò abbia aumentato le possibilità che abbiamo a nostra disposizione quando si tratta di gestione e analisi dei dati, ha anche aumentato la necessità di trasformazioni dei dati. Solo in giro 20% dei dati è strutturato, con l’altro 80% non strutturato o semi-strutturato.
In questo articolo, ci immergeremo nel mondo della trasformazione dei dati, dimostrando:
- Cos’è la trasformazione dei dati
- Sfide comuni nella trasformazione dei dati
- Strategie per un’efficace trasformazione dei dati
Immergiamoci subito.
Cos’è la trasformazione dei dati?
La trasformazione dei dati, come suggerisce il nome del processo, è l’atto di trasformare pezzi di dati da un formato all’altro. In genere, ciò rappresenta una formalizzazione dei dati, contribuendo a strutturare e aumentare l’integrità dei dati. La maggior parte delle volte, la trasformazione dei dati si concentra sulla riorganizzazione o manipolazione dei dati in formati specifici, come preparare i dati per inserirli in un database relazionale.
Sebbene sia possibile condurre analisi su dati non strutturati, è più difficile e riduce la chiarezza, l’efficacia e la qualità degli insight. Invece di passare attraverso questo processo, le aziende utilizzano la trasformazione dei dati per creare dati più coerenti con un livello di qualità di base più elevato.
La trasformazione dei dati è un processo vitale nel mondo dell’ingegneria dei dati e dell’analisi aziendale, poiché consente agli ingegneri di modificare il formato dei dati.
Sfide comuni nella trasformazione dei dati
Man mano che le aziende raccolgono dati e iniziano a trasformarli, probabilmente incontreranno diversi problemi comuni. Tuttavia, la maggior parte di questi problemi ha soluzioni abbastanza semplici, che ti consentono di prepararti in anticipo e rimanere in pista.
Ecco alcune sfide comuni per la trasformazione dei dati:
- Dati mancanti – Se ci sono elementi mancanti nei dati che raccogli, puoi utilizzare una serie di processi prima di trasformarli, come la pulizia, l’attribuzione media o i vicini K-più vicini.
- Sovraccarico di dati – Soprattutto con l’enorme quantità di dati disponibili, molte aziende sovraccaricheranno i propri sistemi cercando di raccogliere troppi dati contemporaneamente. Se devi elaborare molti dati contemporaneamente, esamina il ridimensionamento orizzontale, l’elaborazione parallela e il calcolo distribuito.
Sebbene apparentemente lievi, questi due problemi rappresentano la maggior quantità di sfide che un’azienda dovrà affrontare quando tenterà di trasformare i dati per la propria business intelligence. Tuttavia, agendo per porre rimedio a questi problemi il prima possibile, in particolare con le seguenti strategie, sarai in grado di trasformarti senza preoccupazioni.
Strategie per un’efficace trasformazione dei dati
Se stai cercando di semplificare il processo di trasformazione dei dati, ci sono una serie di tattiche che puoi utilizzare.
Pulisci sempre prima
Una delle regole più importanti da ricordare quando si lavora con le trasformazioni dei dati è che un po’ di lavoro iniziale può fare molto. Ad esempio, se inizi a trasformare i dati senza prima verificarli, potresti aver accidentalmente perso tempo elaborando dati duplicati, raddoppiando il tempo necessario per trasformare i dati senza aumentare le dimensioni del campione.
Per evitare errori inutili o allocazioni errate delle risorse, è una buona idea impegnarsi nella pulizia e nell’elaborazione dei dati. Esaminando i dati con strumenti e rimuovendo duplicati, trovando valori anomali, trovando e quindi affrontando i valori mancanti, ecc., sei in grado di migliorare radicalmente il prodotto finale delle tue trasformazioni.
Anche se la pulizia aumenterà il tempo tra la raccolta dei dati e la trasformazione, a lungo termine farà risparmiare un’enorme quantità di tempo e vale la pena fare il passo in più.
Sfrutta gli strumenti di trasformazione dei dati
Essendo un processo di dati estremamente utile e tipico, ci sono molti strumenti di trasformazione dei dati che gli ingegneri possono utilizzare. Sebbene ogni azienda disponga di sistemi specifici a cui rivolgersi, è importante capire in che modo ogni strumento di dati può essere d’aiuto.
Ad esempio, gli utenti possono rivolgersi a framework di elaborazione distribuiti come Apache Spark per consentire il partizionamento dei dati e l’elaborazione parallela. Come strumento, questo consente alle aziende di aumentare la quantità di dati che possono elaborare in qualsiasi momento. Soprattutto per le aziende che devono gestire grandi volumi di dati, strumenti come questo possono diventare preziosi.
Allo stesso modo, le aziende possono rivolgersi a strumenti di trasformazione dei dati specializzati, come Data Build Tool (dbt). Come strumento, dbt fornisce una serie di funzionalità avanzate che consentono agli ingegneri di gestire le trasformazioni, creare ed eseguire test sulla qualità dei dati e verificare la qualità dei dati. Per le numerose funzioni di cui dispone, qualità dei dati dbt si dice che sia eccellente, contribuendo a creare processi di trasformazione efficaci, potenti e coerenti.
L’utilizzo di strumenti di trasformazione dei dati può ridurre radicalmente la spontaneità del processo e creare una qualità complessiva superiore dei dati trasformati.
Utilizzare tecniche di normalizzazione
La normalizzazione e la standardizzazione sono tecniche che possono aiutare ad aumentare la coerenza e la qualità dei dati trasformati. Quando si trasformano i dati, il risultato finale non sarà sempre perfettamente allineato con i vincoli che hai stabilito, soprattutto quando si tratta di formati strutturati altamente specifici.
Per aggirare questo problema, è possibile utilizzare la normalizzazione e la standardizzazione. Ad esempio, il ridimensionamento min-max e la standardizzazione del punteggio Z, rispettivamente, contribuiranno ad avvicinare i valori finali all’intervallo previsto. Suggerimenti come questi possono aumentare la compatibilità dei tuoi dati senza comprometterne l’accuratezza.
Pensieri finali
La trasformazione dei dati consente alle aziende di fare il punto sui formati di dati che hanno attualmente, delineare i loro requisiti di formato e creare processi che cambieranno rapidamente i dati nel formato desiderato. Nel corso del tempo, la trasformazione dei dati si è evoluta per coprire una serie di altri processi che cercano incoerenze, problemi di sicurezza o normative mancanti all’interno dei dati.
La moderna trasformazione dei dati è un processo incredibilmente efficiente, con la gamma di strumenti, sistemi e framework disponibili che facilitano la trasformazione facile e rapida dei dati. Considerando l’utilizzo internazionale dei dati nell’analisi e nella business intelligence, la trasformazione dei dati si è contraddistinta come uno degli aspetti più importanti dell’ingegneria dei dati attualmente in uso.
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