Chi ben comincia è a metà dell’opera, e questo vale anche in ambito data governance e data analysis: ecco perché la data preparation è un momento cruciale per qualsiasi tipo di progetto, sia che si tratti dell’ottimizzazione di processi industriali sia gestionali.
Cos’è la data preparation, una metodologia di razionalizzazione del dato
La data preparation è una metodologia nata al fine di preparare al meglio i dati per l’analisi degli stessi. Dopo un processo di pulizia e organizzazione, questi ultimi risultano, infatti, più facilmente gestibili per la fase di analisi, risparmiando tempo ed impegno delle risorse.
Dati puliti, quindi, sono sinonimo di qualità e accessibilità. Naturalmente, più il data set è complesso, più tempo occorrerà per la preparazione preliminare, prima di dare in pasto i dati agli algoritmi opportunamente addestrati per “macinarli”.
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.
Ovviamente, non è solo una questione di tecnologie: le competenze sono al primo posto, ecco perché il team di Aramix è composto da un’eccellenza STEM multidisciplinare, i nostri Data Scientist sono Phd in matematica, ingegneria, statistica, informatica.
Le 4 fasi della data preparation, dalla raccolta alla validazione
La data preparation è sicuramente coinvolta in questa evoluzione: andiamo a vedere nello specifico di quali passaggi si compone.
Data gathering, la fase di 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, macchinari e molto altro.
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.
Data discovery, la fase di 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.
Il terzo passaggio: il data cleansing, la pulizia del data set
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 duplicazione. La deduplica può richiedere 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).
Data Modeling, tra strutturazione, 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.
La Data Validation, un check di accuratezza conclusivo
La Data Validation è l’ultima fase della preparazione dei dati, che vengono sottoposti a un ulteriore controllo automatico per verificarne accuratezza e coerenza.
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.
Concludendo, la data preparation vale anche se non si hanno (abbastanza) dati?
Ma cosa accade alle aziende che non hanno raccolto un numero sufficiente di dati utili e “parlanti”? L’AI e i modelli matematici vengono in aiuto anche in questo caso.
Infatti, in quel caso l’esperienza dell’azienda viene trasferita a professionisti esperti nell’osservazione numerica dei fenomeni, capaci di compensare le variabili che non possono essere osservate direttamente, attraverso variabili esogene al processo che possano aiutare a dedurre quelle mancanti. In molti progetti “su carta”, ad esempio, bisogna partire da pochi dati e poi moltiplicarli sulla base di evidenze teoriche per riuscire a concretizzare pattern ed estrarne valore.
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 momento storico, l’Intelligenza Artificiale applicata ai dati diventa un alleato chiave per le aziende garantendo maggiore efficienza, flessibilità e produttività.
