Definizione di trasformazione dei dati

Il crescente volume di dati offre alle aziende opportunità illimitate per prendere decisioni informate e migliorare i risultati. Ma come è possibile rendere più accessibili a tutti nell'azienda le informazioni riguardanti il business, i clienti e la concorrenza? La risposta è la trasformazione dei dati.

Definizione di trasformazione dei dati

La trasformazione dei dati è il processo di conversione dei dati da un formato a un altro, generalmente da quello del sistema di origine a quello richiesto dal sistema di destinazione. È una componente della maggior parte delle attività di integrazione e gestione dei dati, come il data wrangling e il data warehousing.

Fa parte del processo ELT/ETL e può essere descritta come "semplice" o "complessa" a seconda del livello di elaborazione a cui devono essere sottoposti i dati prima di arrivare al formato di destinazione. Il processo di trasformazione dei dati può essere automatizzato, gestito manualmente o completato con una combinazione dei due metodi.

Per le aziende, la realtà odierna dei big data rende la trasformazione dei dati più importante che mai. Un numero sempre crescente di programmi, applicazioni e dispositivi produce continuamente enormi quantità di dati e il fatto che questi provengono dalle sorgenti più disparate mette sempre a rischio la compatibilità dei dati. È proprio qui che entra in gioco il processo di trasformazione dei dati, che permette ad aziende e organizzazioni di convertire i dati da una qualsiasi sorgente a un formato che può essere integrato, archiviato, analizzato ed estrapolato per una business intelligence fruibile.

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Come funziona la trasformazione dei dati

L'obiettivo della trasformazione dei dati è estrarre informazioni da una sorgente, convertirle in un formato utilizzabile e consegnarle a una destinazione. L'intero processo è noto con la sigla ETL (Extract, Load, Transform, ossia estrazione, caricamento, trasformazione). Durante la fase di estrazione, i dati provenienti da ubicazioni e sorgenti diverse sono identificati e inseriti in un singolo repository.

I dati estratti dall’ubicazione di origine sono spesso grezzi e non utilizzabili nella forma originale; per superare questo ostacolo, devono essere trasformati. Questa è la fase del processo ETL che aggiunge il maggior valore ai dati, premettendone l'estrapolazione ai fini della business intelligence. Durante la trasformazione, vengono eseguite diverse operazioni per convertire i dati nel formato desiderato. In alcuni casi, devono prima essere ripuliti. La pulizia dei dati li prepara per la trasformazione, risolvendo le incoerenze o i valori mancanti. Quindi si passa al processo di trasformazione vero e proprio, che prevede le seguenti operazioni:

  1. Individuazione dei dati. Il primo passo nel processo di trasformazione dei dati consiste nell'identificazione e comprensione dei dati nel formato di origine. È un'operazione che normalmente viene effettuata con l'aiuto di uno strumento di profilazione e aiuta a decidere come elaborare i dati per ottenere il formato desiderato.
  2. Mappatura dei dati. Durante questa fase, si pianifica il processo di trasformazione vero e proprio.
  3. Generazione del codice. Per poter completare il processo di trasformazione, bisogna creare un codice che ne esegua le operazioni. Spesso questi codici sono generati avvalendosi di uno strumento o di una piattaforma di trasformazione dei dati.
  4. Esecuzione del codice. Il processo di trasformazione dei dati è stato pianificato e il codice ora viene messo in azione, convertendo i dati nel formato desiderato.
  5. Verifica. I dati trasformati vengono controllati per assicurarsi che la formattazione sia corretta.

Oltre ai passaggi di base, possono essere effettuate altre operazioni personalizzate, come:

  • Filtraggio (es., selezione di determinate colonne ai fini del caricamento)
  • Arricchimento (es., da nome completo a nome, secondo nome, cognome)
  • Divisione di una colonna in più colonne o viceversa
  • Raggruppamento di dati provenienti da diverse sorgenti
  • Rimozione dei duplicati.

Dopo la trasformazione, i dati sono pronti per essere caricati nel sistema di destinazione e utilizzati.

Infine, è importante notare che non tutti i dati devono essere trasformati. In alcune circostanze, il formato di origine è già utilizzabile senza necessità di alcuna manipolazione. In tal caso si parla di dati a "trasferimento diretto" o "pass-through".

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Vantaggi della trasformazione dei dati

Che si tratti di informazioni sui comportamenti dei clienti, sui processi interni, sulla catena logistica o persino sul tempo, le aziende e le organizzazioni in tutti i settori sono consapevoli del fatto che i dati hanno il potenziale per aumentare l'efficienza e generare profitti. La sfida è quindi fare in modo che tutti i dati raccolti possano essere usati. Sottoponendoli a un processo di trasformazione, le imprese sono in grado di ricavare considerevoli vantaggi dai loro dati, fra cui:

  • Ottimizzare il valore dei dati. Forrester riferisce che tra il 60% e il 73% di tutti i dati non viene mai utilizzato per scopi di business intelligence. Gli strumenti di trasformazione permettono alle aziende di standardizzare i dati per migliorarne l'accessibilità e l'utilizzabilità.
  • Gestire i dati con maggiore efficacia. Poiché il numero di sorgenti di dati è in continuo aumento, le incoerenze nei metadati possono ostacolarne l'organizzazione e la comprensione. La trasformazione perfeziona i metadati consentendo di organizzare e capire meglio cosa si nasconde nel set di dati in questione.
  • Eseguire query più rapide. I dati trasformati sono standardizzati e archiviati in un'ubicazione di origine, dove possono essere recuperati velocemente e facilmente.
  • Migliorare la qualità dei dati. La qualità dei dati sta diventando una delle maggiori problematiche per le organizzazioni, a causa dei rischi e dei costi generati dall'uso di dati di scarsa qualità ai fini della business intelligence. Il processo di trasformazione dei dati può ridurre o eliminare problemi come le incoerenze o i valori mancanti.

Trasformazione dei dati in azione

Imprese e organizzazioni in qualsiasi settore hanno la necessità di trasformare i propri dati. Che si tratti di un'azienda di e-commerce che gestisce milioni di transazioni in centinaia di paesi o di un'organizzazione no profit che deve abbinare i dati dei donatori da provenienze diverse, gli strumenti di trasformazione eliminano gli ostacoli per la produttività e forniscono analisi approfondite dei dati su cui sono state investite tante risorse.

  • RingCentral fornisce soluzioni di telecomunicazione, messaggistica e collaborazione basate sul cloud destinate a piccole imprese e clienti enterprise. Con oltre 100 diversi sistemi in uso, i processi di semplificazione e standardizzazione dei dati sono cruciali per il successo dell'azienda. Usando una soluzione di integrazione dei dati che include l'approccio ETL, RingCentral ha automatizzato le procedure HR in modo che i dipendenti possano dedicarsi maggiormente alle strategie piuttosto che ai compiti amministrativi.
  • L'organizzazione no profit Save the Children UK protegge e salva le vite dei bambini impegnandosi nella preparazione e nella risposta ai disastri naturali e alle crisi umanitarie. Per conseguire i propri obiettivi, l'organizzazione deve gestire con efficacia enormi volumi di dati relativi ai donatori, ai volontari e alle iniziative di compliance. Adottando una piattaforma di gestione dei dati, Save the Children può integrare i dati provenienti da molteplici sorgenti CRM per creare dei database unificati che consentono di trovare le informazioni necessarie rapidamente.
  • Johnson Controls, un'azienda leader nel settore della tecnologia e della manifattura a livello globale, si affida a 200 sistemi ERP e CRM per gestire le sue operazioni internazionali. Con clienti in oltre 150 paesi nel mondo e 120.000 dipendenti, il rapido accesso a dati fruibili è tassativo. Johnson Controls utilizza una piattaforma completa di gestione dei dati per consolidare le informazioni e semplificare i processi trasversalmente in tutte le sue divisioni.

Strumenti di trasformazione dei dati

Si può essere tentati di ricorrere alla codifica manuale per svolgere le funzioni di trasformazione dei dati, ma spesso è più economico ed efficiente usare uno strumento specifico o una piattaforma apposita. La codifica manuale aumenta il rischio di errori e non è facilmente replicabile. Spesso i codici devono essere riscritti ogni volta che si avvia il processo. Di conseguenza, i costi della codifica manuale possono essere decisamente superiori a quelli dell'implementazione di uno strumento ETL.

Gli strumenti ETL offrono vantaggi che vanno oltre i risparmi economici. Possono generare rappresentazioni visive di un flusso di dati, per semplificarne la comprensione, e spesso includono funzioni di parallelizzazione, monitoraggio e failover. Infine, l'integrazione di un codice personalizzato ostacola la crescita e l'innovazione perché richiede competenze difficili da trovare. Qualsiasi risparmio iniziale offerto dalla codifica manuale viene generalmente annullato dai costi di manutenzione sensibilmente maggiori e dall'impossibilità di ampliamento.

Quando si valutano le opzioni disponibili per la trasformazione dei dati, è importante anche tenere conto del fatto che gli odierni ambienti ibridi di elaborazione dei dati sono molto più complessi rispetto al passato. I server convenzionali sono collegati alle piattaforme analitiche di big data e la quantità dei dati è maggiore, sia in locale che nel cloud. Inoltre, si fa più affidamento su un crescente numero di soluzioni distribuite "come servizi" per gestire un'ampia gamma di asset di dati. Gli strumenti ETL spesso includono i connettori necessari per la migrazione dei dati dalle diverse sorgenti.

Infine, gli strumenti ETL sono progettati per ottimizzare ogni fase del processo ETL, riducendo il tempo necessario per trasformare dati grezzi in informazioni di business fruibili.

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Pronti, partenza, trasformazione!

La trasformazione dei dati permette alle organizzazioni di convertire dati provenienti da ubicazioni e formati diversi in informazioni fruibili. A tal fine, semplifica i processi che perfezionano, standardizzano e consolidano tutti questi tipi di dati.

Talend Open Studio for Data Integration offre una singola piattaforma per estrarre, trasformare e caricare i dati, indipendentemente dal formato o dal luogo di archiviazione. Gli strumenti grafici di trascinamento della selezione e una vasta gamma di componenti e connettori fanno sì che i job ETL/ELT possano essere avviati facilmente e rapidamente. Scaricalo oggi stesso.

| Ultimo aggiornamento: settembre 17th, 2019