Che cos’è l’elaborazione dei dati?

Senza l'elaborazione dei dati, le aziende non potrebbero accedere a enormi quantitativi di dati in grado di aiutarle ad acquisire un vantaggio competitivo, oltre a informazioni approfondite su vendite, strategie di marketing ed esigenze dei consumatori. È vitale che aziende di qualsiasi dimensione comprendano la necessità dell'elaborazione dei dati.

Che cos'è l'elaborazione dei dati?

Con elaborazione dei dati si definisce il processo di raccolta dei dati grezzi e la loro trasformazione in informazioni fruibili. È importante che tale processo, in genere affidato a singoli data scientist o a un team, venga eseguito correttamente, per non compromettere il prodotto finale o l'output dei dati.

L'elaborazione inizia a partire da dati grezzi che vengono convertiti in un formato più facilmente leggibile (grafici, documenti, ecc.), con la forma e il contesto necessari per consentirne l'interpretazione da parte dei computer e l'impiego da parte dei dipendenti dell'organizzazione.

Le sei fasi dell'elaborazione dei dati

1. Raccolta dei dati

La raccolta è la prima fase del processo di elaborazione dei dati. I dati vengono estratti dalle sorgenti disponibili, come data lake e data warehouse. È importante che le sorgenti di dati disponibili siano affidabili e ben costruite, in modo che i dati raccolti (e successivamente utilizzati come informazioni) siano della migliore qualità possibile.

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2. Preparazione dei dati

Una volta raccolti, i dati entrano nella fase di preparazione. La preparazione dei dati, talvolta chiamata anche "pre-elaborazione", è la fase in cui i dati grezzi vengono puliti e organizzati per la fase successiva del processo di elaborazione. Durante la preparazione, i dati grezzi vengono rigorosamente controllati per scongiurare la presenza di errori. Lo scopo di questa fase è infatti eliminare dati non buoni (ridondanti, incompleti o non corretti) e iniziare a selezionare dati di ottima qualità per arrivare alla migliore business intelligence possibile.

3. Input dei dati

I dati puliti vengono quindi caricati nel sistema di destinazione (ad esempio, un sistema CRM, Salesforce o un data warehouse come Redshift) e tradotti in un linguaggio comprensibile da tale sistema. L'input dei dati è la prima fase in cui i dati grezzi iniziano ad assumere la forma di informazioni fruibili.

4. Elaborazione

Durante questa fase, i dati caricati nel sistema nella fase precedente vengono effettivamente elaborati per l'interpretazione. L'elaborazione avviene per mezzo di algoritmi di apprendimento automatico, anche se il processo può variare leggermente a seconda della sorgente di dati elaborata (data lake, social network, dispositivi connessi, ecc.) e della sua finalità (analisi di schemi pubblicitari, diagnosi mediche a partire da dispositivi connessi, determinazione delle esigenze dei consumatori, ecc.).

5. Output/interpretazione dei dati

La fase di output/interpretazione è la fase in cui i dati vengono trasformati in informazioni fruibili dall'utente comune. Si tratta di contenuti tradotti, leggibili, spesso nella forma di grafici, video, immagini, testo semplice, ecc. I membri dell'organizzazione possono a questo punto iniziare a utilizzare autonomamente i dati per i propri progetti di analisi.

6. Archiviazione dei dati

L'ultima fase del processo di elaborazione dei dati è l'archiviazione. Una volta elaborati, i dati vengono archiviati per l'impiego futuro. Se è possibile che parte delle informazioni venga utilizzata immediatamente, la maggior parte dei dati servirà ad altri scopi in un momento successivo. Inoltre, l'archiviazione corretta dei dati è un requisito di conformità di normative sulla protezione dei dati, come il GDPR. Se i dati vengono adeguatamente archiviati, i membri dell'organizzazione potranno accedervi senza difficoltà al momento del bisogno.

Il futuro dell'elaborazione dei dati

Il futuro dell'elaborazione dei dati è nel cloud. La tecnologia cloud si basa sulla praticità degli attuali metodi di elaborazione elettronica dei dati, incrementandone velocità ed efficacia. Se i dati sono più veloci e di migliore qualità, le organizzazioni avranno a disposizione un numero maggiore di informazioni da usare per poter estrarre business intelligence di valore.

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Il trasferimento dei big data nel cloud garantisce alle aziende straordinari vantaggi. Le tecnologie cloud per i big data permettono alle organizzazioni di combinare tutte le loro piattaforme in unico sistema facilmente adottabile. Con l'evolversi del software (cosa che accade spesso nel mondo dei big data), solo la tecnologia cloud è in grado di integrare perfettamente sistemi legacy con quelli più recenti.

I vantaggi offerti dall'elaborazione dei dati nel cloud non sono esclusivamente riservati ai grandi gruppi aziendali. In realtà, anche le piccole imprese possono avvalersi della tecnologia cloud traendone profitto. Le piattaforme cloud spesso sono gratuite e offrono la flessibilità di sviluppare ed espandere le funzionalità a mano a mano che l'azienda cresce. Il cloud offre alle aziende la possibilità di crescere a costi contenuti.

Dall'elaborazione dei dati all'analisi

I big data stanno cambiando il modo di fare business e aziende di tutte le dimensioni devono implementare un'efficace strategia di elaborazione dei dati per poter acquisire un vantaggio competitivo. Anche se le sei fasi del processo di elaborazione non cambieranno nel tempo, il cloud ha fatto fare enormi passi avanti alla tecnologia, mettendo a disposizione metodi sempre più sofisticati, economici e veloci.

E ora? È il momento di mettere a frutto i dati. Una volta elaborati, i dati possono essere efficacemente analizzati per ottenere business intelligence. Grazie all'analisi dei dati, è possibile prendere decisioni di business più rapide e più informate. Per iniziare, dai un'occhiata al documento Talend’s Best Practices Report: Operationalizing and Embedding Analytics for Action.

| Ultimo aggiornamento: Marzo 14th, 2019