Cos’è il Data Processing?
I dati rappresentano la risorsa forse più importante posseduta dalle aziende. Ecco perché l’elaborazione dati è un processo cruciale per il successo e la crescita continui di qualsiasi organizzazione. La raccolta e "traduzione" delle informazioni aziendali tramite il Data Processing permettono alle aziende di identificare le tendenze emergenti, individuare eventuali problemi e scoprire nuove opportunità.
Significato di Data Processing
I dati sono ovunque e riguardano tutti gli aspetti delle attività aziendali, dalle preferenze dei clienti alle prestazioni dei fornitori, passando per l'efficienza dei flussi di lavoro e dei processi interni. Senza l’elaborazione dei dati, qualsiasi dato grezzo è però inutile perché privo di contesto o significato. E nell’era odierna del Big Data, il problema non fa che aumentare. Il risultato finale? Qualsiasi informazione utile nei dati che potrebbe supportare future strategie aziendali e migliorare l’efficienza e la redditività rimane nascosta in un database.
Il Data Processing può richiedere grandi quantità di dati che, grazie all’esperienza di data scientist e data engineer, vengono raccolti, organizzati e memorizzati prima di essere presentati agli stakeholder aziendali in formati coerenti tramite documenti, tabelle o grafici. Grazie all’elaborazione dei dati, i Big Data smettono improvvisamente di essere sovrabbondanti e indecifrabili e si trasformano in una risorsa preziosa che alimenta il processo decisionale aziendale.
Come iniziare a elaborare dati in modo efficace
Un’elaborazione dati efficace implica l’adozione di un approccio metodico di sei step. Ecco le diverse fasi:
Step 1: raccolta dei dati
La fase più importante dell’elaborazione dati consiste nella raccolta da fonti affidabili, precise e di alta qualità. Queste informazioni vengono generalmente salvate in data lake e data storage ufficiali, pronte per iniziare il processo di Data Processing. Utilizzando fonti di raccolta anche se sbagliate, il meccanismo descritto dall’espressione "spazzatura dentro, spazzatura fuori" diventa un costoso (e probabile) risultato per qualsiasi iniziativa di elaborazione dati.
Step 2: pulizia dei dati
Anche i dati di alta qualità possono presentare diversi problemi come errori, duplicazioni, inserimenti incompleti o non corretti. La fase di pulizia dei dati consente di identificare le informazioni errate e risolvere eventuali problemi, per disporre dei migliori dataset possibili per l'elaborazione.
Step 3: inserimento dei dati
Una volta puliti, i dati possono essere inseriti in una soluzione di elaborazione dati come un sistema CRM o ERP, tramite diverse sorgenti di input. Questo processo permette di "tradurre" i dati in un formato comprensibile per la soluzione.
Step 4: elaborazione dei dati
Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning analizzano i dati, raccogliendo e organizzando i dataset in base ai propri criteri. I parametri del Data Processing possono essere incentrati su qualsiasi aspetto delle operazioni aziendali, dal comportamento del cliente al tracking dei risultati di pubblicità e marketing.
Step 5: risultati dei dati
I dati che derivano dall’elaborazione sono pronti per essere utilizzati da analisti non esperti, per identificare e interpretare questi risultati. Le informazioni ottenute possono infatti essere presentate agli stakeholder in formati comprensibili come grafici, infografiche, testi o altro. È importante ricordare che tutti gli output generati dal Data Processing possono essere reinseriti nel sistema ed elaborati nuovamente per disporre sempre di informazioni aggiornate e di valore.
Step 6: storage dei dati
Elaborare dati significa avere la possibilità di salvare tutte le informazioni e poterle recuperare rapidamente per necessità future. La cosa più importante è che i dati siano archiviati nel rispetto delle normative locali sulla protezione dei dati, come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR). In questo modo non solo è possibile approfittare delle informazioni e dell’analisi dei dati, ma anche dimostrare alle autorità di regolamentazione che i dati sono protetti e conformi in qualsiasi momento.
Quali sono i 4 tipi di elaborazione dati?
Attività e applicazioni differenti spesso richiedono dati per essere elaborate in modi diversi e accedere così alle informazioni necessarie. Esistono quattro tipi principali di elaborazione dei dati:
Elaborazione dati in batch
I dati vengono raggruppati prima che venga assegnato un orario per l’elaborazione, in genere durante le ore in cui non si verificano picchi di traffico. Questo approccio è ottimale per analizzare grandi volumi di dati relativi a sistemi di reporting e contabilità alla fine della giornata lavorativa.
Elaborazione dati in tempo reale
Appena ricevuti, i dati vengono elaborati e restituiscono risultati istantanei. In genere, questi insiemi di dati sono di piccole dimensioni come quelli generati dalle transazioni online e dalla messaggistica istantanea.
Elaborazione dati online
Elaborazione dati analitica online
Progettata per la Business Intelligence e l’analisi delle tendenze, l’elaborazione analitica online (OLAP) è ottimizzata per "interrogare" i dataset tramite domande analitiche prima di produrre un report.
Perché il Cloud computing è essenziale per l’elaborazione dei dati
Tutto dipende dai Big Data, quegli enormi volumi che, se non organizzati e ordinati correttamente, per un'azienda possono diventare un problema invece che una soluzione. Mentre i sistemi legacy hanno difficoltà a gestire insiemi di dati così ampi, il Cloud computing si è fatto strada cambiando per sempre il panorama del Data Processing.
Le aziende possono ora centralizzare i propri diversi sistemi su un server dati basato sul Cloud, in grado di gestire i carichi di lavoro massivi generati dai Big Data. In questo modo, gli esperti dei dati dispongono della piattaforma e degli strumenti necessari per raccogliere informazioni e dati essenziali utilizzando una tecnologia più veloce, scalabile e meno costosa rispetto alle soluzioni legacy esistenti. L’elaborazione dati consente inoltre di introdurre sistemi completi di gestione del ciclo di vita dei dati e processi di backup solidi.
OVHcloud e l’elaborazione dati
Oltre a fornire un’ampia gamma di soluzioni di storage, OVHcloud offre servizi di Machine Learning di prim’ordine e servizi di Data Analytics progettati per elaborare i dataset con uno sforzo minimo, il tutto contribuendo a creare informazioni fruibili per una migliore gestione e crescita aziendale.
