Cos'è la trasformazione dei dati?
I dati grezzi nella loro forma originale sono raramente pronti per un utilizzo immediato. Spesso esiste in diversi formati, strutture e livelli di qualità da diverse sorgenti.
Per liberare il proprio valore reale e renderlo idoneo all'analisi, al reporting e ad altri processi aziendali, le variabili dei dati devono essere sottoposte a un processo critico. Questa sezione approfondisce la trasformazione dei dati, esplorando esattamente ciò che comporta e i modi fondamentali in cui ridefinisce i dati per renderli significativi e utilizzabili.
Definizione di trasformazione dei dati
La trasformazione dei dati è il processo di analisi che consente di convertire i dati da un formato, una struttura o un valore a un altro. Si tratta di un passo fondamentale nell'integrazione e nella gestione dei dati, progettato per garantire che i valori dei dati siano accurati, coerenti e compatibili con il sistema target o con i requisiti analitici.
Questa conversione può comportare una serie di attività e tempi di elaborazione, inclusa la pulizia dei dati per rimuovere errori o incoerenze, la riformattazione in base a schemi specifici, la derivazione di nuovi attributi di dati da quelli esistenti o l'aggregazione di valori di dati per fornire viste di riepilogo.
Infine, l’obiettivo dell’analisi della trasformazione dei dati è quello di migliorare la qualità, l’usabilità e il valore dei dati, rendendoli adatti a uno scopo specifico, come il caricamento in un data warehouse, l’inserimento in un’applicazione di business intelligence o la preparazione a modelli di Machine Learning. Colma il divario tra le fonti di dati grezze, spesso eterogenee, e le informazioni perfezionate necessarie per un processo decisionale accurato.
Tipi di trasformazione dei dati
Le trasformazioni dei dati possono essere suddivise in categorie in base agli obiettivi principali e alla natura delle modifiche applicate ai dati.
La comprensione di questi tipi consente di selezionare i metodi più appropriati per affrontare sfide specifiche legate ai dati. Le categorie più comuni comprendono la preparazione dei valori dei dati per l'integrazione con altri dataset e la ridefinizione della struttura intrinseca per una migliore analisi o archiviazione.
Trasformazioni per l'integrazione dei dati
Le trasformazioni dell'integrazione dei dati sono principalmente finalizzate a combinare e consolidare i valori dei dati provenienti da diverse origini per creare un set di dati unificato e coerente.
Quando si riuniscono informazioni provenienti da diversi sistemi, database o applicazioni, queste trasformazioni garantiscono la compatibilità e la coerenza. Una trasformazione comune dell'integrazione è il consolidamento o l'aggregazione dei dati, in cui vengono riepilogati i dati provenienti da più record o origini, ad esempio il calcolo delle vendite totali mediante l'unione delle cifre dei database regionali per l'analisi.
Un'altra tecnica fondamentale è l'unione, che consiste nell'unione di righe di due o più tabelle basate su colonne correlate, collegando in modo efficace set di dati distinti.
Anche la conversione del tipo di variabili di dati è fondamentale, in quanto garantisce che valori di dati quali date o numeri siano in un formato coerente in tutte le origini. Considerare i tipi integer o int, con int utilizzato quando necessario e non utilizzando un campo di testo quando int è più appropriato.
Tecniche di strutturazione dei dati
Le tecniche di strutturazione dei dati modificano lo schema, il layout o l'organizzazione dei dati stessi, anziché solo i relativi valori o il formato in relazione ad altri set di dati e valori. Queste trasformazioni hanno lo scopo di rendere i valori dei dati più adatti a specifici modelli analitici, sistemi di storage o requisiti di reporting.
Una tecnica fondamentale di strutturazione è il filtraggio, che consiste nel selezionare righe o colonne specifiche in base a criteri definiti, restringendo così il dataset alle informazioni rilevanti. L'ordinamento dispone le variabili di dati in un particolare ordine, che può essere importante per l'analisi o la presentazione.
La derivazione è un'altra tecnica potente in cui vengono creati nuovi attributi dei dati a partire da quelli esistenti, ad esempio il calcolo di un'età dalla data di nascita o la creazione di un margine di profitto a partire dai dati su ricavi e costi.
Il pivot e l'annullamento del pivot sono trasformazioni che consentono di ruotare i dati tra formati ampi e lunghi, il che può essere critico per alcuni tipi di strumenti di analisi o di creazione di grafici.
Processo di trasformazione dei dati
La trasformazione delle variabili dei dati è un processo sistematico, progettato per garantire che i dati vengano convertiti in modo accurato ed efficiente per soddisfare specifici obiettivi di trasformazione.
Questo processo prevede una serie di fasi ben definite, dalla comprensione iniziale dei dati di origine alla consegna finale dell'output trasformato, oltre a un'attenta considerazione del momento in cui tali operazioni dovrebbero avvenire.
Passaggi del processo di trasformazione dei dati
Il processo in uso e il tempo necessario per trasformare i valori dei dati seguono in genere una sequenza di passaggi logici. Inizia con l'individuazione e la profilatura delle variabili di dati, in cui i dati di origine vengono esaminati attentamente per comprenderne la struttura, il contenuto, la qualità e le eventuali relazioni esistenti.
Questa comprensione fondamentale è fondamentale per definire i cambiamenti necessari. In seguito all'individuazione, vengono definite le regole di trasformazione, le tecniche e la logica. Questo comporta la specifica della modalità di modifica dei dati, ad esempio il mapping dei campi di origine ai campi di destinazione, la definizione di procedure di pulizia per dati incoerenti o la definizione di calcoli di aggregazione dettagliati.
Una volta definite le regole, il mapping dei dati collega esplicitamente gli elementi dati di origine agli elementi corrispondenti nello schema di destinazione. Con i mapping dei valori e le regole in vigore, il passaggio successivo consiste nella generazione del codice o nella configurazione dello strumento.
È qui che la logica di trasformazione viene effettivamente implementata, sia scrivendo script personalizzati (ad esempio, SQL, Python) o configurando strumenti specializzati ETL (Extract, Transform, Load). Il fulcro del processo è la fase di esecuzione, in cui le trasformazioni definite vengono applicate al dataset.
Programmazione e programmazione nella trasformazione dei dati
La pianificazione e la tempistica dei processi di trasformazione dei dati richiedono considerazioni operative critiche che hanno un impatto diretto sull'aggiornamento dei dati e sulle risorse di sistema. Le trasformazioni possono essere eseguite in diversi modi a seconda delle esigenze aziendali e delle caratteristiche dei dati.
L'elaborazione batch è un approccio di analisi comune in cui le trasformazioni vengono eseguite a intervalli pianificati, ad esempio notturni, settimanali o mensili. Questo metodo è adatto a grandi volumi di dati quando gli aggiornamenti in tempo reale non sono essenziali.
Al contrario, l’elaborazione in tempo reale o quasi in tempo reale trasforma i valori dei dati man mano che arrivano o con un ritardo minimo. Questo aspetto è fondamentale per le applicazioni che richiedono informazioni aggiornate al minuto, come il rilevamento delle frodi o la tariffazione dinamica.
Un altro approccio consiste nell'elaborazione basata su eventi, in cui le trasformazioni vengono attivate da eventi specifici, ad esempio una nuova registrazione cliente o una vendita completata.
La scelta del codice, del processo e della strategia e delle tecniche temporali dipende da diversi fattori, tra cui il volume dei dati, la velocità di generazione dei nuovi dati, i requisiti aziendali per la valuta dei dati, le capacità dei sistemi di origine e di destinazione e le finestre temporali di elaborazione dei dati disponibili. Una pianificazione efficiente assicura la disponibilità dei dati trasformati quando necessario, senza sovraccaricare i sistemi o interrompere le operazioni critiche.
Importanza della trasformazione dei dati nelle aziende
Le variabili dei dati in qualsiasi formato sono spesso acclamate come il nuovo petrolio, ma proprio come il petrolio greggio, anche i dati grezzi devono essere perfezionati, per cui devono sbloccarne il valore reale e le informazioni. Il codice di trasformazione dei dati è questo processo di affinamento critico. La sua importanza nelle aziende non può essere sopravvalutata, in quanto influisce direttamente sulla qualità delle informazioni, sull'efficienza delle operazioni e sulla capacità di prendere decisioni strategiche informate.
Convertendo le informazioni dei dati in un formato di valori coerente, affidabile e utilizzabile, le aziende possono sfruttare la propria potenza di codice per ottenere vantaggi competitivi e raggiungere gli obiettivi di cui hanno bisogno.
Casi d'uso nell'analisi aziendale
Le applicazioni di trasformazione dei dati sono diffuse e parte integrante di un’analisi aziendale efficace:
- Business intelligence Uno dei principali casi d’uso di queste tecniche è rappresentato dai servizi avanzati di business intelligence e di Cloud analytics . Trasformazione dei dati in strumenti di BI per generare dashboard e report accurati, fornendo una chiara visibilità degli indicatori di prestazioni chiave e delle metriche operative.
- Data Warehouse La trasformazione dei dati è fondamentale anche per il data warehousing. I dati di più sistemi operativi vengono trasformati e caricati in un data warehouse centrale, creando un repository storico di dati puliti e integrati adatti per l'analisi dei trend e le query complesse.
- Campagne di marketing: Inoltre, nell'analisi delle campagne di marketing, le informazioni sui dati provenienti da diversi canali (social media, posta elettronica, analisi dei dati Web) vengono trasformate per standardizzare metriche come i tassi di engagement e conversione, consentendo una valutazione accurata dell'efficacia della campagna e del ritorno sull'investimento.
- Conformità? La conformità alle normative e l'audit spesso richiedono tecniche che trasformino i dati in formati specifici, richiesti dagli organismi governativi, per garantire che le aziende rispettino gli standard legali e di settore.
Infine, i settori in espansione dell'analisi predittiva e del Machine Learning si basano in larga misura su dati di alta qualità e ben strutturati; i processi di trasformazione come la normalizzazione, la scalabilità delle funzionalità e la codifica di variabili categoriche sono passaggi essenziali della pre-elaborazione per costruire modelli efficaci.
Sfide associate alla trasformazione dei dati
Nonostante gli evidenti vantaggi e approfondimenti utili, il processo di data insights transformation code non è privo di ostacoli. Una sfida significativa risiede spesso nei problemi di qualità dei dati iniziali. I valori dei dati di origine possono essere afflitti da incoerenze, valori mancanti, inesattezze o informazioni obsolete, che richiedono sforzi di pulizia approfonditi prima ancora di poter iniziare una trasformazione significativa.
Anche la complessità delle trasformazioni necessarie può porre delle difficoltà: tradurre regole aziendali complesse in una logica di trasformazione precisa, in particolare quando si tratta di gestire strutture e formati di dati diversi, richiede competenza e un'attenta pianificazione.
Anche la scalabilità è un aspetto fondamentale. Poiché i volumi di dati e la velocità continuano a crescere in modo esponenziale, i processi di trasformazione devono essere progettati per gestire questo carico in modo efficiente, senza che si verifichino colli di bottiglia.
A tal fine è spesso necessario utilizzare infrastrutture solide e algoritmi ottimizzati. La trasformazione dei dati può anche richiedere un notevole dispendio di risorse e costi, grazie a investimenti in software specializzati, tecnici specializzati e tempi di elaborazione molto lunghi.
Strumenti per la trasformazione dei dati
Per facilitare il processo di trasformazione dei dati è disponibile un'ampia gamma di strumenti e tecniche, che vanno dal software consolidato alla piattaforma di dati all'avanguardia .
La scelta dello strumento dipende spesso dalla complessità delle trasformazioni, dal volume dei dati, dai requisiti di velocità di elaborazione, dall'infrastruttura esistente e dalle competenze tecniche degli utenti. Questi strumenti consentono di automatizzare e semplificare la conversione dei dati grezzi in informazioni preziose.
Software e applicazioni comuni
Per molti anni, gli strumenti ETL (Extract, Transform, Load) sono stati i cardini della trasformazione dei dati del codice. Il software fornisce ambienti completi per la progettazione, l'esecuzione e la gestione di workflow di trasformazione complessi.
Queste piattaforme offrono in genere un'interfaccia grafica per la creazione di pipeline di dati e un'ampia gamma di componenti di trasformazione predefiniti.
Al di là delle soluzioni ETL dedicate, SQL (Structured Query Language) rimane uno strumento fondamentale per la trasformazione dei dati, in particolare quando si lavora direttamente all’interno di database relazionali, data warehouse e data lakehouse.
Le sue potenti funzionalità di query consentono di manipolare, aggregare, unire e filtrare i dati in modo efficace. Per una logica di trasformazione più personalizzata o complessa, i linguaggi di programmazione sono ampiamente utilizzati.
Tecniche e tecnologie emergenti
La trasformazione dei dati è in continua evoluzione e sta emergendo una serie di nuove tecniche e tecnologie per affrontare le sfide legate ai dati moderni. Un cambiamento significativo è l'ascesa del paradigma ELT (Extract, Load, Transform).
A differenza dell'ETL tradizionale, l'ELT consiste nel caricare dati grezzi nel sistema di destinazione, in genere un potente data warehouse Cloud (come Snowflake, BigQuery o Redshift), e quindi nell'eseguire trasformazioni utilizzando le capacità di elaborazione del warehouse.
Strumenti come il dbt (Data Build Tool) hanno acquisito importanza grazie all'utilizzo di analisti e ingegneri per definire le trasformazioni utilizzando SQL all'interno di questo framework ELT, promuovendo il controllo delle versioni, il test e la collaborazione.
L’Intelligenza Artificiale (IA) e il Machine Learning (ML) sono sempre più integrati nei processi di trasformazione dei dati.
Queste tecnologie possono automatizzare ed evitare di ritardare l'utilizzo di attività complesse come il mapping degli schemi, l'identificazione e la correzione di problemi di qualità dei dati, l'individuazione di anomalie e la possibilità di suggerire regole di trasformazione rilevanti. Questo approccio basato sull’IA mira a rendere le trasformazioni più intelligenti, efficienti e meno dipendenti dall’intervento manuale.
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