Il nostro mondo è diventato sempre più basato sui dati. Le organizzazioni di tutte le dimensioni acquisiscono ogni giorno quantità crescenti di dati ed è fondamentale sfruttarle appieno per sbloccare nuove possibilità.
Tuttavia, il processo di trasformazione dei dati non è semplice a causa della grande quantità di dati grezzi. Potrebbe sorprenderti sapere che ogni giorno, circa 2.5 quintilioni bytes dei dati sono generati in tutto il mondo. Un altro problema è che la maggior parte dei dati grezzi è irrilevante per la tua attività.
Che cos'è la trasformazione dei dati?
In generale, la trasformazione dei dati è un processo mediante il quale i dati grezzi vengono trasformati in un formato ottimizzato per i tuoi obiettivi aziendali specifici, rendendoli quindi utilizzabili per la tua azienda.
I dati grezzi della tua attività possono darti molte informazioni sulla tua attività, sui clienti e sui tuoi concorrenti, necessarie affinché le aziende prendano decisioni informate. Tuttavia, quando i dati vengono presentati nella loro forma grezza, non possono essere attendibili. I dati ivi contenuti sono irrilevanti e pertinenti allo stesso tempo. Inoltre, potrebbero esserci errori o valori mancanti nei dati. A volte è possibile trovare dati duplicati.
Durante il processo di trasformazione dei dati, i dati grezzi vengono estratti, puliti e trasformati in un formato adatto per l'integrazione, l'analisi, l'archiviazione e molti altri processi.
La trasformazione dei dati può essere eseguita manualmente o automaticamente utilizzando uno strumento di trasformazione dei dati e può modificare il formato, la struttura, il contenuto o il contesto dei dati per renderli più utili.
"Durante il processo di trasformazione dei dati, i dati grezzi vengono estratti, puliti e trasformati in un formato adatto all'integrazione, all'analisi, all'archiviazione e a molti altri processi".
-Neeraj Agarwal
Perché la trasformazione dei dati è necessaria per la mia azienda?
Le aziende devono trasformare i dati per due motivi: in primo luogo, per trasformarli in informazioni utili e, in secondo luogo, per trasformarli in informazioni fruibili.
I dati grezzi non forniscono molto valore. I dati grezzi da soli rendono difficile prendere decisioni o agire. Un essere umano o una macchina possono utilizzare i dati quando vengono trasformati in un formato comprensibile. Durante questo processo, ai dati vengono applicati algoritmi e regole per ricavare informazioni e schemi che possono essere utilizzati.
Secondo una ricerca di Gartner, le aziende hanno subito perdite per un totale di quasi 15 miliardi di dollari all'anno a causa di scarsa qualità dei dati. I problemi di qualità dei dati sono destinati a peggiorare per le aziende che hanno un gran numero di divisioni aziendali e operazioni in un'ampia area geografica, così come molti dipendenti, clienti, fornitori e prodotti che devono essere gestiti.
Casi aziendali che richiedono la trasformazione dei dati
Affinché qualsiasi azienda abbia successo, la trasformazione dei dati deve essere effettuata indipendentemente dalle dimensioni e dal settore in cui opera. Tuttavia, abbiamo delineato alcuni esempi di applicazioni per la trasformazione dei dati che possono fornire il massimo vantaggio a un'azienda:
E-Commerce
L'attività di e-commerce produce molti dati ogni giorno e il successo dell'attività dipende in gran parte dal modo in cui l'azienda raccoglie informazioni preziose da essa. Pertanto l'importanza della trasformazione dei dati è inevitabile per le aziende di e-commerce.
Bancario
Anche il settore bancario dipende molto dai dati. A partire dalle informazioni sui clienti fino alla creazione di un'offerta personalizzata ai clienti, le banche erano solite consumare una grande quantità di dati. La trasformazione dei dati può aiutare gli istituti bancari a generare preziose informazioni dai dati grezzi.
SANITARIETÀ
Tra tutti i settori che stanno vivendo la trasformazione digitale, l'assistenza sanitaria è in prima linea. Migliaia di ospedali e strutture mediche intelligenti stanno incorporando l'intelligenza artificiale nel modo in cui identificano possibili malattie e operano.
Finanziario
Gli istituti finanziari ricevono informazioni sui loro clienti da una varietà di fonti. Queste informazioni sui clienti non possono essere utilizzate direttamente per portare affari. Pertanto la trasformazione dei dati è un must per convertire i dati dal formato grezzo a informazioni significative.
In che modo la trasformazione dei dati andrà a vantaggio della mia azienda?
Una soluzione di analisi dei dati non è completa senza una trasformazione dei dati. La scarsa qualità dei dati non solo può essere costosa, ma può anche essere inutile. Un'azienda deve essere in grado di estrarre e trasformare i dati in informazioni utili in modo che possa rimanere agile e adattabile.
Di seguito, abbiamo delineato alcuni dei vantaggi dei servizi di trasformazione dei dati per la tua azienda.
Miglioramento della qualità dei dati
Diversi problemi possono sorgere a causa di dati errati. Quando trasformi i tuoi dati, puoi fornire alla tua organizzazione l'opportunità di eliminare i problemi di qualità e ridurre la possibilità di interpretazioni errate per garantire che la tua attività funzioni senza intoppi.
Riduzione dei rischi
Quando si utilizzano dati incoerenti e discrepanti, si mettono a rischio i propri interessi finanziari e reputazionali. La standardizzazione e la qualità dei dati sono fondamentali per ridurre questi rischi.
Avere più dati di business intelligence e analitici disponibili
La maggior parte delle aziende non analizza i propri dati per ottenere business intelligence per la propria attività. Gli strumenti di trasformazione dei dati sono estremamente efficaci per migliorare l'accessibilità dei dati della tua azienda, standardizzarli e utilizzarli nel contesto dell'intelligence.
Efficace gestione dei dati
Quando i dati vengono integrati da una varietà di fonti, c'è una sfida crescente in termini di coerenza dei metadati. La trasformazione dei dati ti aiuterà a migliorare i tuoi metadati e a comprendere il set di dati in modo più accurato.
Visualizzazione dati
Tra le varie fasi coinvolte nel processo di trasformazione dei dati, visualizzazione dati è uno dei più importanti. Analizzare i dati in modo accurato e approfondito diventa più facile quando il rumore viene ridotto e la struttura dei dati viene migliorata.
Quali sono i passaggi coinvolti nel processo di trasformazione dei dati?
Ci sono diversi passaggi coinvolti nel processo di trasformazione dei dati come indicato di seguito:
Scoperta dei dati
Per trasformare i dati, dobbiamo prima identificare e comprendere le informazioni contenute nei file di origine. L'analisi dei dati di origine richiede la considerazione della qualità dei dati, degli attributi di qualità e della struttura dei dati di origine. Utilizzando questo metodo, è possibile eseguire una migliore analisi dei dati e generare preziose informazioni aziendali.
Mappatura dei dati
Come parte di questo processo, gli analisti definiscono i criteri necessari per modificare, abbinare, filtrare, unire e aggregare i singoli campi all'interno del set di origini dati. La mappatura comporta l'estrazione di valore aziendale da più fonti esterne e interne, l'unificazione e quindi la trasformazione dei dati in un formato analitico e operativo.
Estrazione dei dati
Una fase del processo di migrazione prevede lo spostamento dei dati da un sistema di origine a un sistema di destinazione. I dati possono essere recuperati da fonti strutturate (ad es. database) o non strutturate (ad es. flussi di eventi, file di registro) di dati.
Trasforma i dati
Questo è l'ultimo passaggio nel processo di trasformazione dei dati. Esistono più fonti di dati strutturati o non strutturati che vengono raccolti e convertiti in un formato che può essere utilizzato dalle aziende per gestire in modo efficiente i propri dati.
Revisione dei dati
Una volta che i dati sono stati trasformati, sarà necessario controllarli nuovamente per assicurarsi che la trasformazione sia stata accurata. Il processo di revisione può essere paragonato al processo di garanzia della qualità.
Quali sono i diversi metodi di trasformazione dei dati?
Sono disponibili diversi metodi di trasformazione dei dati per ottenere informazioni preziose dai dati:
Trasformazione manuale dei dati
Il passaggio successivo prevede la scrittura manuale di un piccolo pezzo di codice per implementare la trasformazione dei dati. R, Python e SQL sono alcuni dei linguaggi di programmazione più popolari che possono essere utilizzati per eseguire la trasformazione manuale dei dati.
I metodi di trasformazione manuale dei dati richiedono tempo e fatica per trasformare manualmente i dati. Inoltre, il processo richiede una notevole quantità di tempo per codificare manualmente le trasformazioni, testare le trasformazioni e mantenere i codici di trasformazione.
Trasformazione dei dati con strumenti ETL in loco
ETL si riferisce all'estrazione, trasformazione e caricamento. Si tratta principalmente di estrarre i dati da una o più fonti, trasformarli in un formato coerente e quindi caricarli nella destinazione desiderata.
La trasformazione dei dati può essere molto costosa quando si utilizzano strumenti ETL on-premise e, di conseguenza, le aziende stanno ora passando a metodi ETL basati su cloud per eseguire le trasformazioni dei dati.
Trasformazione dei dati con strumenti ETL basati su cloud
Un altro metodo di trasformazione dei dati altamente efficace sono gli strumenti ETL basati su cloud. Con l'aiuto di questi strumenti, le organizzazioni possono elaborare grandi volumi di dati da una varietà di fonti diverse in modo efficiente e tempestivo.
Il nome implica che questi strumenti funzionano attraverso i server cloud, il che significa che sono più convenienti rispetto ai metodi ETL on-premise.
I migliori strumenti di trasformazione dei dati per facilitare il tuo viaggio
Esistono due tipi di strumenti di trasformazione dei dati disponibili sul mercato per aiutare la tua azienda a scavare in profondità nei dati ed estrarne informazioni preziose.
Strumenti di scripting
Questi sono i tipi comuni di strumenti di trasformazione dei dati che funzionano utilizzando i linguaggi di programmazione come SQL o Python. Questo tipo di trasformazione viene solitamente eseguito all'interno di un repository ed eseguito da un sistema che orchestra tutte le trasformazioni per completarle.
Questi strumenti richiedono competenze tecniche in SQL e Python per ottenere il massimo dai dati aziendali.
Strumenti a basso/nessun codice
Questi sono i tipi più semplici di strumenti di trasformazione dei dati. Con questo strumento, le aziende possono caricare i dati nel data warehouse da più fonti utilizzando un'interfaccia semplice e intuitiva che semplifica la gestione dei dati.
C'è un grande vantaggio in questi strumenti, in quanto non richiedono alcuna competenza tecnica per dimostrare la loro capacità di generare preziose informazioni dai dati.
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