Che cos'e la trasformazione dei dati? Tutto da sapere

Introduzione alla trasformazione dei dati

Le organizzazioni di tutti i settori e dimensioni producono dati grezzi ogni giorno. Infatti, le statistiche mostrano che la societa media gestisce 162,9 TB di dati. Per analizzare il flusso di informazioni in entrata, i team aziendali devono ristrutturare queste metriche e renderle accessibili.

Conosciuto anche come trasformazione dei dati, questo processo aiutera i dirigenti a comprendere meglio i loro dati. A cui possono quindi eseguire analisi approfondite e sviluppare strategie di business competitive.

Che cos'e la trasformazione dei dati?

La trasformazione dei dati e il processo di conversione del formato, del valore o della struttura dei dati in un'altra forma. Cio comporta l'aggiunta, la replica e l'eliminazione di voci, oltre a standardizzarne l'estetica. Si tratta inoltre di identificare il formato corrente delle informazioni e la mappatura dei dati, nonche la memorizzazione delle metriche in un database appropriato. Le persone di solito eseguono trasformazioni dei dati per tradurre i dati grezzi in informazioni pulite e utilizzabili.

Secondo uno studio di Forbes, il 95% delle aziende ha affermato che la gestione dei dati non strutturati e un problema per il loro funzionamento. Pertanto, le aziende investono sempre piu in metodi e tecniche per trasformare le fonti di dati. In questo modo e possibile gestire, integrare e spostare i dati. Cio arricchisce quindi le informazioni delle metriche grezze ed evidenzia approfondimenti vitali riguardanti le funzioni interne ed esterne.

Vantaggi e sfide della trasformazione dei dati

Trasformando i dati da un formato all'altro, le aziende possono trarre molti vantaggi, ma possono anche affrontare varie sfide.

Vantaggi

Di seguito sono riportati i vantaggi che le aziende possono godere con le trasformazioni dei dati.

• Organizzazione migliorata - Quando i dati sono puliti e la sua struttura e standardizzata, persone e sistemi informatici possono localizzarli con facilita e accessibilita. I dati possono anche essere organizzati rapidamente in base al nuovo formato o tipo.

• Qualita dei dati migliorata - Il processo di trasformazione garantisce che tutti i valori nulli, le voci duplicate, i difetti e i formati non corretti vengano rettificati. Pertanto, formattando e convalidando correttamente i dati, la sua qualita complessiva migliorera.

• Compatibilita garantita. I dati possono essere convertiti per piu scopi in vari modi. Cio significa che un'origine dati puo essere compatibile con applicazioni e sistemi aziendali diversi.

Sfide

Di seguito sono riportate le sfide che le aziende possono affrontare durante la conversione dei dati.

• Processi costosi - A seconda dell'infrastruttura dei dati, del software e dei sistemi applicativi, il processo di trasformazione potrebbe essere costoso per le aziende. Le aziende potrebbero anche dover disporre di budget per le licenze, specialisti IT e dati e strumenti.

• Rallenta le operazioni - Le trasformazioni dei dati richiedono tempo e risorse. Ad esempio, dopo aver convertito il formato di una metrica, il personale dovra immettere i dati nei sistemi aziendali. Cio puo rallentare le operazioni, poiche i team devono concentrarsi sull'aggiornamento dei propri dati.

• Lavoro intensivo - Il lungo processo di conversione dei dati richiede diligenza e competenza. Qualsiasi negligenza si tradurra in inesattezza e errori di battitura nel database. Questo porta poi a strategie aziendali disinformate e al processo decisionale.

• Esegui trasformazioni multiple - Spesso le aziende trasformeranno i dati, solo per scoprire in seguito che non sono compatibili con le loro esigenze. Inoltre, possono avere piu sistemi che richiedono diversi formati di dati. Pertanto, i team dovranno convertire le loro metriche piu di 1 volta.

4 fasi di trasformazione dei dati

La pratica di tradurre i dati variera in base alle esigenze e ai sistemi di un'azienda. Ad esempio, un piccolo servizio di autocarri alimentari avra bisogno di una strategia di trasformazione dei dati in grado di gestire le informazioni relative ai costi degli alimenti e all'inventario.

D'altra parte, un grande magazzino di fascia alta vorra tecniche per tradurre i dati sulle relazioni con i clienti e il comportamento di acquisto. Tuttavia, il processo di trasformazione dei dati ha un sistema di base che puo essere utilizzato per tutte le aziende. Di seguito sono riportati i passaggi di base per la creazione o l'implementazione di un sistema di trasformazione .

1. Interpretare i dati

Prima di iniziare il processo, i responsabili dell'organizzazione devono comprendere il tipo di dati che attualmente gestiscono. E anche importante identificare in quale formato o struttura devono essere trasformati le metriche. Determinando gli obiettivi specifici per la trasformazione dei dati fin dall'inizio, i team aziendali possono lavorare in modo efficiente e produttivo. Inoltre, li aiuta a pianificare il processo complessivo, evitando ritardi e passaggi non necessari.

Un modo in cui le organizzazioni possono semplificare l'interpretazione dei dati consiste nell'utilizzare la modellazione dimensionale. Questo processo classifica due tipi di obiettivi di trasformazione dei dati.

• Tabelle delle dimensioni - Queste voci evidenziano il contesto dei dati relativi a chi, cosa, dove, quando, perche e come. Detti anche l'anima del data warehouse, le tabelle delle dimensioni includono dettagli descrittivi e punti di ingresso.

• Tabelle dei fatti - Queste tabelle comprendono misurazioni e fatti relativi ai processi aziendali. Risponde alla domanda di quanti e detiene le metriche che i team analizzeranno. Ad esempio, le voci di una tabella dei fatti potrebbero avere informazioni sui ricavi delle vendite per la settimana o sui prodotti venduti in un mese.

2. Esaminare la qualita dei dati

Dopo aver determinato i formati dei dati e gli obiettivi, i team aziendali possono iniziare ad esaminare la qualita dei dati. Cio comporta il controllo delle metriche per assicurarsi che siano accurate e non duplicate. L'esecuzione di una valutazione della qualita aiutera anche i team a individuare eventuali valori danneggiati o set di dati mancanti. Si tratta di un passaggio cruciale perche i dati difettosi possono causare ritardi nelle fasi successive del processo di trasformazione.

3. Trasformare i dati

Le organizzazioni possono finalmente iniziare a trasformare i propri dati in questa fase. Questo passaggio comporta la selezione di un set di dati e la sua sostituzione con una nuova metrica che soddisfi gli standard del formato dei dati di destinazione. Ad esempio, una piccola azienda puo trasformare il suo file JPEG obsoleto in JPEG2, una versione piu recente di JPEG, ristrutturando o sostituendo i tag.

4. Rivedere la qualita dei nuovi dati

Una volta tradotti i dati, il team aziendale deve eseguire un secondo controllo di qualita. Questo per garantire che le informazioni e la struttura dei dati rimangano invariate durante il processo di trasformazione. Il team deve cercare di identificare eventuali incongruenze, errori o metriche mancanti e controllare questi problemi. Se ci sono discrepanze nei dati di output, il team deve correggere le informazioni e apportare modifiche al processo, se necessario.

Tipi di trasformazione dei dati

Esistono diversi tipi di trasformazione dei dati che le organizzazioni possono eseguire per comprendere meglio le proprie operazioni. Questi metodi consentono alle aziende di sfruttare efficacemente le loro diverse informazioni e ottenere una migliore visibilita sulle funzioni aziendali. Di seguito sono riportate le forme piu comuni di trasformazione dei dati.

Aggregazione dei dati

Questo si riferisce alla ricerca, alla raccolta e alla presentazione di dati in diversi report. Ad esempio, le organizzazioni eseguiranno l'aggregazione dei dati quando vogliono ricercare gli stipendi dei loro dipendenti maschili da confrontare con gli stipendi dei loro dipendenti femminili. A tal fine, devono aggregare il numero totale del personale maschile e femminile e quindi il totale degli stipendi per ciascun gruppo.

Pulizia dei dati

Detto anche lavaggio dei dati e pulizia dei dati, la pulizia dei dati comporta l'eliminazione di informazioni obsolete, nulle, duplicate e non corrette per migliorare l'accuratezza. Richiede inoltre la valutazione dei dati per errori di sintassi, frammenti e errori di battitura. I team aziendali puliranno i propri dati effettuando analisi diligenti delle loro metriche e seguendo rigorosi protocolli per l'archiviazione dei dati.

Deduplicazione dei dati

Sebbene simile alla pulizia dei dati, la deduplicazione dei dati si concentra sull'identificazione e l'eliminazione di piu copie delle stesse informazioni. Questo processo e noto anche come storage a istanza singola, factoring di compatibilita e compressione intelligente. Per eseguire la deduplicazione dei dati, i team devono analizzare le metriche e confrontarle con le informazioni esistenti nel sistema. Con l'uso di algoritmi di deduplicazione, tutte le copie saranno cancellate automaticamente.

Integrazione dei dati

L'integrazione dei dati e l'atto di compilare diversi tipi di dati e di compilarli in un'unica struttura o posizione. Ad esempio, un rivenditore sta conducendo l'integrazione dei dati quando uniscono set di dati sulle vendite con le prestazioni di marketing. Questo processo consente alle aziende di analizzare piu facilmente grandi volumi di dati e consente di evidenziare informazioni preziose sul loro funzionamento complessivo.

Convalida dei dati

Questo e il processo di definizione di standard e algoritmi automatizzati in modo che i sistemi aziendali possano agire quando c'e un problema di dati. Una societa, ad esempio, puo creare una regola in cui il sistema contrassegna o notifica all'utente quando i campi di un database sono vuoti. Questo aiuta il personale a identificare e correggere tempestivamente i problemi. Con la convalida dei dati, le aziende possono garantire l'accuratezza e la qualita dei dati dopo la trasformazione.

Formatta revisioni

Le revisioni dei formati comportano il riconoscimento delle discrepanze nei tipi di dati e la loro correzione di conseguenza. Alcuni problemi di formattazione possono verificarsi quando i campi sono numerici, ma le voci sono in testo. Altre incongruenze possono verificarsi con date, orari e misurazioni. Le revisioni dei formati includono l'implementazione dei limiti di caratteri, la standardizzazione degli schemi e la creazione di colonne per gli elenchi.

Divisione dei dati

La suddivisione dei dati avviene quando una singola colonna di un database e divisa in piu colonne. Questo aiuta a organizzare i dati e semplifica il processo di analisi. La suddivisione dei dati e utile anche per gli imprenditori che desiderano condurre analisi sperimentali e testare i loro set di dati. Possono creare una singola colonna per i dati originali controllati per garantire che non vengano toccati durante l'analisi.

Filtraggio dati

Si tratta di metodi e tecniche consolidati che le aziende utilizzano per perfezionare i loro set di dati multipli. Filtrando diverse origini dati, i team aziendali possono rimuovere informazioni ripetute e metriche irrilevanti nel proprio sistema. Una procedura comune di filtraggio dei dati e l'utilizzo di campi, colonne e righe specifici per l'analisi.

Ad esempio, se un manager desidera esaminare solo il comportamento di acquisto dei propri clienti, selezionera la colonna che mostra le transazioni cronologiche. Questo filtra le informazioni non necessarie, come gli indirizzi dei clienti e le informazioni della carta di credito.

Partecipare ai dati

L'unione dei dati avviene quando l'utente finale collega due o piu tabelle insieme. Questa e considerata la caratteristica piu importante della trasformazione dei dati perche aiuta gli utenti a vedere la relazione tra piu set di dati. Un'azienda puo unire le metriche relative alle vendite mensili con il coinvolgimento del pubblico dei social media, ad esempio. Cosi facendo consente loro di vedere se il loro marketing online sta contribuendo alle entrate.

Key takeaway - Trasformazione dei dati

• La trasformazione dei dati e il processo di conversione del formato, del valore o della struttura dei dati in un nuovo modulo. La pratica comporta generalmente l'aggiunta, la copia e l'eliminazione delle voci e la standardizzazione delle strutture.

• Le organizzazioni di tutti i settori possono sfruttare le proprie origini dati grezze con la trasformazione dei dati. Con questo processo, le aziende e le piccole imprese possono ottenere informazioni preziose sulle loro operazioni interne ed esterne. Inoltre, semplifica il processo di gestione dei dati poiche tutti i loro set di dati possono essere resi compatibili con diversi sistemi aziendali.

• Gli strumenti di trasformazione dei dati offrono vantaggi chiave. Questi includono il miglioramento delle competenze organizzative, il miglioramento della qualita dei dati e la garanzia della compatibilita dei dati con varie piattaforme.

• Ci sono anche delle sfide quando si tratta di tradurre set di dati. Questi comportano un aumento delle spese, rallentamento delle operazioni, piu lavoro e piu processi di integrazione.

• Le aziende avranno strategie di trasformazione dei dati diverse a seconda del settore, del funzionamento, delle dimensioni e degli obiettivi. Tuttavia, le 4 fasi fondamentali che tutte le aziende dovrebbero applicare alle loro pratiche di integrazione dei dati sono l'interpretazione dei dati, l'esame della qualita, la trasformazione e la revisione.

• Esistono vari tipi di sistemi di integrazione dei dati, ad esempio l'aggregazione dei dati, il filtraggio dei dati e la revisione del formato.