Che cos'e Data Wrangling? 6 passaggi chiave

Che cos'è il Wrangling dei dati March 18, 2021

Introduzione al Wrangling dei dati

Le organizzazioni stanno sfornando dati grezzi ogni giorno con i loro sistemi aziendali . I decisori e i leader aziendali si affidano a queste metriche per guidare le loro operazioni e migliorare la loro crescita. Ma prima che i dati estratti possano essere messi in uso, devono essere accurati.

In caso contrario, l'azienda potrebbe perdere opportunita, correre rischi inutili o ritardare le operazioni. Pertanto, le organizzazioni hanno implementato strumenti di gestione dei dati per garantire che le informazioni siano affidabili e pronte all'uso.

Che cos'e il Wrangling dei dati?

Il wrangling dei dati e la pratica della pulizia, della ristrutturazione e dell'arricchimento dei dati grezzi. I dati grezzi sono complessi perche non sono stati elaborati o integrati in un sistema. Con il wrangling dei dati, questi record vengono trasformati in un formato standard che consente di evidenziare informazioni preziose. Il processo comporta il consolidamento dei dati in un'unica posizione e la correzione di eventuali informazioni o errori mancanti.

Conosciuto anche come data munging, il wrangling dei dati e considerato la parte piu tempistica e laboriosa dell'elaborazione dei dati. Gli scienziati dei dati hanno affermato che il wrangling dei dati occupa circa il 75% del loro tempo per completare. Investendo tempo nel processo, i team possono concentrarsi sull'accuratezza dei dati. Questo processo e molto fondamentale per le aziende perche e l'unico metodo che rende utilizzabili i dati grezzi.

Un efficace controllo dei dati aiutera i dirigenti dell'organizzazione a promuovere una visione a volo d'uccello di tutta la loro attivita. Elimina anche le istanze di duplicazione dei dati, che avrebbe avuto un impatto sul processo decisionale. Inoltre, poiche centralizza fonti di dati disparate, diversi reparti di un'azienda possono collaborare e coltivare strategie innovative.

6 passaggi per il Wrangling dei dati

Le organizzazioni possono affrontare il wrangling dei dati in molti modi diversi, dall'utilizzo dell'automazione o del software all'immissione manuale delle informazioni in un database. Nonostante queste diverse tecniche, il processo di wrangling dei dati comporta 6 passaggi fondamentali.

1. Scoperta

Prima di eseguire il wrangling dei dati, i team aziendali devono comprendere appieno i loro dati. E anche importante sapere perche l'azienda ha bisogno del set di dati e come lo utilizzera. Questa conoscenza contribuira a dare al team una direzione piu chiara su come organizzare e analizzare le informazioni.

2. Riststrutturazione

I set di dati in entrata provenienti da piu fonti e sistemi arriveranno in formati, dimensioni e tipi diversi. Pertanto, in questa fase, i dati devono essere ristrutturati in un formato standard. I dati devono anche essere classificati e separati in base al loro scopo.

3. Pulizia dei dati

Il passaggio di pulizia dei dati comporta la rimozione di duplicati, voci nulle ed errori nel database. I team possono anche standardizzare ulteriormente le informazioni. Ad esempio, e possibile implementare una regola per garantire che tutte le date siano scritte nel formato MM/GG/AAAA e che tutti gli stati siano abbreviati con 2 lettere.

4. Arricchimento dei dati

L'arricchimento dei dati si riferisce all'acquisizione di dati esistenti e all'aggiunta di informazioni supplementari per ottenere maggiori informazioni. Ad esempio, se un rivenditore desidera saperne di piu sull'efficacia dei propri annunci sui social media, puo arricchire i propri dati di vendita con i dati di marketing.

5. Validazione

Il processo di convalida prevede l'autenticazione dell'affidabilita, della credibilita e della qualita dei dati puliti. I team devono assicurarsi che tutti i loro dati siano accurati e che le informazioni non siano state alterate durante il processo di wrangling dei dati.

6. Condivisione dei dati

Una volta convalidati i dati, il team aziendale puo pubblicare e condividere i propri report. Piu comunemente, l'organizzazione avra un file condiviso in cui gli utenti autorizzati possono caricare l'analisi dei dati. A seconda delle circostanze, si terra una riunione con altri dipartimenti, dipendenti e stakeholder per condividere le nuove conoscenze.

Usi comuni per il Wrangling dei dati

Le organizzazioni possono utilizzare il wrangling dei dati per molte funzioni aziendali. Di seguito sono riportati i due usi piu comuni.

Rilevamento fro

Il controllo dei dati puo aiutare le aziende a rilevare e prevenire frodi e rischi per la sicurezza. Lo fa completando le seguenti attivita.

Valuta le informazioni provenienti da email multiparte e chat online per rilevare comportamenti insoliti e frodi aziendali.

Standardizzare le strutture di dati e quantificare i set di dati per garantire precisione e modelli riproducibili.

Proporre protocolli di sicurezza durante l'integrazione dei dati per assicurarsi che l'azienda rispetta le normative stabilite dal governo e dai leader del settore.

Esaminare e archiviare i dati quotidianamente per supportare la sicurezza dei dati.

Analisi del comportamento di acquisto dei clienti

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I rivenditori possono utilizzare il wrangling dei dati per ottenere informazioni sulle abitudini di acquisto della loro base di consumatori. Questo puo aiutare il team di marketing e vendite a comprendere i loro acquirenti e mirare in modo efficace le loro esigenze. I seguenti elementi sono il modo in cui il wrangling dei dati puo migliorare l'analisi del comportamento dei clienti.

Ridurre il tempo necessario per la preparazione dei dati.

Accedi rapidamente a informazioni significative e critiche sul valore di un'azienda.

Equipaggia gli utenti con tendenze informative dei dati attraverso l'individuazione dei dati e la profilazione visiva.

Key Takeaways - Wrangling dei dati

Il contenimento dei dati e la pratica di pulire, ristrutturare e arricchire dati grezzi e complessi in un formato digeribile.

Conosciuto anche come data munging, il wrangling dei dati e la parte piu lunga dell'elaborazione dei dati in quanto richiede ai team di analizzare diligentemente i dati per la precisione.

Un efficace controllo dei dati consente alle aziende di accedere a dati accurati, ai quali possono comprendere le loro operazioni complessive e formulare strategie informate.

I 6 passaggi fondamentali per il controllo dei dati comportano la scoperta, la strutturazione, la pulizia, l'arricchimento, la convalida e la condivisione.