Che cos’è l’elaborazione dei dati?

Senza l’elaborazione dei dati, le aziende limitano il loro accesso ai dati che possono affinare il loro vantaggio competitivo e fornire intuizioni di business critiche. Ecco perché è fondamentale per tutte le aziende capire la necessità di elaborare tutti i loro dati e come farlo.

Che cos’è l’elaborazione dei dati?

L’elaborazione dei dati avviene quando i dati vengono raccolti e tradotti in informazioni utilizzabili. Di solito eseguita da uno scienziato dei dati o da un team di scienziati dei dati, è importante che l’elaborazione dei dati sia fatta correttamente per non influenzare negativamente il prodotto finale, o l’output dei dati.

L’elaborazione dei dati inizia con i dati nella loro forma grezza e li converte in un formato più leggibile (grafici, documenti, ecc.), dandogli la forma e il contesto di cui hanno bisogno.), dandogli la forma e il contesto necessari per essere interpretati dai computer e utilizzati dai dipendenti in tutta un’organizzazione.

Sei fasi dell’elaborazione dei dati

Raccolta dei dati

La raccolta dei dati è il primo passo dell’elaborazione dei dati. I dati vengono estratti dalle fonti disponibili, compresi i data lake e i data warehouse. È importante che le fonti di dati disponibili siano affidabili e ben costruite, in modo che i dati raccolti (e successivamente utilizzati come informazioni) siano della massima qualità possibile.

Preparazione dei dati

Una volta raccolti, i dati entrano nella fase di preparazione dei dati. La preparazione dei dati, spesso chiamata “pre-elaborazione”, è la fase in cui i dati grezzi vengono puliti e organizzati per la successiva fase di elaborazione dei dati. Durante la preparazione, i dati grezzi sono diligentemente controllati per eventuali errori. Lo scopo di questa fase è quello di eliminare i dati cattivi (dati ridondanti, incompleti o errati) e iniziare a creare dati di alta qualità per la migliore business intelligence.

Data input

I dati puliti vengono poi inseriti nella loro destinazione (forse un CRM come Salesforce o un data warehouse come Redshift), e tradotti in un linguaggio che può comprendere. L’inserimento dei dati è la prima fase in cui i dati grezzi iniziano a prendere la forma di informazioni utilizzabili.

Elaborazione

Durante questa fase, i dati inseriti nel computer nella fase precedente vengono effettivamente elaborati per essere interpretati. L’elaborazione viene effettuata utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, anche se il processo stesso può variare leggermente a seconda della fonte dei dati da elaborare (laghi di dati, social network, dispositivi collegati, ecc.) e il loro uso previsto (esame dei modelli pubblicitari, diagnosi mediche da dispositivi collegati, determinazione delle esigenze dei clienti, ecc. Sono tradotti, leggibili, e spesso sotto forma di grafici, video, immagini, testo semplice, ecc.) I membri dell’azienda o dell’istituzione possono ora iniziare ad utilizzare i dati per i propri progetti di analisi dei dati.

Stoccaggio dei dati

La fase finale dell’elaborazione dei dati è lo stoccaggio. Dopo che tutti i dati sono stati elaborati, vengono immagazzinati per un uso futuro. Mentre alcune informazioni possono essere utilizzate immediatamente, molte di esse serviranno più tardi. Inoltre, la corretta archiviazione dei dati è una necessità per la conformità alla legislazione sulla protezione dei dati come il GDPR. Quando i dati sono memorizzati correttamente, possono essere rapidamente e facilmente accessibili dai membri dell’organizzazione quando necessario.

Il futuro dell’elaborazione dei dati

Il futuro dell’elaborazione dei dati è nel cloud. La tecnologia cloud si basa sulla convenienza degli attuali metodi di elaborazione elettronica dei dati e ne accelera la velocità e l’efficacia. Dati più veloci e di qualità superiore significano più dati per ogni organizzazione da utilizzare e più intuizioni preziose da estrarre.

Come i grandi dati migrano verso il cloud, le aziende stanno realizzando enormi benefici. Le tecnologie cloud dei big data permettono alle aziende di combinare tutte le loro piattaforme in un unico sistema facilmente adattabile. Quando il software cambia e si aggiorna (come spesso accade nel mondo dei big data), la tecnologia cloud integra perfettamente il nuovo con il vecchio.

I vantaggi dell’elaborazione dei dati cloud non sono affatto limitati alle grandi aziende. Infatti, le piccole aziende possono trarre grandi benefici per conto loro. Le piattaforme cloud possono essere poco costose e offrono la flessibilità di crescere ed espandere le capacità man mano che l’azienda cresce. Dà alle aziende la possibilità di scalare senza un prezzo eccessivo.

Dall’elaborazione dei dati all’analisi

I grandi dati stanno cambiando il modo in cui tutti noi facciamo affari. Oggi, rimanere agili e competitivi dipende dall’avere una chiara ed efficace strategia di elaborazione dei dati. Mentre le sei fasi dell’elaborazione dei dati non cambieranno, il cloud ha portato a enormi progressi nella tecnologia che offrono i metodi di elaborazione dei dati più avanzati, convenienti e veloci fino ad oggi.

Diventa un maestro nell’elaborazione dei dati.

Scarica una prova gratuita di Talend Cloud Integration Platform oggi stesso.

Scarica la prova gratuita di Talend Cloud