Una guida all’elaborazione dati. Scopri come avviene l’elaborazione dati, il ciclo completo del data processing, i principali strumenti e i tipi di elaborazione batch, in tempo reale e big data.
Ogni giorno, le aziende e le organizzazioni generano enormi quantità di dati, ma allo stato grezzo i dati rappresentano più un potenziale che un valore reale. Quando si prepara una ricetta o si assembla un prodotto su una catena di montaggio, il risultato finale è la somma delle parti: tutto si combina per creare qualcosa di utile (o delizioso). Allo stesso modo, quando un’azienda si trova di fronte a un insieme disordinato di dati grezzi, deve interpretarli e organizzarli prima che possano essere utili a chiunque. Questo avviene attraverso una serie di fasi chiamata elaborazione dati o data processing.
L’elaborazione dati è il processo con cui dati grezzi e spesso caotici vengono strutturati in un formato utilizzabile. Attraverso una serie di operazioni, le aziende portano alla luce il valore nascosto in colonne di numeri, pagine di risposte ai sondaggi e fogli di calcolo ricchi di informazioni. È alla base della strategia aziendale e rende possibile tutto, dal business analytics al machine learning (ML).
In questa guida vedremo che cos’è l’elaborazione dati e perché è importante, le fasi del processo, i diversi tipi e metodi di elaborazione, oltre agli strumenti e alle tecnologie più utilizzati. Concluderemo con alcune delle domande più frequenti su questa operazione business-critical.
L’elaborazione dati è una sequenza sistematica di operazioni che trasforma dati grezzi e non organizzati in informazioni utilizzabili, da cui le organizzazioni possono ricavare insight significativi e prendere decisioni informate. È un elemento fondamentale della strategia aziendale ed è indispensabile per rendere possibile l’analisi dei dati.
Storicamente, l’elaborazione dati è stata un processo manuale complesso, dispendioso e lento. I cosiddetti “computer umani” — persone a cui veniva assegnato il ruolo di “addetti al computo” — si affidavano a strumenti fisici come libri mastri, moduli e calcolatrici, oltre a sistemi cartacei, per raccogliere, archiviare e analizzare i dati. È noto che gli Stati Uniti impiegarono sette anni a pubblicare i risultati del censimento del 1880 a causa della lentezza dei processi di conteggio manuale; questo portò Herman Hollerith, dipendente dell’U.S. Census Bureau, a inventare la macchina tabulatrice. La macchina ridusse drasticamente il tempo necessario per elaborare i dati censuari da anni a mesi e pose le basi per il moderno settore dell’elaborazione dati.
Oggi l’elaborazione dati è un processo elettronico gestito da computer e automazione, generalmente a cura di data analyst, data processor, data engineer e data scientist. AI e ML svolgono un ruolo importante, soprattutto nella gestione di data set di grandi dimensioni. L’elaborazione dati viene spesso descritta come un processo ciclico, composto da passaggi che portano i dati dallo stato grezzo fino all’analisi, all’interpretazione e infine all’archiviazione.
Senza l’elaborazione dati, le enormi quantità di informazioni generate ogni secondo dalle organizzazioni sarebbero poco più che rumore digitale. L’elaborazione dati colma il divario tra informazioni non strutturate, raramente utili allo stato grezzo, e insight chiave in grado di orientare le decisioni aziendali e offrire un vantaggio competitivo.
Processo decisionale più efficace: Le aziende non possono basarsi su ipotesi o intuizioni se vogliono competere e crescere. Gli insight ottenuti attraverso l’elaborazione dati possono migliorare il processo decisionale in diversi modi, tra cui:
Individuare le tendenze di mercato: I dati di vendita possono fornire informazioni su quali prodotti si vendono meglio, quali segmenti di clientela li acquistano, in quali periodi dell’anno sono più richiesti di più e così via.
Migliorare l’efficienza operativa: L’analisi dei dati di supply chain, logistica e produzione può aiutare a individuare sprechi e colli di bottiglia e a ottimizzare i processi.
Elaborare previsioni basate sui dati: La predictive analytics utilizza dati storici per prevedere i risultati, aiutando le aziende ad anticipare le esigenze dei clienti, gestire l’inventario e mitigare i rischi.
Precisione e affidabilità migliorate: I dati non elaborati spesso contengono errori, duplicati e incoerenze. In molti settori, come governance, rischio e compliance, rilevamento delle frodi e finanza, anche un singolo errore o una discrepanza può amplificarsi e generare complicazioni più gravi. La fase di pulizia dati del data processing (che vedremo a breve) individua e corregge questi problemi, rendendo i dati più accurati e affidabili al momento dell’analisi.
Maggiore vantaggio competitivo: Elaborare e sfruttare i dati in modo efficace è un fattore di differenziazione chiave per le aziende che vogliono ottenere un vantaggio sulla concorrenza. Tra i benefici:
Personalizzare la customer experience: L’elaborazione dei dati dei clienti consente alle aziende di offrire consigli personalizzati, marketing mirato e servizi pertinenti, rafforzando la brand loyalty e la retention.
Rispondere ai cambiamenti del mercato: L’elaborazione dati in tempo reale permette di reagire rapidamente ai cambiamenti del mercato, che si tratti del lancio di un nuovo prodotto da parte di un concorrente o di uno spostamento nella domanda.
Maggiore sicurezza e conformità dei dati: L’elaborazione dei dati non serve solo a renderli utili: serve anche a renderli sicuri. La pulizia e l’organizzazione dei dati includono specifiche misure protettive, tra cui data masking, anonymization, crittografia e tokenizzazione. I sistemi di elaborazione dati applicano inoltre regole su chi può accedere ai dati, modificarli o eliminarli. In più, molte normative, come GDPR e HIPAA, definiscono requisiti rigorosi su quali dati possono essere raccolti, come possono essere utilizzati e così via. I sistemi di elaborazione dati documentano in modo rigoroso ogni fase del ciclo di vita dei dati, dalla raccolta alla cancellazione; questo crea un audit trail che dimostra la conformità dell’organizzazione alle normative.
In precedenza, in questa guida abbiamo paragonato l’elaborazione dati a una catena di montaggio. Proprio come le fasi di costruzione di un’auto, dalla realizzazione del telaio alla verniciatura e alla finitura finali, l’elaborazione dati segue un flusso di lavoro strutturato e multistep. Ogni fase è essenziale per trasformare dati grezzi e disordinati in dati puliti e affidabili, su cui le organizzazioni fanno affidamento per prendere decisioni informate e definire strategie solide.
È il momento di iniziare a raccogliere i dati, che possono provenire da numerose fonti: log delle transazioni e database aziendali, statistiche di engagement sui social media e survey ai clienti. Spesso vengono conservati in data lake e data warehouse. È fondamentale che i dati estratti in questa prima fase siano pertinenti, accurati e provengano da fonti affidabili. In caso contrario, si rischia di falsare i risultati finali, compromettendo il progetto fin dall’inizio.
Spesso chiamata pre-processing, è la fase più critica e dispendiosa in termini di tempo, in cui i dati vengono puliti e organizzati per garantirne qualità e coerenza. Queste attività includono:
In questa fase i dati preparati vengono immessi nel sistema di elaborazione ed è qui che i dati grezzi iniziano ad assumere la forma di dati utilizzabili. I sistemi di elaborazione possono essere software o algoritmi progettati per specifici tipi di dati o obiettivi di analisi, come Apache Spark per data set di grandi dimensioni. Inserimento manuale (per data set piccoli), importazione da fonti esterne o acquisizione automatica sono tutte modalità con cui i dati possono essere immessi in questi sistemi.
Come suggerisce il nome, è il cuore del ciclo di elaborazione dati. Per trasformare i dati in informazioni significative vengono utilizzate diverse tecniche, in base ai risultati attesi o agli insight necessari, tra cui:
Dopo l’elaborazione, i dati vengono presentati in un formato chiaro e facilmente comprensibile. L’output è il prodotto finale, ad esempio un grafico, una dashboard o un’altra rappresentazione visiva. La fase di interpretazione consiste nell’analizzare l’output per trarre conclusioni, identificare trend e prendere decisioni informate: è qui che si concretizza il valore dei dati elaborati.
L’ultima fase prevede l’archiviazione sicura dei dati elaborati in database o data warehouse, per utilizzi e recuperi futuri. Questo passaggio è fondamentale per diversi motivi:
Vengono utilizzati diversi approcci per trasformare dati grezzi in informazioni significative e utilizzabili. Tra i più comuni ci sono l’elaborazione batch, l’elaborazione in tempo reale e l’elaborazione online, ciascuna adatta a scenari e requisiti diversi.
L’elaborazione batch è un metodo in cui un grande volume di dati viene raccolto per un periodo di tempo e poi elaborato tutto insieme, in un unico batch. Questo approccio è ideale per attività non time-sensitive e che possono essere pianificate in orari di minor carico per risparmiare risorse di calcolo. Casi d’uso tipici includono buste paga, fatturazione mensile, report di fine giornata e generazione di estratti conto. Ad esempio, una società di carte di credito può raccogliere tutte le transazioni della giornata ed elaborarle in un batch notturno per aggiornare gli account dei clienti.
L’elaborazione in tempo reale gestisce i dati man mano che vengono generati, fornendo risultati immediati. È fondamentale quando il passaggio dall’input all’output deve essere istantaneo, soprattutto in sistemi in cui anche un ritardo può avere conseguenze rilevanti. Il rilevamento delle frodi, i sistemi GPS e il controllo del traffico aereo sono esempi tipici di questo tipo di elaborazione.
L’elaborazione online è una forma di elaborazione real-time di tipo interattivo. Elabora le transazioni avviate dagli utenti nel momento in cui avvengono, fornendo una risposta immediata. È ciò che sperimenti quotidianamente quando interagisci con siti web e app. In sintesi, l’utente avvia una richiesta o inserisce dati, il sistema li elabora subito e restituisce un riscontro. Questi sistemi sono sempre online e pronti a gestire richieste in qualsiasi momento. Ecommerce, online banking, prenotazioni aeree e gaming online utilizzano l’elaborazione online. Hai mai acquistato biglietti per un concerto o per il cinema online? È così che il pagamento viene elaborato e il sistema viene aggiornato immediatamente per evitare che qualcun altro acquisti biglietti per gli stessi posti.
Esistono diversi metodi per elaborare i dati e non tutti sono compatibili con tutti i tipi di elaborazione.
È il metodo più antico e tradizionale: prevede la raccolta, l’organizzazione e l’analisi dei dati interamente a mano, senza l’ausilio di macchine. È lento, dispendioso, soggetto a errori e inadatto a grandi volumi di dati. Resta però una scelta valida per operazioni su piccola scala o quando il giudizio umano è essenziale, ad esempio nel riconteggio manuale delle schede durante un’elezione.
Se si utilizzano macchine e dispositivi semplici per elaborare i dati — come calcolatrici, macchine da scrivere o macchine a schede perforate — si ricorre all’elaborazione meccanica. La macchina tabulatrice Hollerith citata in precedenza è un esempio di questo metodo. È adatta a processi semplici e produce meno errori rispetto all’elaborazione manuale, ma non è ideale per data set molto grandi.
L’elaborazione elettronica dei dati (EDP) è il metodo più moderno e diffuso: si basa su soluzioni elettroniche come computer, server e automazione. È un approccio efficiente, accurato e scalabile, in grado di gestire enormi quantità di dati anche in tempo reale. EDP automatizza l’intero ciclo di elaborazione, dall’input all’output, ed è utilizzata praticamente in tutti i settori, dai sistemi di gestione delle buste paga alle applicazioni big data.
La moderna elaborazione dati si basa su una combinazione di strumenti potenti e tecnologie emergenti per estrarre insight di valore da dati grezzi e non elaborati. Queste soluzioni abilitano tutto, dall’archiviazione di base all’analisi complessa e automatizzata.
Sono strumenti fondamentali per l’archiviazione e la gestione dei dati, ma hanno scopi diversi nella pipeline di elaborazione.
I database servono a memorizzare e organizzare informazioni provenienti da un’unica fonte dati per una funzione specifica dell’azienda, come un archivio ben organizzato per un unico scopo. Sono progettati per attività rapide e frequenti e per query di dimensioni ridotte. Tra i database più diffusi ci sono sistemi SQL come MySQL, PostgreSQL e Microsoft SQL Server.
Al contrario, i data warehouse sono grandi repository centralizzati che archiviano enormi quantità di dati storici provenienti da più fonti. Sono pensati per l’analisi: sono la “biblioteca” in cui i data analyst trovano le informazioni per rispondere a domande complesse sui trend di business. Sono ottimizzati per eseguire query complesse su data set di grandi dimensioni e generare report e business intelligence. I data warehouse spesso utilizzano tecnologie big data come Snowflake, Hadoop, Apache Spark e data lake.
AI e ML sono tecnologie potenti che automatizzano e migliorano ogni fase dell’elaborazione dati. Vanno oltre i semplici calcoli, perché consentono di individuare pattern e formulare previsioni. L’AI può automatizzare la pulizia e la preparazione dei dati, rilevando e correggendo errori, completando valori mancanti e standardizzando i formati. Quando i modelli ML vengono addestrati su dati storici, possono generare previsioni, identificare anomalie e segmentare i dati.
Cloud provider come Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) e Microsoft Azure consentono alle aziende di scalare le risorse di elaborazione secondo necessità, senza acquistare o mantenere costoso hardware on-premise. Inoltre rendono possibile elaborare big data su vasta scala, cosa che altrimenti sarebbe impraticabile per molte aziende.
Le piattaforme di data analytics sono soluzioni software, spesso cloud-based, che offrono un ambiente completo per l’elaborazione dati. Snowflake e Tableau, ad esempio, offrono una piattaforma unificata per archiviare i dati, eseguire query analitiche, creare visualizzazioni e semplificare flussi di lavoro complessi. Con l’AI Data Cloud Snowflake, ad esempio, i dati vengono ottimizzati per operazioni ad alte prestazioni una volta caricati in piattaforma, e il servizio opera sui principali cloud pubblici.
L’elaborazione dati è il motore indispensabile che trasforma dati grezzi e non organizzati in insight business-critical, necessari per prendere decisioni informate. Abbiamo fatto molta strada dai tempi in cui i dati venivano registrati e analizzati esclusivamente a mano: oggi disponiamo di soluzioni automatizzate e potenti, alimentate da AI e ML, per gestire l’enorme volume di dati che le aziende producono e che continua a crescere in modo esponenziale. Un’elaborazione dati efficiente e intelligente è più importante che mai per interpretare la “marea” di dati generata ogni giorno e sostenere crescita e successo futuri.
Distributed computing framework: Apache Hadoop, Apache Spark
Data warehouse in cloud: Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Azure HDInsight
Database NoSQL: MongoDB, Apache Cassandra
Sistemi di elaborazione stream: Apache Flink, Apache Storm
Strumenti di business intelligence (BI) e visualizzazione: Tableau, Microsoft Power BI
Piattaforme dati integrate: Snowflake
I big data provengono da un’ampia varietà di fonti, che possono essere classificati in tre categorie principali: dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati.
Strutturati: Altamente organizzati, seguono un formato predeterminato. In genere archiviati in tabelle, sono i più semplici da cercare, gestire e analizzare con strumenti tradizionali. Esempi: transazioni finanziarie, dati point-of-sale (POS), cartelle cliniche.
Non strutturati: Non seguono un formato predefinito. Sono il tipo di big data più comune, ma pongono le maggiori sfide per l’analisi. Includono testo, immagini, audio e video. Esempi: dati dei social media, PDF ed email, dati dei sensori di termostati intelligenti o dispositivi indossabili.
Semi-strutturati: Una combinazione delle altre due tipologie. Non hanno una struttura rigida come i dati strutturati, ma presentano proprietà organizzative che li rendono più facili da categorizzare e analizzare rispetto ai non strutturati. Esempi: file XML e JSON, file di log, pagine web.
