Cos'è il Data Wrangling?

Il Data wrangling è il processo che prevede la raccolta di dati provenienti da diverse fonti e pulirli per un semplice accesso e una facile analisi. La quantità di dati raccolti oggi sta crescendo rapidamente, richiedendo alle organizzazioni di attuare processi per gestirli e organizzarli con l'obiettivo finale di semplificare i flussi di lavoro di preparazione dei dati.

Diagramma di Data Wrangling

Il successo della Data Analytics dipende da dati organizzati, accurati e utilizzabili. Ma gli studi dimostrano che il 50-80% del tempo di analisi viene trascorso per analizzare dati che presentano errori, incoerenze e scarsa organizzazione. Le migliori soluzioni di Data Wrangling oggi consentono un data wrangling automatizzato e in linea che consente di collegare, fondere, pulire ed estrarre i dati da qualsiasi fonte, comprese le fonti di big data .

Il primo passo nell'analitica è la raccolta dei dati. Successivamente, quando si comincia ad analizzare e a scavare in profondità per trovare delle risposte, diventa spesso necessario connettersi e mettere insieme le informazioni da una varietà di fonti di dati. I dati possono essere disordinati, disorganizzati e contenere errori. Non appena si inizia a lavorare con essi, si osserverà la necessità di arricchirli o espanderli, aggiungendo raggruppamenti e calcoli. A volte è difficile rendersi conto di quali modifiche siano già state attuate.

Passare dal data wrangling agli strumenti di analisi rallenta il processo di analisi e potrebbe causare errori. È importante trovare una funzione di data wrangling che ti permetta di apportare facilmente adeguamenti ai dati senza lasciare la tua analisi.

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I benefici del Data Wrangling

Accedere e collegare qualsiasi fonte di dati

Le migliori soluzioni di data wrangling di oggi ti consentono di collegare tutti i tuoi dati da una varietà di fonti. Mettendo insieme e abbinando i tuoi dati, sia che si tratti di dati strutturati o non strutturati, puoi ottenere una visione più chiara e completa dei dati e generare idee.

Dedica più tempo all'analisi dei dati

Invece di passare innumerevoli ore a cercare di organizzare i tuoi dati prima che possa anche solo iniziare a dare un senso a ciò che significa per il tuo business, utilizza una soluzione di wrangling dei dati per risparmiare tempo e denaro. A quel punto sarai in grado di concentrarti su analisi più approfondite, dedicare più tempo allaesplorazione dei dati, e generare insight che possono essere utilizzate per migliorare il business.

Garantire dati affidabili

Il data wrangling aggiunge credibilità ai tuoi dati. Pulendo e organizzando tutti i tuoi dati, puoi avere la certezza che l'analisi che segue produce risultati accurati su cui è possibile agire senza avere dubbi.

Facile accesso e collaborazione

Semplificando i tuoi dati, il data wrangling permette un accesso più facile a un pubblico più ampio all'interno della tua organizzazione. Rendere i tuoi dati più semplici da capire apre la discussione ai non esperti, permettendo decisioni più rapide e una più ricca collaborazione tra i team.

Funzionalità essenziali di Data Wrangling

Data Wrangling in linea rapida e semplice

Le migliori soluzioni di data wrangling attuali consentono di eseguire la preparazione e l'analisi dei dati nella stessa piattaforma e nella loro fonte. Il data wrangling in linea permette agli utenti di business di apportare aggiustamenti: fondere colonne e righe da varie fonti di dati; effettuare l'unpivot con un clic; cambiare il tipo di dati, la categoria e il nome della colonna; raggruppare dinamicamente le colonne da visualizzazioni; modificare l'ordine di classificazione; dividere colonne intelligenti; e pulire i dati sostituendo i valori errati o mancanti. L'assistenza completa di API permette di inserire funzioni, come aggiungere o cambiare i tipi di unione per generare idee più profonde.

Registrazione automatica di ogni tuo passo

Le migliori soluzioni di data wrangling costruiscono automaticamente una pipeline di dati sui data canvas della vista di origine che documenta tutti i passi effettuati nel data wrangling e nell'analisi. In questo modo la tracciabilità e la verificabilità del modello di dati può essere garantita e facilmente condivisa, con informazioni sulle fonti di dati, le connessioni, le operazioni e le trasformazioni registrate automaticamente.

L'impatto del Data Wrangling

Il data wrangling è un passo essenziale per assicurarsi di ottenere dai dati insight di valore e accurate durante l'analisi. Il data wrangling aiuta a trasformare i dati disordinati, complessi o incompleti in informazioni utilizzabili e facili da usare. Con le montagne di dati con cui le organizzazioni hanno a che fare oggi, il data wrangling è necessario per separare i dati pertinenti dal resto. Il data wrangling protegge le aziende dai dati inaffidabili, aiutando a dare un senso a set di dati complicati e a stabilire eventuali incongruenze o errori che devono essere modificati.

Un Data Wrangling efficace può aiutare gli analisti a dedicare più tempo all'effettiva analisi dei dati. Invece di impiegare la maggior parte del tempo cercando di organizzare e pulire i dati prima di iniziare l'analisi o di ricavare qualsiasi idea, gli analisti possono concentrarsi sul portare avanti un migliore processo decisionale basato su dati accurati.

Il data wrangling può anche aiutare ad aprire la collaborazione a più dipendenti, anche quelli che non sono esperti di dati. Semplificando set di dati complessi, il data wrangling può semplificare la comprensione del significato che si cela dietro i dati. Con una maggiore collaborazione sui dati, le organizzazioni possono fornire idee preziose a un pubblico più ampio e agire più velocemente.

Ottenere valore dal Data Wrangling

Le migliori soluzioni di data wrangling oggi consentono di sistemare i tuoi dati in modo interattivo mentre vengono analizzati, eliminando l'alternanza tra la preparazione dei dati e l'analisi. Questo approccio integrato alla preparazione e all'analisi dei dati è più semplice da utilizzare, permette una rapida pulizia dei dati ed è conveniente.

La preparazione dei dati è sempre necessaria prima dell'analisi, ma quasi mai si sa come agire prima di esaminare i dati. Man mano che si apportano modifiche, è importante convalidarle. Il data wrangling riesce a offrire una panoramica visiva delle fonti di dati, delle connessioni, delle operazioni e delle trasformazioni in un diagramma di schema. Che tu stia pulendo e combinando i dati da più fonti, sia che tu li stia arricchendo e trasformando, puoi visualizzare informazioni dettagliate sulle operazioni sui dati che sono state effettuate e riesci a visualizzare in anteprima i risultati. Ciò consente di stabilire e gestire le best practice per il data wrangling e di conservare l'agilità, mantenendo, al contempo, la governance.

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Quali sono i principali casi d'uso?

  • Analisi di marketing: Il marketing moderno si affida ai dati per targettizzare accuratamente i potenziali clienti, personalizzarne l'esperienza e fidelizzarli. Ma man mano che i dispositivi IoT crescono di popolarità e le organizzazioni iniziano a tracciare quantità maggiori e più complesse di dati sui loro clienti, i marketer hanno bisogno di strumenti di data wrangling per gestire tutti quei dati. Una volta che il data wrangling è stato completato, le divisioni marketing possono analizzare i dati e adottare decisioni più intelligenti e orientate ai dati.
  • Applicazioni di Machine Learning: Man mano che il machine learning e l'intelligenza artificiale (AI) continuano a crescere in popolarità, le organizzazioni continuano a sforzarsi per garantire un'alta Data Quality per modelli accurati. Per contrastare questo problema, le aziende hanno bisogno di impiegare soluzioni di data wrangling per riunire i dati da fonti multiple e disparate e consentire la scalabilità dei big data.
  • Sistemi sanitari: Il settore sanitario è sempre più orientato ai dati, attuando l'analitica per promuovere l'efficienza e garantire la massima qualità dell'assistenza ai pazienti. Tuttavia, per ottenere questi risultati, gli operatori sanitari sono costretti a gestire grandi quantità di dati derivanti da cartelle cliniche, dati sui pazienti, informazioni demografiche e risultati della ricerca.
  • Servizi finanziari e bancari: I servizi finanziari e bancari oggi si affidano ai dati per guidare le relazioni con i clienti, migliorare le operazioni e fornire un eccellente servizio clienti. Per fare ciò, gli istituti finanziari devono effettuare il wrangling di dati transazionali e dei clienti per mantenere un vantaggio competitivo. Questo è anche importante per rilevare frodi o rischi e soddisfare i requisiti di conformità.
  • Viaggi e ospitalità: I big data nel settore dei viaggi e dell'ospitalità aprono nuove opportunità per le aziende che possono sfruttarli. Le aziende che utilizzano il data wrangling per raccogliere e analizzare i dati dei clienti saranno in grado di dare vita a esperienze coinvolgenti per i clienti e migliorare l'efficienza operativa.
  • Statistiche sugli elettori e sulle elezioni: Le elezioni di oggi si basano sui dati per coinvolgere gli elettori, comprendere le questioni chiave e sviluppare una strategia di campagna. Per creare una strategia di campagna politica basata sui dati, tuttavia, è prevista una grande quantità di data wrangling per garantire previsioni accurate.

Fonti comuni di Data Wrangling

  • Unstructured Data
  • Structured Data
  • Dati quantitativi
  • Dati qualitativi
  • Big Data
  • Dati della macchina
  • Real-time Data
  • Dati aperti
  • Dati operativi