La Data Preparation è il processo di organizzazione, pulizia e normalizzazione dei dati in modo che possano essere utilizzati per l’analisi. È una parte fondamentale di qualsiasi progetto di data science, in quanto consente di garantire che i dati siano di alta qualità e adatti allo scopo previsto.

L’importanza della standardizzazione dei dati

Standardizzare i dati per migliorare la qualità del dato (Data Quality) è importante soprattutto per i seguenti motivi:

• Accuratezza dei dati: riducendo il numero di errori presenti nei dati i risultati derivanti dalle analisi risultano più accurati;
• Leggibilità dei dati: rendere i dati più facili da leggere e comprendere facilita l’identificazione di tendenze e pattern da parte degli analisti;
• Compatibilità dei dati: rendere i dati più facili da scambiare tra diversi sistemi e applicazioni , il che può rendere più efficiente il processo di analisi dei dati.

A sua volta, un processo ben strutturato di Data Preparation può avere effetti notevolmente positivi sul business, soprattutto in termini di:

• Decision Making: quando i dati sono standardizzati, è più facile per le aziende prendere decisioni informate;
• Customer Experience: la standardizzazione dei dati può aiutare le aziende a fornire un servizio clienti migliore, rendendo più facile per le aziende tenere traccia delle interazioni con i clienti e, di conseguenza, identificare le tendenze che possono essere utilizzate per migliorare l’esperienza del cliente;
• Ottimizzazione dei costi: la standardizzare zione dei dati può aiutare le aziende ad ottimizzare i costi, in quanto le aziende data-driven riescono più facilmente ad automatizzare i processi, ottenendo un risparmio sui costi di manodopera e di elaborazione.
• Compliance normativa: la Data Preparation può aiutare le aziende a soddisfare i requisiti normativi nell’ambito della gestione dei dati. Basti pensare al GDPR, che obbliga le aziende a porre una maggiore attenzione sul trattamento dei dati.

Data Preparation: Un processo articolato

Com’è intuibile, la Data Preparation non è quindi una singola attività ma piuttosto un processo articolato che può essere suddiviso in più fasi:

1. Data Gathering: Nella prima fase si identificano le fonti che alimentano le analisi del business. I dati, infatti, possono provenire da un Data Lake, un Data Warehouse, dall’ERP aziendale, dai siti web e così via;
2. Data Discovery: La seconda fase è quella dell’esplorazione dei dati. Si tratta di un processo molto importante, perché consente di capire quali sono i dati che vengono raccolti e, di conseguenza, quali azioni si possono intraprendere per ottimizzarli e renderli utilizzabili e accurati. In questa fase si identificano incongruenze, anomalie, assenza di dati o altre criticità legate ai dati in ingresso;
3. Data Cleaning: Una volta ottenuta una visione completa dei dati a disposizione, si passa alla loro pulizia dei dati. Questa è una delle fasi più lunghe della Data Preparation, poiché devono essere adottate le misure di ottimizzazione definite in fase di Discovery;
4. Data Transformation: In questa fase si trasformano, ed eventualmente convertono, i dati in modo da avere un output standardizzato e pronto all’uso;
5. Data Enrichment: Quando i dati sono pronti, i Data Analyst iniziano ad integrarli con ulteriori informazioni e approfondimenti, spesso legate a delle specifiche dipartimentali;
6. Data Validation: In questa fase i dati vengono effettivamente validati e certificati in modo che tutti gli utenti che vi accedono abbiano la certezza di lavorare alle proprie analisi su dati ufficiali aziendali.

Considerando l’impatto che la standardizzazione dei dati ha sulle decisioni finali, è molto importante investire nella Data Preparation al fine di minimizzare il rischio di prendere decisioni sbagliate, soprattutto quando si tratta di scelte strategiche per l’azienda.