Il processo è uno dei tre pillar base della data analytics, insieme a data visualization e location analytics. Permette di ricavare insights di valore dai dati e informazioni precise e puntuali in fase di analisi. Ecco come
l Data wrangling fa parte delle competenze di un data scientist. Noto anche come data munging, è il processo di trasformazione e mappatura di dati da un data form grezzo a un altro format, per renderlo più utilizzabile ed estrarne valore attraverso la data analytics. Ecco cos’è e perché è così importante.
Cosa si intende con Data wrangling
Il data wrangling è uno dei tre pillar base della data analytics, insieme a data visualization e Location analytics. Garantisce di ricavare insights di valore dai dati e informazioni precise e puntuali in fase di data analytics. Il fine è adottare una strategia data driven, per migliorare il processo decisionale sulla base dei dati proprietari.
Infatti è il processo che prevede la raccolta di dati che provengono da diverse fonti, e, attraverso il data cleaning, li ‘pulisce‘ per semplificarne l’accesso e facilitarne l’analisi.
Il data wrangling permette di trasformare dati complessi, caotici o non completi in informazioni accurate, sfruttabili nel processo di analisi e semplici d’uso. Le competenze per eseguirlo sono nella preparazione dei dati: acquisizione, pulizia, trasformazione e mappatura.
Come i dataset influenzano il data wrangling
In caso di data lack, è necessario arricchire i dataset, aumentando i dati provenienti da altre fonti per irrobustire gli stessi dataset.
In fase di data cleaning, nei dati si cerca di identificare valori che non appaiono validi rispetto al dataset, proprio a causa della loro influenza sul processo.
Per esempio, usando un dataset contenente dati di bassa qualità vagliati con dati invalidi si rischia di creare un modello scadente che può avere un impatto negativo nelle decisioni di business.
Quali tecniche di data wrangling usare
Il controllo dei dati permette agli scienziati dei dati di avere una visione unificata, eliminando la duplicazione dei dati, istanze che rallenterebbero il processo decisionale. Infatti, la centralizzazione di varie fonti di dati, consente a disparati reparti aziendali di migliorare la collaboration, puntando su strategie data driven.
Le tecniche da utilizzare riguardano la raccolta dei dati, il data cleaning e la loro organizzazione per renderli utilizzabili e così migliorare il processo di decision making al servizio delle attività di business.
Migliorano la coerenza dei dati, sfruttando anche i dat immessi da sorgenti umane come data entry e social media. Il data wrangling aiuta ad organizzare, pulire e trasformare questi dati in un format coerente per rendere le decisioni di business più accurate.
Gli insight di business resi affidabili, grazie al data wrangling, consentono ai data engineering di assicurare l’uso di dati di qualità per identificare tendenze e insight.
Un altro vantaggio di queste tecniche consiste nel migliorare a creare un’audience “targetizzata”. I dati organizzati da varie fonti permette ad aziende e organizzazione di delineare un quadro dell’audience, semplificando la creazione di un business preciso, e pubblicità e campagne d’advertising mirate.
Processo di data wrangling: passaggi principali
I passaggi fondamentali di wrangling dei dati sono almeno quattro:
- acquisizione dati,
- pulizia,
- trasformazione
- mappatura.
Questi passaggi consentono di praticare la pulizia, ristrutturare e arricchire i dati grezzi.
Con il data wrangling, la trasformazione dei dati in un formato standard permette di ottenere informazioni utili, consolidando i dati in un’unica posizione e correggendo eventuali errori o lacune dovute a dati mancanti.
Ma per fare wrangling dei dati, al fine di machine learning e analytics, i passaggi sono sei:
- data discovery;
- data structuring;
- pulizia dei dati;
- arricchimento dei dati;
- data validation;
- data publishing.
La pre-elaborazione dei dati e il suo impatto sulla qualità dei risultati
La pre-elaborazione dei dati è fondamentale e richiede sei passaggi:
- Data discovery: i data engineer e data scientist devono conoscere lo scopo finale dei dati;
- Data structuring: strutturare i dati, dall’inutilizzabile forma grezza in un formato usabile, è fondamentale;
- Pulizia dei dati: coinvolge algoritmi che aiutano la rimozione dei valori mancanti e nulli, trascurando i dati non necessari ed errati, pulendo i dati;
- arricchimento dei dati: in caso di data lack;
- Data validation: si programma il controllo dei dati per assicurare la data quality, coerenza, accuratezza e autenticità;
- Data publishing: il passaggio prima dell’uso nelle analisi esplorative o nella reportistica
La fase di operazioni di data analysis e business intelligence, il data wrangling porta i dati in prossimità dei data analyst e dei data scientist:
- data exploration: aiuta la fase esplorativa;
- consente l’accesso a dati unificati, strutturati e ad alta qualità;
- migliora il flusso dei dati.
Il data mapping è cruciale nel processo di data wrangling per stabilire relazioni fra i dati e offrire una visione coerente, quasi a volo di drone, sui loro dati e agevolare gli insights.
Inoltre il data cleaning e la data validation aiutano a rimuovere i dati fastidiosi e le variabili non necessarie, per produrre dati a elevata qualità.
Pratiche di data governance nel processo di data wrangling
Il data wrangling è il processo che consente di raccogliere e governare i dati, dunque rientra nella pratica di gestione dei dati.
Insieme al data cleaning, la pulizia dei dati che si basa sul loro riordino e pulizia, fa parte delle attività preliminari di routine di ciascun data analyst.
Poiché la data quality è essenziale, e serve ad alimentare i modelli degli strumenti automatizzati, la data governance agevola il processo di wrangling dei dati.
I vantaggi dell’utilizzo di strumenti automatizzati per il data wrangling
Le migliori soluzioni di data wrangling permettono di effettuare il collegamento dei propri dati da una grande varietà di fonti. Basta mettere insieme e abbinare i dati, sia strutturati che non, per ricavare una visione più lucida e completa dei dati, ed esplorare nuove associazioni di idee.
L’uso di strumenti automatizzati per il data wrangling migliora il data workflow. Il wrangling dei dati automatizzato aiuta a creare flussi di dati che assicurano flussi di dati continui delle organizzazioni. I data workflow permettono a loro volta di accelerare l’analisi dei dati e gli processi organizzativi basati su questi dati.
I dati non sono quasi mai pronti per le analisi. In genere ci sono errori e serve una pulizia accurata, attraverso strumenti semi-automatici, anche per attività di rilevamento e rimozione di dati danneggiati o imprecisi.
Casi d’uso comuni per l’applicazione del data wrangling
Le maggiori applicazioni di data wrangling sono nel fintech, nel settore bancario e assicurativo, nelle imprese di servizi, oltre alla galassia dei media, alle società di marketing, all’eCommerce e al ramo ricerca e sviluppo (R&D) delle aziende, dove l’analisi dei dati è sempre più cruciale.
Sistemi di wrangling dei dati basati su machine learning
Secondo Forbes, alcuni Data scientist passano circa l’80% del loro tempo a portare a completamento il Data Wrangling. Investire nel machine learning significa rendere accurato e veloce il processo, in modo che i team possano focalizzarsi sull’accuratezza dei dati. Il data wrangling è il metodo più efficace per poter sfruttare i dati grezzi.
Utilizzare dati inaccurati nel machine learning sarebbe una catastrofe: genererebbe incidenti, perdite di investimento e analisi errate. Gli algoritmi di machine learning hanno un impatto positivo solo se possono affidarsi alla data quality per alimentare i loro modelli.
Prima che i machine learning engineer costruiscano i modelli di machine learning, i data devono sottostare a un processo di data preparation in due passaggi: data preprocessing e data wrangling.
Il wrangling dei dati nei modelli di machine learning serve a minimizzare i data leakage, ad arricchire i dataset, a risparmiare tempo, aumentando la produttività.
Il data wrangling potrebbe coinvolgere:
- la rimozione di dati irrilevanti nelle analisi;
- creazione di una nuova colonna per aggregazione;
- usare funzionalità di estrazione per creare una nuova colonna, per esempio identificando un attributo, solo estraendo dei prefissi.
I processi di machine learning rendono i costi più efficienti. Con il data wrangling nei processi di preparazione di machine learning, gli ingegneri possono costruire modelli accurati, che aiuta a minimizzare i costi del business nel tempo.
Ruolo dei big data e del cloud computing nella gestione dei dati
Nella gestione dei dati, big data e cloud computing svolgono un ruolo fondamentale perché le grandi moli di dati consentono un beneficio strategico, in attesa dell’estrazione e dell’elaborazione. Invece il cloud computing è la soluzione tecnologica ottimale per offrire la più flessibile ed elastica potenza di elaborazione e con il miglior rapporto qualità/ costi.
Il cloud, sotto il profilo di efficienza dei costi, ha permesso alle aziende di garantire la qualità dei propri servizi e mantenere la loro disponibilità su scala globale. Il cloud computing è un elemento chiave per i Big data in streaming e in fase di uploading nello storage, e per la presenza in pipeline in Big data analytics in tempo reale ospitate e offerte dai provider del cloud.
Il network globale di provider di cloud computing abbassa inoltre la latenza e ottimizza i costi in ingresso e in uscita dei dati, grazie a data center più vicini alla fonte dei dati o al loro consumo e analytics. La nuvola permette scalabilità, portabilità, efficienza e alta velocità.
Le competenze in wrangling dei dati fanno dunque parte delle hacking skill di un data scientist, in grado di programmare quanto serve per pulire e formattare i dati e così manipolarli in modo efficace anche nel caso di big data.
Il wrangling dei dati, insieme alla pulizia degli stessi, fa parte delle attività fondamentali nel mondo dei big data.
Fonte: https://www.bigdata4innovation.it/ di Mirella Castigli del 14.04.2023