Cosa s’intende per elaborazione dei dati?

Cosa s’intende per elaborazione dei dati?

Avere in mano tanti dati è un bel vantaggio per un’azienda, ma se non sa come elaborarli, è tutto inutile. Che significa “elaborazione dei dati” e perché è così importante questo passaggio? Ecco come funziona

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Elaborazione dei dati: che significa?

Abbiamo già visto che cosa sono i Big Data e perché sono così importanti per chi fa business. Ora andiamo nel dettaglio per capire concretamente che significa elaborazione dei dati, un processo affidato a figure come il Data Scientist e il Data Analyst, due delle professioni più ricercate dal mercato del lavoro.

Per elaborazione dei dati s’intende quel processo che inizia con la raccolta dei dati grezzi e finisce con la trasformazione di questi in informazioni fruibili a tutti. Quest’operazione deve essere fatta in modo molto dettagliato, per non compromettere i risultati finali o l’output dei dati stessi e permettere alle aziende di ottimizzare le proprie strategie di marketing.  

Per essere interpretabili, tutti i dati grezzi raccolti devono infatti essere attentamente convertiti in un formato leggibile – come un grafico – che può variare a seconda della forma e del contesto specifico. In questo modo le informazioni potranno essere interpretate da device e AI in modo corretto e verranno utilizzate dai professionisti per diversi scopi, volti ad ottimizzare i processi aziendali.

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Le fasi dell’elaborazione dei dati

  1. Raccolta

    Per prima cosa, tutti i dati vengono estratti dalle sorgenti disponibili ed è fondamentale che queste siano affidabili. Solo così si ha la certezza che le informazioni raccolte siano della massima qualità.

  2. Preparazione

    Dopo aver raccolto i dati inizia la fase della preparazione, detta anche “pre-elaborazione”, momento in cui tutti i dati vengono controllati per evitare errori, selezionati dal punto di vista qualitativo, ordinati e organizzati.  

  3. Input

    A questo punto i dati vengono caricati all’interno del sistema di destinazione, come un sistema CRM o un data warehouse. In questo modo si potrà procedere alla traduzione in un linguaggio comprensibile al sistema scelto e, per la prima volta, i dati grezzi inizieranno a prendere forma in modo più fruibile.

  4. Elaborazione

    Durante questa fase cruciale, tutti i dati vengono elaborati per l’interpretazione attraverso degli algoritmi di apprendimento automatico. Ancora un volta è molto importante la sorgente dei dati elaborata (social network, data lake, ecc.) e la finalità dei dati (diagnosi mediche, esigenze dei consumatori, marketing, ecc.).

  5. Output

    I dati ora vengono trasformati in informazioni fruibili anche dall’utente comune, infatti la fase di output è definita anche “interpretazione”. Finalmente i contenuti prendono la forma di video, immagini, testo semplice o grafici e i vari professionisti possono iniziare a pianificare strategie e progetti, in base ai dati disponibili.

  6. Archiviazione

    Alcuni dati vengono utilizzati subito mentre tutto il resto viene archiviato per il futuro. La fase di archiviazione è molto importante perché è uno dei requisiti di conformità previsti dalle normative sulla protezione dei dati, come il GDPR (General Data Protection Regulation).
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Dall’elaborazione all’analisi: il futuro dei dati è nel Cloud!

Il cloud offre infinite possibilità e, anche parlando di Big Data, ha la capacità di aumentare la velocità e l’efficacia dell’elaborazione dei dati. Nel business la velocità è tutto e infatti, per un’azienda, poter avere a disposizione un numero così grande di dati, e in tempi brevissimi, è un vantaggio senza pari.

Grazie al cloud un’organizzazione può inoltre combinare la propria piattaforma in un unico sistema e il discorso è lo stesso anche per le PMI. Le principali piattaforme cloud sono gratuite, nonostante le tantissime funzionalità che possono crescere insieme all’azienda. Implementare la propria strategia di elaborazione dei dati vuol dire essere competitivi sul mercato e avere un vantaggio senza pari.

Le fasi del processo di elaborazione dei Big Data potrebbero rimanere le stesse nel tempo ma il cloud si appresta a diventare la tecnologia predominante, visto che riesce a mettere a disposizione dei metodi economici, smart e sofisticati.

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Terminata l’elaborazione dei dati che succede?

A questo punto si può iniziare a tracciare l’identikit del cliente perfetto, rivedere i processi aziendali e mettere a punto la migliore strategia di marketing per accrescere il proprio business. Grazie all’analisi dei dati si possono prendere decisioni più consapevoli e rapide.

In un contesto economico globale così frenetico, la competitività è tutto!

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