Data Transformation: Cos’è, Processo, Tipologie e tecniche

Nell’universo dei Big Data, organizzare e interpretare le informazioni è divenuto un processo vitale. Sia per prendere decisioni più coerenti e informate, sia per raggiungere risultati eccellenti dal punto di vista della strategia adottata, dei profitti e in generale dell’interpretazione dei dati.

Molte organizzazioni scelgono strumenti di ultima generazione per trasformare i dati e renderli più accessibili per i successivi impieghi: parliamo delle tecniche di Data Transformation. Tecniche in grado di assicurare importanti vantaggi sia alle aziende che ai clienti finali. 

Cos’è la Data Transformation, qual è il processo standard di trasformazione dei dati e quali sono le tecniche più utilizzate al giorno d’oggi? Scopriamo tutto ciò che dovresti sapere riguardo la Data Transformation.

Cos’è la Data Transformation?

Per Data Transformation si intende il processo teso a convertire, pulire e strutturare i dati in un formato fruibile e analizzabile. Lo scopo della Data Transformation è quello di offrire dati in grado di supportare i processi di decision making, promuovendo lo sviluppo e la crescita del business e della strategia aziendale. 

Le tecniche di trasformazione dei dati vengono impiegate quando le informazioni necessitano di una conversione per poter rispondere ai requisiti imposti dai sistemi di destinazione. In genere, le organizzazioni utilizzano data warehouse su cloud per poter ridimensionare, elaborare e archiviare le risorse in modo agile e veloce. 

Vantando un’importante scalabilità, le aziende che scelgono processi su cloud possono prediligere un metodo di Data Transformation in grado di convertire i dati man mano che vengono caricati. Il processo di trasformazione dei dati grezzi non prevede gli step classici del percorso ETL, ma viene scandito da attività quali estrazione, caricamento e trasformazione (ELT). 

Uno dei vantaggi della Data Transformation è la possibilità di gestire manualmente le fasi di trasformazione del dato grezzo. Il processo, inoltre, può essere automatizzato oppure prevedere il coinvolgimento manuale di un operatore, rimanendo solo parzialmente automatizzato. 

Il processo di Data Transformation può acquisire diverse forme. Può essere, infatti:

• costruttivo, nel momento in cui i dati vengono aggiunti, copiati o replicati;
• distruttivo, quando i record e i campi vengono cancellati;
• estetico, nel momento in cui alcuni valori vengono standardizzati;
• strutturale, ovvero quando le colonne vengono spostate, combinate e rinominate.

La Data Transformation viene utilizzata per convertire i dati grezzi in informazioni dal formato agile, utilizzabili per diversi scopi, rimuovendo duplicati e arricchendo i vari set di dati. Per raggiungere questi obiettivi, durante la Data Transformation viene definita la struttura dei dati, che vengono quindi mappati ed estratti dal sistema di origine. Successivamente vengono eseguite le trasformazioni vere e proprie e, infine, i dati vengono archiviati nei formati predefiniti, all’interno di set di dati specifici. 

In questo modo le informazioni diventano più sicure e accessibili, immediatamente impiegabili in differenti modi e per diversi scopi. La Data Transformation viene utilizzata per garantire la conformità e la compatibilità dei dati, ottenendo informazioni di valore riguardo le funzioni relazionali e operative aziendali. 

La Data Transformation è divenuta un’attività fondamentale per le organizzazioni moderne, vista l’enorme quantità di informazioni provenienti da fonti molto differenti. Ogni giorno, le aziende devono fare i conti con questa enorme mole di dati: facilitando la conversione, l’archiviazione e la data integration è possibile eseguire processi di estrazione e creazione di cluster di analisi più appropriati nell’ottica della business intelligence. 

Processo di trasformazione dei dati 

L’obiettivo della Data Transformation è quello di estrarre i dati da una fonte, convertendoli quindi in un formato agile e utilizzabile, per consegnarli infine a un sistema di destinazione. Durante la fase di estrazione, i dati vengono raccolti e inseriti all’interno di un repository centrale, nella loro forma grezza e quindi non ancora utilizzabile. Per poter trasformare le informazioni in dati usabili, occorre avviare il processo di Data Transformation, consistente in 5 fasi. Scopriamole insieme.

Scoperta

Il primo step del processo di Data Transformation prevede l’identificazione e la comprensione dei dati nel loro formato di origine. Per far ciò vengono impiegati strumenti specifici di profilazione dei dati.

Mappatura 

Durante il secondo step del processo, ovvero il cosiddetto Data Mapping, è possibile pianificare le tappe successive della trasformazione dei dati. Ovvero, viene determinata la struttura corrente del dato e definiti i dettagli della trasformazione più adeguata alle esigenze.

Generazione del codice

Per poter eseguire correttamente il metodo di trasformazione dei dati, occorre predisporre un codice appropriato. Questo codice viene generalmente creato utilizzando uno specifico strumento o una piattaforma di trasformazione dei dati.

Esecuzione

A questo punto, i dati possono essere convertiti nel formato scelto mediante il supporto del codice. I dati vengono estratti dalla fonte e le specifiche della trasformazione vengono, quindi, eseguite sul singolo dato. Quando le informazioni hanno terminato il loro processo di trasformazione, possono essere inviate al sistema di destinazione (data warehouse o set di dati).

Recensione

Le informazioni che hanno subito il processo di trasformazione vengono analizzate e valutate, affinché sia possibile assicurarsi che la conversione abbia avuto i risultati desiderati, soprattutto in termini di formato. 

Tipologie di trasformazione dei dati 

La Data Transformation può assumere forme e prospettive sostanzialmente differenti, sulla base della tipologia di processo sviluppato. Tre le possibili tipologie di Data Transformation: scopriamo quali sono.

Scripting

Trasformare i dati mediante lo scripting permette di estrarre e modificare le informazioni con l’ausilio di un apposito codice in SQL o in Python. Questi due linguaggi permettono un’automatizzazione pressoché impeccabile di determinate attività, all’interno di un programma che si occupa dell’estrazione delle informazioni da molteplici set di dati. 

I linguaggi di scripting offrono diversi vantaggi, primo tra tutti un codice più agile rispetto ai classici linguaggi di programmazione. In questo modo risultano essere più versatili e meno intensivi.

Strumenti ETL on-premises

Questa tipologia di Data Transformation consente di eliminare l’esigenza dello scripting per la trasformazione dei dati. Il processo acquista maggiore agilità, automatizzando i flussi. Gli strumenti ETL on-premises vengono ospitati direttamente sui server aziendali e, nonostante siano in grado di ottimizzare le tempistiche utili alla trasformazione dei dati, risultano essere particolarmente costosi in termini di budget e di risorse. Essi, infatti, richiedono competenze verticali per il loro corretto utilizzo. 

Strumenti ETL basati su cloud

Questi strumenti ETL vengono ospitati sl cloud e possono essere impiegati anche da utenti non specializzati. Permettono di raccogliere i dati provenienti dalle fonti più disparate, in cloud, e quindi di caricare tutti i dati raccolti all’interno di un data warehouse. La Data Transformation basata su strumenti ETL in cloud consente di decidere la frequenza di prelevamento dei dati dalle fonti di origine, monitorandone in modo più accurato l’utilizzo. 

Tecniche 

Raccolta, pulizia, strutturazione e aggregazione dati: il processo di Data Transformation, precedente l’archiviazione delle informazioni in set di dati o data warehouse, consente di ottimizzare anche grandi quantità di dati in vista dell’analisi per la business intelligence. Per garantire efficienza al processo, è possibile impiegare differenti tecniche. Nove sono le più diffuse e performanti: 

• revisione. Questa tecnica permette di garantire che il dato supporti l’utilizzo previsto. Il dato viene organizzato, quindi, correttamente e nelle modalità necessarie;
• manipolazione. Questa tecnica prevede la creazione di un nuovo set di valori, diverso da quello esistente, con conseguente modifica dei dati correnti mediante un’operazione di calcolo. La manipolazione viene impiegata anche per la conversione di dati non strutturati in dati strutturati, utili per gli algoritmi di machine learning;
• separazione. Suddividere i dati significa dividere una singola colonna con valori differenti in colonne separate, a seconda del numero dei valori disponibili;
• combinazione/integrazione. I record che provengono da origini e tabelle possono essere combinati con lo scopo di acquisire una visione olistica di attività e funzioni inerenti al business. Questa tecnica mira ad accoppiare i dati in più di una tabella o di un set di dati, combinando i record in diverse tabelle;
• levigatura. Tale tecnica consente di rimuovere i dati insignificanti, distorti o rumorosi. Questi valori anomali, quando rimossi, non rappresentano un fastidio permettendo una facile identificazione delle tendenze;
• aggregazione. Una tecnica impiegata per la raccolta e l’aggregazione di dati grezzi da più fonti e per la loro trasformazione in moduli di riepilogo utilizzabili ai fini di analisi;
• discretizzazione. Questa tecnica viene impiegata per creare dati continui riguardo le etichette degli intervalli. Ciò migliora l’efficienza del processo di Data Transformation e ottimizza le performance dei cluster di analisi;
• generalizzazione. Tale tecnica prevede la trasformazione degli attributi dei dati di basso livello in attributi di alto livello, impiegando gerarchie specifiche e creando livelli di dati di riepilogo;
• costruzione degli attributi. In questo caso, viene creato un nuovo set di attributi sulla base di un set esistente. Il processo ha l’obiettivo di facilitare il Data Mining. 

Vantaggi e svantaggi della Data Transformation

Nell’era moderna, il potere dei dati è davvero immenso: essi, infatti, possono influenzare in modo diretto e importante l’efficienza di un’azienda, e conseguentemente i suoi profitti. I dati vengono utilizzati per comprendere il comportamento dei clienti, le tendenze del settore di business, le dinamiche dei processi interni a un’azienda. 

Le organizzazioni, pur essendo in grado di raccogliere una grande quantità di dati, si trovano di fronte a una sfida, ogni giorno: rendere questi dati utilizzabili. La Data Transformation consente di usufruire di importanti vantaggi nell’ottica di un utilizzo più coerente e consapevole dei dati. 

I processi di Data Transformation, infatti, permettono di:

• utilizzare i dati in modo appropriato. Quando le informazioni non vengono organizzate in formati adeguati, non possono essere correttamente adoperate. Il processo di trasformazione standardizza i dati e ne migliora l’accessibilità e l’usabilità;
• garantire coerenza alle informazioni. I dati provenienti da una vasta serie di fonti risultano essere incoerenti, soprattutto nei metadati. Trasformare i dati li rende più coerenti, consentendo quindi di comprenderli al meglio;
• migliorare la qualità dei dati, che possono quindi essere impiegati anche ai fini della business intelligence;
• rendere il dato compatibile con altri dati, sistemi e applicazioni;
• eseguire un’accurata normalizzazione del database;
• usufruire di un accesso più veloce alle informazioni. La Data Transformation permette di recuperare più velocemente e semplicemente i dati trasformati, in quanto organizzati in formati standardizzati;
• effettuare previsioni e approfondimenti più accurati. La trasformazione dei dati crea modelli che possono essere più facilmente convertiti in metriche, report e dashboard. Questi ultimi rappresentano una base fondamentale per il raggiungimento di specifici obiettivi. Gli indicatori chiave di prestazione (KPI) supportano le aziende nella definizione qualitativa e quantitativa dei risultati delle attività e nell’analisi dei progressi raggiunti.

Allo stesso tempo, però, la Data Transformation è un processo che pone le aziende di fronte a determinate sfide e svantaggi. Scopriamo quali sono: 

• costi di implementazione molto alti. Il processo di trasformazione dei dati, in base ai software, alle infrastrutture e agli strumenti impiegati, può risultare molto oneroso. All’interno dei costi rientrano non solo le spese per le infrastrutture, ma anche per le risorse assunte e per l’indispensabile licenza degli strumenti;
• risorse intensive. Trasformare i dati richiede un utilizzo intensivo delle risorse. Nel momento in cui si trasformano dati all’interno di un data warehouse, ad esempio, vengono creati immensi oneri computazionali che rallentano tutte le altre operazioni. Tale problema non si presenta nel momento in cui si utilizza un data warehouse su cloud, essendo questo sistema molto più scalabile. La Data Transformation, in ogni caso, richiede il supporto dei data scientist, attività costosa sia in termini di budget che di risorse (in quanto potrebbe distogliere l’attenzione del business da altre attività);
• possibile presenza di errori e incoerenze. Quando svolta da utenti non specializzati, la Data Transformation potrebbe essere soggetta a diverse problematiche che si traducono in risultati poco coerenti, chiari e precisi. In caso di una migrazione fallimentare, che danneggia i dati, oppure di una traduzione difettosa, il processo potrebbe comportare la presenza di incoerenze, errori e altri rischi. Gli analisti dei dati poco esperti, non avendo familiarità con la gamma di valori ammissibili, tenderanno a non notare i dati errati;

Tutti gli utenti che utilizzano un computer effettuano, più o meno consapevolmente, processi di trasformazione dei dati: il più classico è la conversione di un documento Microsoft Word in un file PDF. Nonostante ciò, la Data Transformation rappresenta un’attività molto più complessa se accostata all’analisi dei Big Data. 

Mentre si lavora con una grande quantità di dati, con strumenti di analisi, sistemi di archiviazione e di Data Management, è altamente probabile imbattersi in scenari complicati durante la conversione da un formato all’altro delle informazioni. Valutiamo alcuni esempi di Data Transformation per comprendere al meglio il valore di questa attività:

• codifica dei caratteri e trasformazione delle informazioni. Molto spesso, i problemi di codifica dei caratteri rendono indispensabile il processo di trasformazione dei dati. Ciò avviene nei casi in cui, all’interno di un testo, alcuni caratteri vengono visualizzati come simboli casuali o incomprensibili. Per evitare questi problemi di codifica, i computer moderni utilizzano un sistema UTF-8. Tuttavia, può capitare che un’applicazione sia in grado di codificare i dati in un determinato modo, non compatibile con altri sistemi o programmi. In tal caso, risulta necessario convertire i dati da un formato di codifica dei caratteri a un altro formato;
• trasformazione delle parole orali in testo. Nel momento in cui occorre trasformare le parole orali, da un file audio a un file di testo, è necessario gestire le discrepanze nella formattazione dei dati. Ciò avviene soprattutto quando occorre analizzare i dati provenienti da telefonate registrate. Per ottenere dati coerenti e affidabili, piuttosto che utilizzare solo sistemi di decifratura del testo, occorre prevedere un processo di Data Transformation;
• trasformazione da CSV a XML. CSV (Comma-Separated Value) e XML (Extensible Markup Language) sono due formati molto utilizzati per l’archiviazione dei dati. Essi, però, hanno un funzionamento molto differente. I dati di un file CSV possono essere automaticamente convertiti in formato XML mediante l’utilizzo di uno strumento di Data Transformation, affinché sia possibile visualizzarli con il software più adatto.

Data Transformation in Data Mining

La Data Transformation può essere impiegata efficacemente nel Data Mining con l’obiettivo di combinare dati non strutturati e strutturati, organizzandoli e predisponendoli per le analisi successive. I processi di Data Transformation rappresentano una pre-elaborazione essenziale, utile nella fase precedente al Data Mining affinché sia possibile ottenere modelli di semplice comprensione. 

I dati grezzi, infatti, non risultano essere semplici da capire e da tracciare. Proprio per questo devono essere pre-elaborati, in modo che tutte le informazioni vengano recuperate e organizzate. Grazie alla Data Transformation è possibile convertire i dati grezzi nel formato più adatto, in modo che sia più semplice estrarre il dato e recuperare informazioni di valore durante il processo di Data Mining.