In uno scenario sempre più immerso nella tecnologia, nel quale si assiste a un costante aumento della mole di dati e big data gestiti e raccolti dalle aziende, risulta essenziale riuscire a garantire accuratezza, coerenza e affidabilità alle informazioni.
Pulire i dati rappresenta uno step fondamentale per le successive attività di analisi e per la creazione di previsioni affidabili: la qualità delle informazioni, infatti, determina la qualità delle previsioni e il successo delle strategie che verranno attuate.
Anche il più sofisticato algoritmo di machine learning può generare risultati erronei quando alimentato da dati incompleti o “sporchi”. In questo contesto, appare chiaro che una delle attività essenziali per i business di tutto il mondo è la data cleansing.
Cos’è, come funziona e perché la data cleansing è differente rispetto alla data cleaning? Scopriamo tutto ciò che occorre sapere.
Indice dei contenuti
Cos’è data cleansing e perché è importante
Il processo di pulizia profonda dei dati permette all’azienda di identificare e correggere gli errori, individuando dati irrilevanti o duplicati all’interno di un set di dati grezzi. Le attività di data cleansing consentono, altresì, di usufruire di un set di dati accurati e attendibili, in grado di offrire visualizzazioni, modelli e decisioni aziendali più affidabili.
Gli algoritmi di analisi possono operare con successo solo quando viene fornito loro un set di dati di qualità. I risultati che le tecnologie di analisi offrono, infatti, si basano principalmente sui dati stessi: le imprese, per poter ottenere risultati attendibili e di valore, hanno il compito di offrire all’algoritmo un set di dati coerenti, strutturati e accurati.
Pulire i dati significa, quindi, permettere ai software di analisi di operare al meglio, proponendo panoramiche, risposte e previsioni più realistiche e dettagliate. I dati “sporchi” possono costare anche molto alle aziende: secondo uno studio, il prezzo di questo genere di dati è alto, oltre il 12% del fatturato complessivo.
La data cleansing rappresenta uno step indispensabile lungo il processo ETL (Extract, Transform, Load), in quanto permette di pulire e ottimizzare i dati prima che possano essere estratti, trasformati e caricati, assicurando così un flusso coerente durante l’intero ciclo di gestione delle informazioni.
Tipologie di pulizia dei dati
Pulire i dati risulta, quindi, essenziale per la vita e la crescita di un’azienda. Ma come pulire i dati? Le attività di correzione possono prevedere diversi step, a seconda della tipologia di azione che viene svolta sul dato.
Valutiamo quali sono le tipologie di pulizia dei dati più comuni ed efficienti.
Correzione dei dati mancanti
Quando un dataset risulta ricco di dati mancanti o di valori non identificati, esso non può fornire risposte precise e accurate. La gestione dei dati mancanti è una vera e propria sfida, che può essere affrontata mediante il metodo dell’imputazione dei valori mancanti sulla base degli altri valori disponibili. Viene impiegato un algoritmo per stimare il valore mancante, o in alternativa viene eliminato l’intero record contenente dati mancanti, in modo che esso non possa inquinare il dataset.
Riduzione dei duplicati
Identificare ed eliminare i record duplicati è essenziale. Questa procedura viene svolta mediante l’utilizzo di algoritmi avanzati di deduplicazione basati su chiavi uniche o caratteristiche specifiche. L’algoritmo confronta le stringhe e individua i duplicati, anche quando sono presenti minime variazioni.
Controllo qualità dati aziendali
Durante la fase di raccolta delle informazioni, è indispensabile eseguire un accurato processo di controllo della qualità dei dati raccolti. Tale attività rappresenta un investimento a lungo termine per le aziende, che otterranno così un set di dati più pulito e preciso già in partenza. Per controllare la qualità dei dati aziendali vengono svolte validazioni in tempo reale sui dati in ingresso, rispetto ai vincoli di formato o consistenza. In questo modo è possibile ridurre in modo significativo gli errori.
Standardizzazione dei dati
Un processo che migliora la coerenza dei dati, in quanto garantisce che ciascun dato venga rappresentato, all’interno del dataset, in modo standardizzato e uniforme.
Normalizzazione dei dati
Questo genere di pulizia mira a ridurre tutti i dati in una forma canonica e standardizzata, in modo da semplificare il processo di comparazione. Per poter ottenere questo risultato, vengono applicate tecniche quali la conversione del testo in minuscolo o maiuscolo.
Pulizia testuale
Un processo in grado di affrontare problematiche specifiche presenti nei dati testuali, quali ad esempio gli errori di digitazione o la presenza di sinonimi. Tale metodo di pulizia prevede l’impiego di tecniche di correzione ortografica, di gestione dei sinonimi e di normalizzazione del testo.
Trattamento degli outlier
In questo caso, le attività mirano a gestire i valori anomali o inconsistenti che potrebbero influenzare i risultati delle analisi. Vengono adoperati algoritmi statistici o machine learning per l’identificazione e il trattamento degli outlier.
Rimozione di caratteri speciali e spazi
Questo processo prevede la rimozione dei caratteri non validi e degli spazi superflui: anche questi elementi, infatti, potrebbero influenzare la qualità delle attività di analisi. Per poter eliminare questi refusi, si utilizzano funzioni di pulizia specifiche e si adottano espressioni regolari.
Gestione degli zeri e dei valori nulli
In questo caso, sono gli zero e i valori nulli a essere identificati e corretti, in quanto anche essi possono influenzare le analisi. Viene assegnato un valore di default per eliminare il problema del valore nullo, oppure si attua un processo di eliminazione o imputazione sulla base del contesto e delle informazioni disponibili.
Conformità normativa
Un’attività di data cleansing che mira a garantire che tutti i dati rispettino gli standard legali e normativi. Per far ciò, occorre implementare procedure e controlli specifici.
Come pulire i dati
La data cleansing rappresenta la base fondamentale mediante la quale è possibile svolgere un processo efficace di data mining. Ottenere un dataset estremamente pulito, ricco di dati distribuiti, significa avere maggiori opportunità di creare strategie di successo. Anche per questo è indispensabile garantire l’integrità del dataset.
Per poter pulire i dati occorre adottare un approccio sistematico e puntuale, affinché sia possibile eliminare duplicati, inconsistenze, errori e dati mancanti.
Il processo di data cleansing prevede diverse attività, svolte con l’utilizzo di appositi strumenti di pulizia dati e tecnologie AI:
- analisi approfondita del dataset per identificare eventuali problematiche. Vengono valutati i dati mancanti, rilevati i duplicati e comprese le caratteristiche di ciascuna variabile;
- impiego di strumenti automatici di data cleansing, che consentono di applicare regole standard di pulizia personalizzabili in base alle esigenze. Ciò migliora notevolmente l’efficienza del processo e riduce la possibilità di errore umano;
- imputazione intelligente dei dati mancanti mediante l’utilizzo di algoritmi avanzati, che stimano il valore mancante sulla base di modelli predittivi o variabili correlate. Questo approccio consente di mantenere la completezza e la coerenza dei dati;
- validazione dei dati in tempo reale mediante tecniche di validazione in fase di raccolta. Tale strategia preventiva, basata su controlli ordinati grazie a regole di validazione predefinite, permette di evitare l’inserimento di dati inconsistenti o errati;
- tecniche di deduplicazione e algoritmi di confronto delle stringhe. La valutazione della similarità tra record consente di identificare e rimuovere i duplicati in modo estremamente preciso;
- utilizzo delle tecniche di machine learning per la pulizia dei dati. Tali tecniche, prime tra tutte le reti neurali, possono automatizzare il processo di identificazione e riconoscimento di outlier e degli errori nei dati, migliorando sostanzialmente la qualità del dataset. I modelli, addestrati per riconoscere i pattern, sono in grado di identificare in automatico i valori anomali;
- utilizzo di tecniche NLP (Natural Language Processing). L’analisi del linguaggio naturale, infatti, contribuisce a identificare sinonimi, errori tipografici e abbreviazioni;
- monitoring e aggiornamento costanti. La data cleansing e la data cleaning rimangono attività che necessitano di un monitoraggio costante. L’implementazione di un processo di controllo e aggiornamento continuo è fondamentale per mantenere l’integrità del dataset a lungo termine.
Per comprendere pienamente il processo di pulizia dei dati, proponiamo due esempi pratici di applicazione delle tecniche di data cleansing:
- rimozione dei duplicati in un database clienti. L’individuazione e rimozione dei duplicati è un’attività cruciale per la gestione del database clienti. Ciò consente, infatti, di evitare l’invio di comunicazioni multiple o di creare analisi incoerenti, realizzate sulla base di dati replicati. In questo caso, utilizzare tecniche e algoritmi di deduplicazioni fondati su chiavi univoche rappresenta un metodo estremamente affidabile;
- correzione di dati geografici. Per poter individuare indirizzi e dati geografici scritti in modo differente o incoerente, possono essere impiegati algoritmi di matching e correzione, con l’obiettivo di standardizzare gli indirizzi e garantire coerenza nella rappresentazione spaziale.
Vantaggi della data cleansing
La data cleansing rappresenta la migliore strategia per la correzione degli errori di un dataset, offrendo vantaggi multifattoriali alle imprese moderne. Vediamo quali sono i benefici della data cleansing nei prossimi paragrafi.
Miglioramento del processo di analisi predittiva e decisionale
Maggiore è la qualità dei dati, maggiori saranno efficaci le analisi predittive da essi desunte. Il dataset, quando affidabile e pulito, è in grado di offrire risultati più precisi: ciò permette alle aziende di identificare e anticipare le tendenze, sfruttando le opportunità del mercato e ottimizzando le strategie aziendali. La precisione dell’analisi dipende anche dalla qualità dei dati e può tradursi in decisioni maggiormente coerenti, offrendo importanti vantaggi competitivi all’organizzazione.
Ottimizzazione delle risorse e riduzione dei costi operativi
La data cleansing permette di ridurre la possibilità di errore operativo, abbattendo i costi necessari per la correzione delle problematiche derivanti da dati incompleti o inesatti. Inoltre, pulire i dati consente di ottimizzare le risorse aziendali in quanto tale approccio supporta decisioni fondate su dati che riflettono, in modo preciso, la realtà aziendale.
Aumento della fiducia decisionale
Prendere decisioni sulla base di dati inconsistenti e incompleti può trasformarsi in scelte errate, dalle conseguenze negative. La data cleansing rende ogni decisione più affidabile, per l’azienda e per gli stakeholder, che potranno nutrire maggiore fiducia nelle capacità decisionali dei propri partner.
Miglioramento delle relazioni con i clienti
La data cleansing consente di creare database puliti, in grado di offrire una comprensione maggiore e più accurata delle esigenze del cliente. L’azienda in possesso di dati puliti potrà personalizzare le offerte, rispondendo meglio e in modo tempestivo alle necessità del cliente, che sarà maggiormente incentivato a instaurare una relazione duratura e solida con il marchio.
Conformità normativa
Tale requisito, essenziale in molti contesti, viene garantito grazie al processo di data cleansing in quanto il dataset ben strutturato è anche un dataset in grado di rispondere agli standard legali e normativi.
Riduzione del tempo di risposta
La data cleansing consente di ridurre l’esigenza di correzioni o anomalie. In questo modo, l’azienda potrà migliorare la propria efficienza operativa, riducendo i tempi di risposta e attuando processi più agili e rapidi.
Data cleansing vs data cleaning
Data cleansing e data cleaning, nonostante possano sembrare sinonimi, in realtà presentano differenze sostanziali.
Grazie al processo di pulizia dati tradizionale, ovvero la data cleaning, è possibile creare un dataset contenente dati esaminati e privi di errori o incongruenze. In questo caso, il dataset risulta estremamente preciso e può offrire informazioni coerenti, garantendo efficacia alle decisioni aziendali.Nel caso della data cleansing, invece, i dati non vengono solo puliti: tale processo, infatti, non solo corregge gli errori, ma assicura la standardizzazione dei dati. La data cleansing garantisce unicità, arricchimento e rilevanza ai dati. Grazie al processo di data cleansing è possibile ottenere un dataset completo di dati distribuiti di qualità superiore, immediatamente pronto per qualsiasi tipo di elaborazione o analisi.
