Data Cleaning nella Data analysis: cos’è e perché è fondamentale

Il Data Cleaning, o pulizia dei dati, è un passaggio cruciale nel processo di analisi dei dati. Consiste nell’identificare e correggere eventuali errori, incongruenze o lacune nei dati grezzi, rendendoli più affidabili e utilizzabili per trarre conclusioni significative. 

 

Senza una corretta pulizia, i risultati dell’analisi potrebbero, infatti, essere fuorvianti o imprecisi, compromettendo decisioni strategiche basate su di essi. In questo articolo, esploreremo cos’è il Data Cleaning, le sue principali tecniche e il motivo per cui rappresenta una fase indispensabile per ogni data analyst. Prima, però, rispolveriamo un po’ di concetti base inerenti a questa figura.

 

Data analyst: cosa fa? 

Il Data Analyst è un professionista specializzato nell’analisi dei dati, con l’obiettivo di estrarre informazioni significative e utili per supportare le decisioni aziendali.

Armato di strumenti statistici e software avanzati, questo professionista raccoglie dati per poi pulirli come fosse un archeologo che rimuove la polvere da antichi reperti e analizzarli per svelare modelli e tendenze. I suoi risultati diventano mappe preziose per i decisori aziendali, guidandoli attraverso il labirinto delle scelte strategiche.

Quale che sia il settore in cui opera, il ruolo del data analyst si sta rivelando sempre più importante. Tuttavia, uno degli ambiti in cui questa figura è particolarmente necessaria è quello dei Big Data. In questo settore, il data analyst è più che mai indispensabile, poichè deve gestire una mole enorme di informazioni, utilizzando tecniche di machine learning e intelligenza artificiale per trasformare dati complessi in storie chiare e comprensibili. 

 

I big data nella data analytics.

I Big Data rappresentano enormi quantità di dati, sia strutturati che non strutturati, che le aziende raccolgono costantemente. Questi volumi sono così vasti e complessi da superare le capacità dei software tradizionali di elaborazione. Un passaggio fondamentale nell’analisi di questi dati è il data cleaning, che consente di pulire e preparare le informazioni per estrarre insight significativi.

 

Il data cleaning e la sua importanza nell’analisi dei big data.

L’impatto dei dati “sporchi” nell’analisi dei Big Data è significativo e può compromettere seriamente l’affidabilità e l’utilità delle informazioni estratte. I Big Data, per loro natura, sono caratterizzati dalle cosìdette “5 V” – volume, velocità, varietà, valore e veridicità – e la presenza di dati sporchi amplifica le sfide legate all’ultima V.

Ecco alcuni degli impatti principali:

• Distorsione dei risultati: dati inaccurati, incompleti o incoerenti possono portare a conclusioni errate e a modelli di analisi distorti. In un contesto di Big Data, dove le decisioni sono spesso automatizzate e basate su algoritmi, gli errori si propagano rapidamente, amplificando l’impatto negativo.
• Inefficienza e costi elevati: l’analisi di dati sporchi richiede tempi e risorse maggiori per la pulizia e la correzione degli errori, questo comporta un aumento dei costi operativi e una riduzione dell’efficienza dei processi di analisi.
• Decisioni errate: le decisioni aziendali basate su analisi di dati sporchi possono portare a scelte strategiche errate, con conseguenze negative per l’azienda. In settori come la finanza o la sanità, le decisioni errate possono avere conseguenze davvero gravi.
• Perdita di opportunità: dati sporchi possono nascondere modelli e tendenze importanti, impedendo alle aziende di individuare nuove opportunità di business, questo può comportare una perdita di vantaggio competitivo e una riduzione della capacità di innovazione.
• Danneggiamento della reputazione: le aziende che utilizzano dati sporchi per interagire con i clienti possono danneggiare la propria reputazione, perdendo la fiducia dei consumatori.

 

Come vedi, quindi, la pulizia dei dati è un passaggio fondamentale per garantire l’affidabilità e l’utilità delle analisi dei Big Data. Investire in processi e strumenti di data cleaning è essenziale per ottenere informazioni accurate e prendere decisioni informate.

Vista la sua importanza, la domanda sorge spontanea: come funziona e quali sono i suoi step? 

 

Le fasi del Data Cleaning.

Il processo di Data Cleaning si articola in diverse fasi, ciascuna fondamentale per garantire l’integrità e l’affidabilità dei dati. Proviamo ad elencarne i passaggi principali:

 

1. Raccolta e analisi preliminare dei dati: si esamina il dataset per identificare errori, valori mancanti, duplicati o anomalie.
2. Rimozione di duplicati: i record duplicati vengono eliminati per evitare distorsioni nei risultati dell’analisi.
3. Gestione dei dati mancanti: i valori mancanti possono essere colmati (ad esempio, con medie o mediane) o eliminati, a seconda del contesto e dell’importanza del dato.
4. Correzione di errori: si sistemano valori errati o fuori scala, come date impossibili, ortografie incoerenti o valori numerici errati.
5. Standardizzazione dei dati: formati e unità di misura vengono uniformati per garantire coerenza, ad esempio convertendo tutte le date a un unico formato.
6. Validazione dei dati: si verifica che i dati siano corretti, coerenti e completi, mediante controlli incrociati o l’utilizzo di regole predefinite;
7. Documentazione del processo: è importante tenere traccia delle modifiche effettuate per trasparenza e replicabilità. 

Queste fasi, se eseguite con attenzione, permettono di ottenere un dataset pulito, coerente e pronto per essere analizzato con affidabilità. Un processo di data cleaning ben strutturato non solo migliora la qualità dei dati, ma aumenta anche la precisione delle analisi e la fiducia nei risultati ottenuti.

 

Sfide e best practice del Data Cleaning.

Nonostante la sua importanza, il Data Cleaning può rivelarsi un’attività complessa e dispendiosa in termini di tempo, soprattutto quando si ha a che fare con volumi di dati elevati e fonti eterogenee. Tra le sfide più comuni troviamo la mancanza di standard nei formati dei dati, l’integrazione di fonti differenti e l’identificazione di errori nascosti o sistemici. 

 

Per affrontarle al meglio, è fondamentale adottare delle best practice: automatizzare dove possibile, definire regole chiare di validazione, documentare ogni fase del processo e, soprattutto, aggiornare costantemente le strategie di pulizia in base all’evoluzione dei dati aziendali.

In un panorama sempre più guidato dai dati, saper gestire correttamente il data cleaning rappresenta una competenza chiave per chiunque voglia lavorare nell’ambito dell’analisi dei dati.

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