L'automazione dei dati è un processo che ottimizza e semplifica la gestione dei dati eliminando l'intervento umano da attività come estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), integrazione, convalida e analytics dei dati.
Molte organizzazioni si affidano all'automazione dei dati come componente chiave delle loro strategie di gestione dei dati.
L'IBM Data Differentiator segnala che ben il 68% dei dati organizzativi non viene mai analizzato, il che significa che l'azienda non si rende mai conto del pieno beneficio di quei dati.
L'automazione aiuta le aziende a migliorare l'efficienza operativa ed elaborare volumi crescenti di dati in modo da poter estrarre insight preziosi e prendere decisioni aziendali più rapide e meglio informate.
In particolare, l'automazione dei dati può aiutare a semplificare il processo ETL a cui i dati devono spesso essere sottoposti prima che un'azienda possa utilizzarli. L'ETL include l'estrazione dei dati dall'origine, la trasformazione in un formato utilizzabile e il caricamento nell'app o nel database di destinazione.
Eliminando compiti lunghi e ripetitivi che prima richiedevano intervento manuale, le tecnologie di automazione dei dati permettono ai data engineer e ai data scientist di concentrarsi su priorità più elevate, come l'analisi dei dati e i progetti di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML).
L'automazione dei dati migliora anche la loro qualità, riducendo al minimo la possibilità di errore umano durante l'elaborazione.
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L'automazione dei dati è importante per le aziende che devono elaborare, analizzare e agire in base alla rapida espansione dei volumi di dati provenienti da più fonti di dati. Ogni giorno vengono generati circa 402,74 milioni di terabyte di dati, la maggior parte dei quali in formati grezzi o non strutturati che sono difficili da leggere per i sistemi IT senza trattamento dei dati.1
Le aziende richiedono dati puliti e accurati per un'ampia varietà di casi d'uso, tra cui operazioni, supply chain, marketing e vendite, corporate governance e altro ancora. Oggi, poiché molte aziende avviano iniziative di intelligenza artificiale (AI), sono necessarie quantità ancora più massicce di dati per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Prima dell'automazione dei dati, il trattamento dei dati era complesso, laborioso e soggetto a errori. I workflow dei dati come la raccolta, la preparazione dei dati e l'integrazione dei dati si basavano su script codificati a mano che dovevano essere creati, gestiti e aggiornati frequentemente. Diverse fonti di dati richiedevano una codifica personalizzata per renderle compatibili con altre parti della pipeline di dati di un'organizzazione.
Gli strumenti automatizzati di trattamento dei dati possono fornire una soluzione no-code a questi problemi. Le aziende che adottano una strategia di automazione dei dati possono ridurre i tempi di trattamento, aumentare la produttività dei lavoratori, migliorare la qualità dei dati e analizzare più dati più velocemente. In un'epoca di AI e analytics dei big data, l'automazione dei dati è considerata una capacità essenziale.
L'automazione dei dati funziona stabilendo una pipeline di dati che raccoglie automaticamente i dati da varie fonti, elabora i dati per l'uso e li consegna agli archivi e agli strumenti che ne hanno bisogno.
Le fonti di dati possono includere database, applicazioni web, application programming interface (API), cloud service e molte altre fonti diverse. La destinazione finale dei dati potrebbe essere un data warehouse, un'applicazione di analytics, uno strumento di business intelligence o un modello di AI o ML.
Man mano che i dati fluiscono attraverso la pipeline di dati, diverse tecnologie di automazione collaborano per completare ogni passaggio.
Ad esempio, i connettori dati possono recuperare i dati da qualsiasi origine senza la necessità di codice personalizzato o intervento manuale. La Robotic Process Automation (RPA) può eseguire attività ripetitive come individuare dati specifici in un foglio di calcolo o in una fattura e spostarli in un'applicazione.
L'intelligenza artificiale e il machine learning sono anche tecnologie importanti per l'automazione dei dati. Possono automatizzare attività complesse di immissione dei dati, eseguire sofisticate trasformazioni dei dati e adattare automaticamente i parametri di trattamento dei dati quando le circostanze o le esigenze aziendali cambiano.
Uno dei metodi principali per l'elaborazione dei set di dati da utilizzare è noto come ETL, che include l'estrazione, la trasformazione e il caricamento. L'automazione dei dati aiuta a semplificare queste e altre fasi chiave del ciclo di vita della gestione dei dati:
L'integrazione dei dati è il termine generico per la raccolta, la combinazione e l'armonizzazione dei dati provenienti da più fonti in un formato unificato e coerente che può essere utilizzato per vari scopi analitici, operativi e di processo decisionale.
L'integrazione dei dati prevede una serie di passaggi e processi tra cui l'estrazione, la trasformazione, il caricamento e l'analisi dei dati, descritti di seguito.
I dati non elaborati vengono copiati o esportati da varie fonti, come database SQL e NoSQL, applicazioni web, API, cloud service e fogli di calcolo. I tipi di dati estratti possono includere formati di dati sia non strutturati che strutturati, come JSON, XML, tabelle di database relazionali e altro.
Gli strumenti automatizzati di estrazione dei dati possono riconoscere ed estrarre dati da queste fonti eterogenee senza la necessità di intervento umano o codifica personalizzata. Possono individuare e recuperare informazioni specifiche all'interno di grandi volumi di dati non strutturati, come documenti aziendali, e-mail o pagine web. Alcuni strumenti di estrazione possono anche funzionare con testo scritto a mano e immagini a bassa risoluzione.
La trasformazione dei dati è una parte critica del processo di integrazione dei dati in cui i dati non elaborati vengono convertiti in una struttura o in un formato unificato. La trasformazione dei dati aiuta a garantire la compatibilità con i sistemi di destinazione e migliora l'usabilità e la qualità dei dati. A seconda della destinazione, i dati possono subire più trasformazioni per prepararli all'uso.
Gli strumenti di automazione dei dati possono eseguire trasformazioni dei dati come la pulizia dei dati per rimuovere errori e incongruenze, la riformattazione dei dati come la rimozione di colonne da un foglio di calcolo e l'aggregazione dei dati combinando più record. Gli strumenti di automazione possono anche arricchire i dati aggiungendo informazioni pertinenti da altre fonti.
Quando i dati vengono trasformati, vengono caricati nella destinazione finale, che spesso è un data warehouse, un'app di analytics o un altro strumento che consente agli utenti di accedere e lavorare con i dati. In genere, questo processo comporta un caricamento iniziale di tutti i dati, seguito dal caricamento periodico delle modifiche incrementali dei dati e, meno spesso, da aggiornamenti completi per cancellare e sostituire i dati nel data warehouse.
Gli strumenti di automazione possono programmare il caricamento dei dati in modo che avvenga automaticamente in base a intervalli di tempo, ad esempio una o due volte al giorno. Possono anche avviare il caricamento dei dati quando i trigger sono attivati, ad esempio quando vengono aggiunti nuovi dati allo storage o un documento viene aggiornato. Alcuni strumenti possono anche generare automaticamente codice personalizzato per caricare correttamente diversi tipi di asset di dati.
Dopo l'estrazione, la trasformazione e il caricamento, i dati sono pronti per essere analizzati per scoprire tendenze, modelli e correlazioni per aiutare le aziende a prendere decisioni basate sui dati. Gli strumenti di automazione dei dati possono eseguire automaticamente molte attività di analisi dei dati per aiutare i data scientist a lavorare più velocemente ed efficacemente.
Gli strumenti di automazione possono codificare o convertire i dati in un formato numerico, suddividere i dati in sottoinsiemi, isolare le variabili, imputare valori mancanti e generalizzare set di dati di grandi dimensioni in astrazioni di alto livello. Per gli utenti business, l'automazione può creare visualizzazioni dei dati per aiutarli a comprendere e utilizzare al meglio gli insight basati sui dati.
I vantaggi fondamentali dell'automazione includono:
Lo spostamento e l'elaborazione di enormi quantità di dati attraverso una pipeline di dati può essere un processo complesso e dispendioso in termini di tempo. L'automazione delle numerose attività nella pipeline di dati semplifica e velocizza notevolmente i tempi di trattamento.
L'eliminazione dell'intervento umano dal trattamento di grandi volumi di dati elimina anche la possibilità di errore umano. Gli strumenti di automazione dei dati possono anche eseguire la convalida dei dati per prevenire errori nei dati e mantenere la coerenza con le business rules.
L'automazione elimina la spesa dei dipendenti che dedicano tempo e impegno alle attività di trattamento dei dati. Ad esempio, gli strumenti di automazione possono aiutare a inserire i dati, correggere gli errori e formattare i dati per renderli compatibili con altri sistemi e strumenti.
Automatizzando le attività di analytics che prima richiedevano l'intervento manuale dei team di dati, l'automazione accelera la scoperta di insight basati sui dati, spesso in tempo reale.
Insight aziendali più rapidi significano che le aziende possono prendere decisioni in tempo reale e basate sui dati per cogliere nuove opportunità, migliorare l'esperienza del cliente e mitigare il rischio di agire senza comprendere le potenziali conseguenze.
Gli strumenti di automazione dei dati possono aiutare a proteggere i dati durante il trattamento crittografando automaticamente i dati sensibili, autenticando e controllando i dati per conformarsi alle normative e limitando l'accesso alle fonti di dati.
Man mano che i volumi di dati crescono e i processi aziendali si evolvono, l'automazione dei dati offre alle organizzazioni la capacità di scalare il trattamento dei dati mantenendo le prestazioni.
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