Esaminiamo alcuni scenari comuni in cui è possibile applicare le pipeline di dati.
1. Processi ETL (estrazione, trasformazione e caricamento)
Un processo ETL è un tipo di pipeline di dati che estrae informazioni grezze dai sistemi sorgente (come database o API), le trasforma in base a requisiti specifici (ad esempio, aggregare valori o convertire formati) e quindi carica l'output trasformato in un altro sistema, come un warehouse o un database, per ulteriori analisi. I processi ETL permettono alle aziende di memorizzare i propri documenti storici in modo organizzato, rendendoli facilmente accessibili per insight futuri.
2. Data warehousing e analytics
Per supportare il processo decisionale all'interno di un'organizzazione, grandi volumi di informazioni storiche e transazionali in tempo reale devono essere memorizzati nei data warehouse. Questi archivi fungono da hub centrali in cui gli analisti possono interrogare rapidamente grandi quantità di informazioni aggregate senza influire sulle prestazioni dei sistemi operativi. Le pipeline di dati sono responsabili dell'inserimento, della pulizia e della trasformazione dei dati da varie fonti in questi magazzini, mantenendo al contempo la qualità richiesta.
3. Data science e machine learning
I data scientist dipendono fortemente da set di dati di alta qualità per addestrare i loro modelli di machine learning. Questi set di dati spesso richiedono un'ampia pre-elaborazione, inclusa l'estrazione di caratteristiche, normalizzazione, codifica di variabili categoriche e altri compiti. Le pipeline di dati svolgono un ruolo fondamentale nell'automazione di queste attività, consentendo ai professionisti del machine learning di concentrarsi sullo sviluppo di modelli piuttosto che sull'elaborazione di informazioni grezze.
4. Motore di raccomandazione per l'e-commerce
Molte aziende di e-commerce utilizzano motori di raccomandazione per suggerire prodotti o servizi che i clienti potrebbero trovare attraenti in base alla loro cronologia di navigazione, cronologia degli acquisti e altri fattori. Per raggiungere questo obiettivo, è necessaria una robusta pipeline di dati in grado di inserire log di attività degli utenti, informazioni sul catalogo dei prodotti, profili dei clienti e altro ancora. La pipeline elabora questi dati non elaborati e li inserisce ai sistemi di machine learning, come il filtraggio collaborativo o basato su contenuti, per generare raccomandazioni personalizzate per ogni utente.
5. Analisi del sentiment sui social media
Un'agenzia di marketing può utilizzare tecniche di analisi del sentiment su piattaforme di social media come X o Facebook per misurare l'opinione pubblica su determinati marchi o prodotti. È necessaria una pipeline di dati efficiente per raccogliere tweet o post che menzionano le parole chiave target (ad esempio, nomi di marchi), pre-elaborare il testo (rimuovendo parole di arresto, stemming), eseguire la classificazione del sentiment utilizzando modelli di elaborazione del linguaggio naturale come LSTM o BERT, e poi aggregare i risultati in insight fruibili per i decisori.
6. Rilevamento delle frodi nelle transazioni finanziarie
Banche e istituti finanziari spesso si affidano a sistemi analytics avanzati alimentati da pipeline dati complessi per rilevare attività fraudolente all'interno dei set di dati transazionali. Queste pipeline solitamente prevedono l'inserimento di record delle transazioni in tempo reale insieme a schemi storici di frode, la pulizia di voci rumorose o incomplete, l'estrazione di caratteristiche rilevanti come importo, posizione o tempo della transazione, l'addestramento di modelli di machine learning supervisionati come decision tree, macchine a vettori di supporto o reti neurali per identificare potenziali frodi e l'attivazione di avvisi per transazioni sospette.
7. Trattamento dei dati IoT
I dispositivi IoT generano enormi quantità di dati che devono essere elaborati rapidamente. Ad esempio, un progetto di smart city può raccogliere dati dai sensori che monitorano i modelli di traffico, i livelli di qualità dell'aria e i tassi di consumo energetico in tutta la città. Una pipeline di dati scalabile ed efficiente è essenziale per inserire questi dati in streaming ad alta velocità, pre-elaborandoli e filtrando informazioni irrilevanti o aggregando le letture dei sensori su intervalli di tempo, applicando analytics come il rilevamento sul set di dati pre-elaborato e, infine, visualizzando i dati per fornire insight ai funzionari.
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