Cos'è l'elaborazione dei dati?

Storicamente, le aziende si affidavano all'elaborazione manuale dei dati e ai calcolatori per gestire set di dati più piccoli. Via via che le aziende generavano volumi di dati sempre più grandi, sono diventati essenziali dei metodi avanzati di elaborazione dei dati.

Da questa esigenza è emersa l'elaborazione elettronica dei dati, che ha portato all'avvento di unità di elaborazione centrale (CPU) e di automazione avanzate che hanno ridotto al minimo l'intervento umano.

Con l'aumento dell'adozione dell'intelligenza artificiale (AI), un'elaborazione efficace dei dati è ora più critica che mai. Dati puliti e ben strutturati alimentano i modelli AI, consentendo alle aziende di automatizzare il workflow e di sbloccare insight più approfonditi.

Secondo un rapporto del 2024 dell'IBM Institute for Business Value, solo il 29% dei leader tecnologici concorda fermamente che i propri dati aziendali soddisfino gli standard di qualità, accessibilità e sicurezza necessari per supportare la scalabilità efficiente dell'AI generativa. Tuttavia, senza sistemi di elaborazione di alta qualità, le applicazioni basate sull'AI sono soggette a inefficienze, distorsioni e output inaffidabili.

Il machine learning (ML), l'AI e l'elaborazione parallela, o calcolo parallelo, consentono attualmente l'elaborazione dei dati su larga scala. Grazie a questi progressi, le organizzazioni possono ottenere insight utilizzando servizi di cloud computing come Microsoft Azure o IBM Cloud.

Sebbene i metodi di elaborazione dei dati possano variare, esistono circa sei fasi per convertire sistematicamente i dati non elaborati in informazioni fruibili:

1. Acquisizione dei dati: le aziende potrebbero raccogliere grandi volumi di dati da fonti come sensori Internet of Things (IoT), social media o fornitori esterni. La standardizzazione delle pratiche di gestione dei dati in questa fase può aiutare a semplificare le successive attività di elaborazione dei dati.
   
   
2. Preparazione dei dati: questa fase prevede la pulizia, la convalida e la standardizzazione dei dati per mantenere set di dati di alta qualità. Gli algoritmi di ML alimentati da script Python possono rilevare anomalie, contrassegnare i valori mancanti e rimuovere i record duplicati, migliorando la precisione dell'analisi e dei modelli AI.
   
   
3. Input dei dati: dopo la preparazione, i dati non elaborati vengono introdotti in un sistema di elaborazione come Apache Spark attraverso SQL query, workflow o processi batch. Dando priorità alla protezione dei dati durante l'acquisizione, le aziende possono rimanere conformi, soprattutto in ambienti altamente regolamentati.
   
   
4. Analisi: algoritmi, elaborazione parallela o multielaborazione possono fare emergere i pattern nei big data. In questo caso, l'integrazione dell'AI può contribuire a ridurre la necessità di una supervisione manuale, accelerando l'analisi dei dati.
   
   
5. Output dei dati: gli stakeholder possono visualizzare i risultati dell'analisi dei dati utilizzando grafici, dashboard e report. La rapidità del processo decisionale dipende dalla facilità con cui gli utenti riescono a interpretare questi preziosi insight, soprattutto per quanto riguarda il forecasting o la gestione del rischio.
   
   
6. Data storage: i dati elaborati vengono memorizzati in data warehouse, data lake o repository di cloud computing per gli accessi successivi. Pratiche adeguate di data storage, in linea con normative come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), possono aiutare le aziende a mantenere la conformità. 

L'elaborazione dei dati aiuta le organizzazioni a trasformare i dati in insight fruibili.

Via via che le aziende raccolgono una quantità crescente di dati, i sistemi di elaborazione efficaci possono aiutare a migliorare il processo decisionale e a semplificare le operazioni. Possono anche aiutare a garantire che i dati siano accurati, altamente sicuri e pronti per le applicazioni di AI avanzate.

Gli strumenti di AI e ML analizzano i set di dati per scoprire insight che aiutano le organizzazioni a ottimizzare le strategie dei prezzi, prevedere le tendenze del mercato e migliorare la pianificazione operativa. Gli strumenti di visualizzazione dei dati come grafici e dashboard rendono le informazioni complesse più accessibili, trasformando i dati non elaborati in informazioni utili per gli stakeholder.

La preparazione dei dati a costi contenuti e l'analisi possono aiutare le aziende a ottimizzare le operazioni, dall'aggregazione dei dati sulle prestazioni al miglioramento delle previsioni dell'inventario.

Più in generale, le pipeline di dati in tempo reale create su piattaforme cloud come Microsoft Azure e AWS consentono alle aziende di scalare la potenza di elaborazione in base alle necessità. Questa funzionalità aiuta a garantire un'analisi rapida ed efficiente di set di dati di grandi dimensioni.

Una solida elaborazione dei dati aiuta le organizzazioni a proteggere le informazioni sensibili e a rispettare normative come il GDPR. Le soluzioni di data storage altamente sicure, come data warehouse e data lake, aiutano a ridurre i rischi mantenendo il controllo sul modo in cui i dati vengono memorizzati, consultati e conservati. I sistemi di elaborazione automatizzata possono integrarsi con i framework di governance e applicarne le politiche, mantenendo la gestione dei dati coerente e conforme. 

I dati strutturati di alta qualità sono essenziali per i modelli di AI generativa (gen AI) e altre applicazioni basate sull'AI. I data scientist si affidano a sistemi di elaborazione avanzati per pulire, classificare e arricchire i dati. Questa preparazione aiuta a garantire che i dati siano formattati correttamente per l'addestramento dell'AI.

Utilizzando l'automazione basata su AI, le aziende possono anche accelerare la preparazione dei dati e migliorare le prestazioni delle soluzioni di gen AI e ML. 

I progressi nei sistemi di elaborazione hanno ridefinito il modo in cui le organizzazioni analizzano e gestiscono le informazioni. 

I primi metodi di trattamento dei dati si basavano sull'immissione manuale, con calcolatori di base ed elaborazione in batch, che spesso causavano inefficienze e poca uniformità nella qualità dei dati. Con il passare del tempo, innovazioni come SQL database, cloud computing e algoritmi di ML hanno spinto le aziende a ottimizzare il modo in cui elaborano i dati. 

Attualmente, le principali tecnologie di elaborazione dei dati includono:

I sistemi di elaborazione basati sul cloud offrono una potenza di calcolo scalabile, consentendo alle aziende di gestire grandi quantità di dati senza ingenti investimenti infrastrutturali. Framework come Apache Hadoop e Spark elaborano dati in tempo reale, consentendo alle aziende di ottimizzare ogni aspetto, dal forecasting della supply chain alle esperienze di acquisto personalizzate. 

L'avvento degli algoritmi di machine learning ha trasformato l'elaborazione dei dati. Strumenti con tecnologia AI come TensorFlow semplificano la preparazione dei dati, migliorano la modellazione predittiva e automatizzano l'analytics dei dati su larga scala. I framework in tempo reale come Apache Kafka ottimizzano le pipeline di dati, migliorando applicazioni come rilevamento delle frodi, prezzi dinamici e motori di raccomandazione per l'e-commerce.

Per ridurre la latenza e migliorare l'analisi dei dati in tempo reale, l' edge computing elabora le informazioni più vicino alla fonte. Questo è essenziale per i settori che richiedono un processo decisionale istantaneo, come la sanità, dove la capacità di prendere decisioni in una frazione di secondo comporta enormi responsabilità.

L'elaborazione localizzata dei dati può anche migliorare le interazioni con i clienti e la gestione dell'inventario, riducendo al minimo i ritardi.

Il quantum computing è pronto a rivoluzionare l'elaborazione dei dati risolvendo problemi di ottimizzazione complessi che vanno oltre le funzionalità tradizionali. Con l'aumento del numero dei casi d'uso, il quantum computing ha il potenziale di trasformare campi come la crittografia, la logistica e le simulazioni su larga scala, accelerando gli insight mentre plasmano il futuro dell'elaborazione dei dati.

Le aziende possono adottare diversi metodi di elaborazione dei dati in base alle loro esigenze operative e di scalabilità:

• Elaborazione in batch: questo metodo elabora i dati non elaborati a intervalli programmati e rappresenta un'opzione conveniente per i workload ripetitivi, con un intervento umano minimo. L'elaborazione in batch è più adatta per l'aggregazione delle transazioni o per le attività di routine, come le buste paga.
  
  
• Elaborazione in tempo reale: l'elaborazione in tempo reale è fondamentale per le applicazioni sensibili al fattore temporale, come il monitoraggio medico o il rilevamento delle frodi, in cui l'output dei dati è necessario all'istante. La convalida automatica dei dati, il machine learning e gli strumenti a bassa latenza possono aiutare le organizzazioni a rispondere agli eventi via via che si presentano.
  
  
• Multiprocessing: il multiprocessing distribuisce le attività di elaborazione dei dati su diverse CPU per gestire in modo efficiente i big data. Questo approccio è utile per i data engineer che eseguono l'analytics in parallelo, riducendo il tempo totale di elaborazione.
  
  
• Elaborazione manuale dei dati: come suggerisce il nome, l'elaborazione manuale dei dati comporta l'intervento umano. Sebbene più lento, questo metodo può essere necessario in contesti normativi o quando è necessario un giudizio umano preciso per evitare errori, come negli audit specializzati o nelle attività critiche di immissione dei dati.
  
  
• Elaborazione online: l'elaborazione online supporta le interazioni continue di dati in tempo reale in ambienti come i social media o l'e-commerce. Aggiornando costantemente i set di dati, l'elaborazione online può abbinare l'analisi del comportamento degli utenti alle risposte dinamiche del sistema, implementando algoritmi di machine learning per perfezionare le esperienze in tempo reale.

Le organizzazioni devono affrontare diverse problematiche quando gestiscono grandi volumi di dati, tra cui: 

• Problemi di qualità
• Vincoli di scalabilità
• Complessità dell'integrazione 
• Conformità normativa

Una pulizia o una convalida dei dati inadeguate possono causare imprecisioni, come ridondanze involontarie, campi incompleti e formati non uniformi. Questi problemi possono degradare gli insight, ostacolare le attività di forecasting e avere un grave impatto sulle aziende.

Unity Software, ad esempio, ha perso circa 5 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato a causa di una "ferita autoinflitta" causata da "dati proprietari dei clienti di cattiva qualità". Mantenendo rigorosi standard di qualità dei dati e riducendo la supervisione manuale, le organizzazioni possono aumentare l'affidabilità e sostenere pratiche etiche durante tutto il ciclo di vita dei dati.

Le unità di elaborazione tradizionali o le architetture legacy possono rimanere sopraffatte dall'espansione dei set di dati. Eppure, entro il 2028, il mondo globale dei dati dovrebbe raggiungere i 393,9 zettabyte.¹ Si tratta di una quantità di byte circa 50.000 volte superiore al numero di granelli di sabbia presenti sulla Terra.

Senza strategie di scalabilità efficienti, le aziende rischiano colli di bottiglia, query lente e costi infrastrutturali crescenti. I moderni metodi di multiprocessing e di elaborazione parallela possono distribuire i workload su più CPU, consentendo ai sistemi di gestire enormi volumi di dati in tempo reale.

Riunire dati non elaborati provenienti da diversi fornitori, sistemi on-premise e ambienti di cloud computing può essere difficile. Secondo il rapporto "State of data science" di Anaconda del 2023, la preparazione dei dati rimane l'attività che richiede più tempo ai professionisti della data science.² Potrebbero essere necessari vari tipi di elaborazione dei dati per unificare i dati, preservando il lineage, soprattutto in settori altamente regolamentati.

Le soluzioni progettate in modo accurato possono ridurre la frammentazione e mantenere informazioni significative in ogni fase della pipeline, mentre le fasi di elaborazione standardizzate possono contribuire a garantire la coerenza in più ambienti.

Normative come il GDPR rendono la protezione dei dati una priorità critica. Nel 2024 le sanzioni pecuniarie per inadempienza sono state pari a circa 1,2 miliardi di euro.³ Con l'espansione dell'elaborazione dei dati, aumentano anche i rischi normativi, poiché le organizzazioni si devono destreggiare tra requisiti come la sovranità dei dati, il monitoraggio del consenso degli utenti e la rendicontazione automatica della conformità.

A differenza delle fasi di elaborazione orientate alle prestazioni, le soluzioni orientate alle normative danno priorità alla sicurezza e alla qualità dei dati. Tecniche quali la data minimization e la crittografia possono aiutare le aziende a elaborare dati non elaborati nel rispetto delle leggi sulla privacy.