Come si definisce e comprende l’ingegneria dei dati nel contesto moderno?

L’ingegneria dei dati si configura come la disciplina centrale che connette la raccolta, la gestione e la trasformazione dei dati grezzi in risorse utili per l’analisi e il processo decisionale aziendale. Essa rappresenta il ponte indispensabile tra il mondo vasto e variegato del Big Data e le pratiche di Business Intelligence, garantendo che i dati siano strutturati, accessibili e pronti per essere analizzati in modo efficace.

In questo contesto, il concetto di “data lake” assume una rilevanza cruciale. Il data lake è un ambiente di archiviazione che conserva dati di vario tipo e provenienza senza necessità di una rigida struttura predefinita, simile a un vasto bacino d’acqua che accoglie differenti tipologie di affluenti. A differenza dei tradizionali database relazionali, che richiedono una definizione dettagliata dei dati prima dell’archiviazione, i data lake permettono un approccio più flessibile e scalabile, ideale per la gestione di grandi volumi di informazioni eterogenee.

L’approccio alla scienza dei dati si basa su una combinazione di attività: dalla raccolta e interrogazione dei dati, alla modellazione matematica e statistica, fino alla programmazione necessaria per estrarre insight significativi. Comprendere il funzionamento di SQL e dei database relazionali è una competenza indispensabile per navigare e manipolare grandi set di dati, così come per progettare basi dati efficienti, attraverso la definizione di tipi di dati, vincoli e normalizzazione, che garantiscano integrità e coerenza.

Strumenti come Excel, con le sue funzionalità di tabelle pivot e macro, sono largamente utilizzati per l’esplorazione rapida dei dati, mentre la visualizzazione dei dati si configura come l’arte di raccontare storie potenti, capaci di guidare decisioni aziendali con efficacia. La scelta del tipo di grafico, dello stile di design e del modo in cui si contestualizzano i dati è un processo strategico che deve sempre tenere conto del pubblico di destinazione e dello scopo comunicativo, bilanciando rigore analitico ed impatto emotivo.

È imprescindibile per chi si avvicina a questo campo comprendere che i dati non sono semplici numeri, ma elementi che, se correttamente gestiti, modellati e rappresentati, diventano strumenti decisivi per innovare e creare valore. La qualità e l’organizzazione dei dati all’interno di un sistema informativo influenzano direttamente la precisione delle analisi e la capacità di anticipare trend, evidenziare opportunità o rischi, e in definitiva supportare strategie aziendali di successo.

La complessità della materia richiede una continua attenzione non solo agli aspetti tecnici, ma anche a quelli di governance, sicurezza e privacy, considerando l’evoluzione costante degli strumenti e delle metodologie. Ogni passaggio, dalla raccolta alla visualizzazione, deve essere concepito come parte di un ecosistema integrato che valorizza il dato come risorsa dinamica e strategica.

Come Gestire i Passaggi nel Tableau Prep: Un Approfondimento sul Ciclo di Vita del Flusso

Il passaggio di "Unione" permette di combinare due tabelle, e può essere realizzato sia utilizzando l'opzione "Aggiungi" sia semplicemente trascinando un passaggio esistente in una fase predefinita del flusso. In modo simile, il passaggio di "Script" consente di integrare linguaggi di programmazione come R o Python nel flusso di dati. Tuttavia, è importante notare che Tableau Cloud, al momento della scrittura, non supporta i passaggi di script. Un altro passaggio interessante è quello di "Predizione", che sfrutta i modelli di Einstein Discovery per aggiungere capacità predittive ai flussi, estendendo così le potenzialità di analisi dei dati.

Un aspetto molto potente di Tableau Prep è la possibilità di gestire le uscite. Il passaggio di "Output" consente di salvare un estratto o un file .csv, ma può anche essere utilizzato per pubblicare i dati su Tableau Server o Tableau Cloud. Un altro aspetto utile è l'opzione di "Inserimento Flusso", che permette di aggiungere passaggi da flussi creati precedentemente. Questa funzionalità può semplificare la costruzione di flussi complessi e ridurre il tempo speso a ripetere passaggi già creati.

Inoltre, Tableau Prep permette di raggruppare i flussi. Se il flusso contiene passaggi ripetitivi che si estendono su più rami, è possibile raggruppare questi passaggi in un’unica cartella, facilitando così la gestione e la comprensione del flusso. Ogni gruppo di flusso può essere espanso o compresso, consentendo una maggiore organizzazione e chiarezza nelle operazioni successive. Ogni gruppo di passaggi viene visualizzato con un colore diverso, il che offre un'indicazione visiva di flussi separati all'interno dello stesso progetto.

Quando si trattano grandi volumi di dati, un altro elemento fondamentale è la pulizia dei dati. Tableau Prep offre numerosi strumenti per standardizzare e pulire i dati in modo efficace, soprattutto quando si hanno migliaia di righe di dati. La formattazione del testo è una delle operazioni più comuni, e Tableau offre opzioni avanzate per uniformare i dati testuali, indipendentemente dal tipo di caratteri presenti nel campo. Con queste funzionalità, è possibile rimuovere caratteri non necessari, correggere errori di formattazione e rendere i dati più omogenei.

Oltre a questi strumenti, è possibile applicare operazioni di calcolo e creazione di campi personalizzati, migliorando ulteriormente l'analisi. I calcoli personalizzati possono essere utilizzati per trasformare i dati in modo che siano più utili per la specifica analisi, come nel caso in cui si voglia combinare più colonne in una sola o applicare formule matematiche sui dati numerici. L'integrazione di questi passaggi all'interno del flusso offre flessibilità e personalizzazione, ma richiede una comprensione approfondita delle esigenze dell'analisi e delle funzionalità di Tableau Prep.

Infine, un aspetto molto importante riguarda la gestione del flusso e la visualizzazione dei dati. Una volta che i dati sono stati preparati e puliti, è possibile pubblicarli su Tableau Server o Tableau Cloud per una condivisione più ampia e un'analisi interattiva. È essenziale sapere come gestire l'output in modo che i dati possano essere utilizzati successivamente in visualizzazioni, dashboard o report. La pubblicazione dei dati su un server permette di collaborare con altri membri del team, aumentando l'efficienza e la qualità del lavoro collettivo.

La vera potenza di Tableau Prep risiede nella capacità di combinare tutti questi passaggi in un flusso coerente e funzionale. Ogni opzione e strumento offerto dall'applicazione deve essere utilizzato in base agli obiettivi specifici dell'analisi, e la comprensione profonda delle funzionalità di Tableau permette di ottimizzare l'intero processo, rendendo la gestione dei dati molto più agile ed efficiente.