1. Discovery e comprensione dei dati:
* Identificazione dei dati: Individuare e identificare tutte le fonti di dati pertinenti. Ciò potrebbe includere database, fogli di calcolo, API, Cloud Storage e altro ancora.
* Profilazione dei dati: Esaminare i dati per comprendere la sua struttura, contenuto, qualità e potenziali pregiudizi. Ciò comporta analisi statistiche, visualizzazione dei dati e identificazione di valori mancanti, valori anomali e incoerenze.
* Valutazione dei dati: Valutazione dell'idoneità dei dati per il suo scopo previsto. Ciò include la considerazione della completezza, dell'accuratezza, della coerenza e della tempestività dei dati.
* Raccolta dei requisiti: Definizione delle esigenze e degli obiettivi specifici per i dati. A quali domande devono essere risposte? Quali intuizioni si desidera?
2. Preparazione e pulizia dei dati:
* Pulizia dei dati: Affrontare i problemi di qualità dei dati. Ciò potrebbe comportare la gestione di valori mancanti (imputazione o rimozione), correggere errori, rimozione di duplicati e formati di standardizzazione.
* Trasformazione dei dati: Convertire i dati in un formato adatto per l'analisi. Ciò potrebbe includere conversioni del tipo di dati, aggregazione, normalizzazione e ingegneria delle funzionalità (creazione di nuove variabili da quelle esistenti).
* Integrazione dei dati: Combinando i dati da più fonti in una vista unificata. Ciò comporta spesso la risoluzione delle incoerenze e la garanzia della coerenza dei dati attraverso diversi set di dati.
* Convalida dei dati: Verificare l'accuratezza e la coerenza dei dati preparati. Ciò può comportare l'esecuzione di test e controlli per garantire l'integrità dei dati.
3. Modellazione e design dei dati:
* Modellazione concettuale: Definizione della struttura di alto livello e delle relazioni all'interno dei dati. Questo utilizza spesso diagrammi di relazioni di entità (ERD) o altre rappresentazioni visive.
* Modellazione logica: Tradurre il modello concettuale in un modello di database specifico, definendo tabelle, colonne e tipi di dati.
* Modellazione fisica: Progettare l'implementazione fisica dei dati, comprese le posizioni di archiviazione, le strategie di indicizzazione e le ottimizzazioni delle prestazioni.
4. Caricamento e integrazione dei dati:
* ETL (estratto, trasforma, carico): Estrarre dati dai sistemi di origine, trasformarli secondo necessità e caricarli in un sistema di destinazione (ad esempio, un data warehouse o un lago dati).
* ELT (estratto, carico, trasforma): Simile a ETL, ma la trasformazione avviene dopo che i dati sono stati caricati nel sistema di destinazione. Questo approccio può essere più efficiente per set di dati di grandi dimensioni.
* Pipeline di dati: Costruire processi automatizzati per ingestione dei dati, trasformazione e caricamento. Ciò comporta spesso strumenti e tecnologie come Apache Kafka, Apache Airflow o Servizi di integrazione dei dati basati su cloud.
5. Governance e monitoraggio dei dati:
* Monitoraggio della qualità dei dati: Monitoraggio continua delle metriche di qualità dei dati per garantire l'accuratezza e la completezza dei dati.
* Gestione dei metadati: Monitoraggio delle informazioni sui dati, tra cui la sua fonte, il formato, la qualità e il lignaggio.
* Sicurezza dei dati e controllo degli accessi: Implementazione di misure per proteggere i dati dall'accesso non autorizzato e garantire la conformità alle normative.
* versione e monitoraggio dei dati: Mantenere una storia di modifiche ai dati per facilitare il rollback e il controllo.
Strumenti e tecnologie:
Gli strumenti e le tecnologie specifici utilizzati nel processo di sviluppo dei dati possono variare notevolmente, ma comunemente includono:
* database (SQL, NOSQL): Per la memorizzazione e la gestione dei dati.
* Lingua di programmazione (Python, R, SQL): Per manipolazione dei dati, analisi e trasformazione.
* Strumenti di integrazione dei dati: Per automatizzare le pipeline di dati e i processi ETL/ELT.
* Strumenti di visualizzazione dei dati: Per esplorare e presentare approfondimenti sui dati.
* Piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP): Per l'hosting di infrastrutture e servizi di dati.
Il processo di sviluppo dei dati è cruciale per consentire il processo decisionale basato sui dati, migliorare l'efficienza operativa e ottenere un vantaggio competitivo. Un processo ben definito e gestito garantisce che i dati siano affidabili, accessibili e prontamente disponibili per analisi e approfondimenti.
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