Come analizzare i dati per la tua azienda in 5 passaggi

I big data sono un grande affare. La rapida digitalizzazione della nostra società ha portato a una crescita dei dati senza precedenti. E, con l’avvento di nuove tecnologie e infrastrutture, come la realtà virtuale, il metaverso, l’Internet of Things (IoT) e il 5G, è probabile che questa tendenza prosegua in futuro. Per questo, è fondamentale capire come analizzare i dati. 

I dati sono diventati uno degli asset più preziosi dell’economia del XXI secolo. Governi, aziende e singoli li usano per migliorare i processi decisionali. Questo ha portato a una fortissima domanda di professionisti qualificati per elaborare e analizzare grandi quantità di dati.

Tuttavia, molte aziende faticano ancora a gestire e dare un senso ai dati. Secondo un’indagine di Splunk, il 55% di tutti i dati raccolti dalle aziende è considerato “dark data”, ovvero dati che le aziende raccolgono durante le attività ordinarie ma che non utilizzano. A volte le aziende non sono semplicemente consapevoli dell’esistenza di questi dati, ma nella maggior parte dei casi non li analizzano perché mancano delle competenze giuste per farlo.

Formare i dipendenti con programmi interni di data science è una delle migliori strategie per affrontare la carenza di data scientist. Contrariamente a quanto si crede, non serve una laurea avanzata in Statistica o un dottorato in Informatica per iniziare ad analizzare i dati. Il mercato offre molte opzioni per ogni tipo di persona e situazione. Per esempio, su DataCamp offriamo una formazione completa sui dati per individui e organizzazioni. 

In questo articolo presenteremo il processo di analisi dei dati. Ti proporremo un semplice framework, il data science workflow, con i passaggi da seguire per passare dai dati grezzi a insight di valore.

Come analizzare i dati con il Data Science Workflow

Quando i professionisti dei dati avviano un nuovo progetto di analisi, in genere seguono un processo in cinque fasi. È ciò che chiamiamo data science workflow, le cui parti puoi vedere qui sotto:

1. Identificare le domande di business
2. Raccogliere e archiviare i dati
3. Pulire e preparare i dati
4. Analizzare i dati
5. Visualizzare e comunicare i dati

Il data science workflow

Nelle sezioni seguenti vedremo più nel dettaglio ciascuno dei passaggi.

Sebbene il data science workflow possa variare a seconda del compito, è importante attenersi ogni volta a un framework coerente e ben definito quando inizi un nuovo progetto sui dati. Ti aiuterà a pianificare, implementare e ottimizzare il tuo lavoro.

1. Identificare le domande di business

I dati sono utili quanto le domande che poni. Molte organizzazioni spendono milioni per raccogliere dati di ogni tipo da diverse fonti, ma molte non riescono a crearne valore. La verità è che, a prescindere da quanti dati possieda la tua azienda o da quanti data scientist ci lavorino, i dati diventano davvero determinanti solo dopo aver identificato le giuste domande di business. 

Il primo passo per trasformare i dati in insight è definire obiettivi e domande chiari. Qui sotto trovi alcuni esempi:

• Di cosa ha bisogno l’azienda? 
• Che tipo di problema stiamo cercando di risolvere? 
• In che modo i dati possono aiutare a risolvere un problema o una domanda di business? 
• Di che tipo di dati abbiamo bisogno?
• Quali linguaggi di programmazione e tecnologie useremo? 
• Quale metodologia o tecnica useremo nel processo di analisi dei dati?
• Come misureremo i risultati? 
• Come verranno ripartiti i compiti sui dati all’interno del team?

Al termine di questo primo passo del data science workflow, dovresti avere un’idea chiara e ben definita di come procedere. Questa traccia ti aiuterà a orientarti nella complessità dei dati e a raggiungere i tuoi obiettivi.

Non preoccuparti di spendere tempo extra in questa fase. Identificare le domande di business giuste è fondamentale per migliorare l’efficienza e alla lunga farà risparmiare tempo e altre risorse alla tua azienda.

2. Raccogliere e archiviare i dati

Ora che hai un set di domande chiaro, è il momento di mettersi al lavoro. Per prima cosa, devi raccogliere e archiviare i tuoi dati in un luogo sicuro per poterli analizzare.

Nella nostra società data-driven, ogni secondo si genera un’enorme quantità di dati. Le tre principali fonti di dati sono: 

• Dati aziendali. Sono creati dalle aziende nelle attività quotidiane. Possono essere eventi web, dati sui clienti, transazioni finanziarie o dati da sondaggi. Di norma, questi dati sono archiviati in database relazionali.
• Dati di macchina. Con i recenti progressi nelle tecnologie di sensorizzazione e IoT, un numero crescente di dispositivi elettronici genera dati. Si va dalle telecamere e smartwatch alle case smart e ai satelliti. 
• Open data. Dato il potenziale dei dati nel creare valore per le economie, governi e aziende rilasciano dati liberamente utilizzabili. Questo può avvenire tramite portali open data e API (Application Programming Interface).

Possiamo quindi classificare i dati in due tipologie:

• Dati quantitativi. Sono informazioni che possono essere contate o misurate con valori numerici. Di solito sono strutturati in fogli di calcolo o database SQL. 
• Dati qualitativi. La gran parte dei dati generati oggi è qualitativa. Alcuni esempi comuni sono testo, audio, video, immagini o dati dei social media. I dati qualitativi sono spesso non strutturati, il che rende difficile archiviarli ed elaborarli in fogli di calcolo standard o database relazionali.

A seconda delle domande di business a cui vuoi rispondere, verranno usati diversi tipi di dati e tecniche. In generale, raccogliere, archiviare e analizzare dati qualitativi richiede metodi più avanzati rispetto ai dati quantitativi.

3. Pulire e preparare i dati 

Una volta raccolti e archiviati i dati, il passo successivo è valutarne la qualità. È importante ricordare che il successo della tua analisi dipende in gran parte dalla qualità dei dati. Se le informazioni sono imprecise, incomplete o incoerenti, i tuoi insight saranno errati o fuorvianti. Ecco perché dedicare tempo alla pulizia e preparazione è indispensabile. Dai un’occhiata al nostro articolo sui segnali di scarsa qualità dei dati per maggiori informazioni. 

I dati grezzi raramente sono pronti per l’analisi. Valutare la qualità dei dati è essenziale per trovare e correggere gli errori. Questo processo implica la correzione di errori come:

• Rimozione di righe, colonne o celle duplicate. 
• Eliminazione di righe e colonne che non saranno necessarie durante l’analisi. Questo è particolarmente importante se lavori con dataset di grandi dimensioni che consumano molta memoria. 
• Gestione degli spazi vuoti nei dataset, noti anche come valori nulli
• Gestione dei valori anomali ed estremi, noti anche come outlier
• Standardizzazione della struttura e dei tipi di dati in modo che tutti i dati siano espressi allo stesso modo.

Individuare errori e anomalie nei dati è di per sé un’analisi dei dati, comunemente nota come analisi esplorativa dei dati.

Analisi esplorativa dei dati

L’analisi esplorativa dei dati mira a studiare e riassumere le caratteristiche dei dati. I principali metodi per farlo sono le statistiche e le visualizzazioni: 

• Le statistiche forniscono coefficienti informativi sintetici che riassumono i dati. Alcune statistiche comuni sono media, mediana, deviazione standard e coefficienti di correlazione. 
• La visualizzazione dei dati è la rappresentazione grafica dei dati. A seconda del tipo di dato, alcuni grafici saranno più utili di altri. Per esempio, un boxplot è un ottimo grafico per visualizzare la distribuzione e separare i valori estremi.  

Il tempo investito in questa fase dipenderà molto dal volume e dalla qualità dei dati che vuoi analizzare. Tuttavia, la pulizia dei dati è generalmente la fase più dispendiosa in termini di tempo nel data science workflow. Infatti, i data scientist trascorrono l’80% del loro tempo in questa fase del workflow.

Se lavori in un’azienda in cui l’analisi dei dati fa parte delle attività quotidiane, un’ottima strategia per aumentare l’efficienza in questa fase è implementare una strategia di data governance. Con regole e policy chiare su come pulire ed elaborare i dati, la tua azienda sarà meglio preparata a gestirli e ridurrà il tempo necessario per la pulizia.

Se ti interessa capire come funziona il processo di pulizia e i principali tipi di problemi sui dati, scopri il nostro corso Cleaning Data in Python e Cleaning Data in R. Inoltre, se vuoi imparare a fare analisi esplorativa nella pratica, il nostro corso Exploratory Data Analysis in SQL ti aiuterà a iniziare. 

4. Analizzare i dati

Ora che i dati sono puliti, sei pronto per analizzarli. Trovare pattern, connessioni, insight e previsioni è spesso la parte più gratificante del lavoro del data scientist. 

A seconda degli obiettivi dell’analisi e del tipo di dati, sono disponibili tecniche differenti. Nel corso degli anni sono emerse nuove tecniche e metodologie per gestire ogni tipo di dato. Si va da semplici regressioni lineari a tecniche avanzate di settori all’avanguardia, come machine learning, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e computer vision.

Di seguito trovi alcune delle tecniche di analisi dei dati più popolari per approfondire la tua analisi:

Machine learning

Questo ramo dell’intelligenza artificiale offre un insieme di algoritmi che permettono alle macchine di apprendere pattern e tendenze dai dati storici disponibili. Una volta addestrati, gli algoritmi sono in grado di fare previsioni generalizzabili con accuratezza crescente. Esistono tre tipi di machine learning, in base al tipo di problema da risolvere:

• Apprendimento supervisionato prevede l’addestramento di un modello su un set di training etichettato di dati storici, da cui apprende le relazioni tra dati di input e output. Stima poi l’accuratezza delle previsioni su un set di test con valori di output noti in anticipo, così che il modello possa essere usato in seguito per fare previsioni su dati sconosciuti. Per saperne di più sull’apprendimento supervisionato, segui il corso di Datacamp Supervised Learning with scikit-learn. 
• Apprendimento non supervisionato riguarda l’identificazione della struttura intrinseca dei dati senza una variabile dipendente, rilevando pattern comuni, classificando i punti dati in base ai loro attributi e, sulla base di queste informazioni, facendo previsioni su nuovi dati. Se vuoi approfondire l’apprendimento non supervisionato, valuta il nostro corso Unsupervised Learning in Python. 
• Apprendimento per rinforzo implica che un algoritmo apprenda progressivamente interagendo con un ambiente, decidendo quali azioni lo avvicinano alla soluzione, identificando quelle che lo allontanano in base all’esperienza passata, e poi eseguendo l’azione migliore per quel particolare passo. Il principio è che l’algoritmo riceve penalità per le azioni sbagliate e ricompense per quelle corrette, in modo da individuare la strategia ottimale. Vuoi saperne di più? Dai un’occhiata a questo tutorial Introduction to Reinforcement Learning.