Principi di gestione dei dati per la Data Science

Gestione dati per Data Science

 

Durante il tuo percorso come data scientist, incontrerai ostacoli e li supererai. Imparerai quale processo è migliore di un altro e come utilizzare processi diversi in base al compito che hai di fronte. 

Questi processi lavoreranno insieme per garantire che il tuo progetto di data science proceda nel modo più efficace possibile e svolga un ruolo chiave nel tuo processo decisionale. 

 

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Cos’è la gestione dei dati?

 

Un processo è la gestione dei dati. Vivendo in un mondo basato sui dati, la gestione dei dati è un elemento importante per le organizzazioni per sfruttare al meglio i loro asset di dati e garantirne l’efficacia. 

È il processo di raccolta, archiviazione, organizzazione e mantenimento dei dati per garantire che siano accurati, accessibili a chi ne ha bisogno e affidabili durante l’intero ciclo di vita del tuo progetto di data science. Come qualsiasi processo di gestione, richiede procedure supportate da politiche e tecnologie. 

I componenti chiave della gestione dei dati nei progetti di data science sono:

• Raccolta e acquisizione dei dati
• Pulizia e preelaborazione dei dati
• Archiviazione dei dati
• Sicurezza e privacy dei dati
• Governance e documentazione dei dati
• Collaborazione e condivisione

Come puoi vedere, ci sono alcuni componenti chiave. Potrebbe sembrare intimidatorio in questo momento, ma affronterò ognuno di essi per darti una panoramica di cosa aspettarti come data scientist. 

 

Raccolta e acquisizione dei dati

 

Anche se oggi ci sono molti dati disponibili, la raccolta dei dati farà comunque parte del tuo ruolo come data scientist. La raccolta e acquisizione dei dati è il processo di raccolta di dati grezzi da una varietà di fonti come siti web, sondaggi, database e altro. Questa fase è molto importante poiché la qualità dei tuoi dati ha un impatto diretto sul risultato. 

Dovrai individuare diverse fonti di dati e trovare quelle che soddisfano i tuoi requisiti. Assicurati di avere le autorizzazioni corrette per accedere a queste fonti di dati, la affidabilità delle fonti di dati e il formato allineato con il tuo scopo. Puoi raccogliere i dati attraverso diversi metodi come l’inserimento manuale dei dati, l’estrazione dei dati e altro ancora. 

In tutte queste fasi, devi assicurarti l’integrità e l’accuratezza dei dati. 

 

Pulizia e preelaborazione dei dati

 

Una volta ottenuti i tuoi dati, il passo successivo è pulirli, cosa che può richiedere molto tempo. Dovrai esaminare il dataset, individuare eventuali problemi e correggerli. Il tuo obiettivo finale in questa fase sarà standardizzare e trasformare i tuoi dati in modo che siano pronti per l’analisi.

La pulizia dei dati può aiutare a gestire valori mancanti, dati duplicati, tipi di dati errati, valori anomali, formato dei dati, trasformazione e altro ancora. 

 

Archiviazione dei dati

 

Una volta puliti i tuoi dati e pronti per l’analisi – archiviali! Non vuoi perdere tutte quelle ore che hai appena impiegato per pulirli e portarli allo standard di qualità desiderato. 

Dovrai scegliere la migliore soluzione di archiviazione dei dati per il tuo progetto e la tua organizzazione, ad esempio database o archiviazione cloud. Anche in questo caso, tutto dipenderà dal volume e dalla complessità dei dati. Puoi anche progettare un’architettura che consenta un recupero efficiente dei dati e la scalabilità.

Un altro strumento che puoi implementare è la versione e l’archiviazione dei dati, che ti consente di conservare tutti i dati storici e le eventuali modifiche per preservare gli asset di dati e l’accesso a lungo termine. 

 

Sicurezza e privacy dei dati

 

Tutti sappiamo quanto siano importanti i dati in questo giorno e età, quindi proteggili a tutti i costi! Le violazioni dei dati e delle privacy possono avere conseguenze gravi e non vuoi dover affrontare questo problema. 

Puoi adottare alcune misure per garantire la sicurezza e la privacy dei dati, come il controllo degli accessi, la crittografia, le verifiche regolari, la gestione del ciclo di vita dei dati e altro ancora. Vuoi assicurarti che qualsiasi soluzione che adotti per proteggere i tuoi dati sia conforme alle normative sulla privacy dei dati, come il GDPR. 

 

Governance dei dati e Documentazione

 

Se desideri garantire la qualità dei dati e la responsabilità lungo il ciclo di vita dei dati, la governance dei dati e la documentazione sono essenziali per il tuo processo di gestione dei dati. Questo processo prevede l’implementazione di politiche, processi e migliori pratiche per garantire una gestione adeguata dei dati e la protezione di tutti i tuoi asset. Lo scopo principale è fornire trasparenza e conformità. 

Tutte queste politiche e processi devono essere documentati in modo esaustivo per fornire una visione di come i dati sono strutturati, archiviati e utilizzati. Questo crea fiducia all’interno di un’organizzazione e mostra come i dati vengono utilizzati per guidare il processo decisionale, evitando rischi e individuando nuove opportunità.

Esempi di processi includono la creazione di documentazione esaustiva, metadati, la gestione di un’audit trail e la fornitura di tracciabilità dei dati. 

 

Collaborazione e Condivisione

 

I progetti di data science prevedono flussi di lavoro collaborativi, e questo può diventare caotico. Hai un data scientist che sta lavorando sullo stesso dataset su cui un altro data scientist sta eseguendo ulteriori operazioni di pulizia. 

Per garantire la gestione dei dati all’interno del team, è sempre buona norma comunicare i propri compiti in modo da evitare sovrapposizioni o che una persona abbia una versione migliore di un dataset rispetto a un’altra. 

La collaborazione all’interno di un team di data science assicura che i dati siano accessibili e preziosi per diversi stakeholder. Per migliorare la collaborazione e la condivisione all’interno di un team di data science, è possibile utilizzare piattaforme di condivisione dei dati, strumenti collaborativi come Tableau, implementare controlli di accesso e consentire il feedback. 

 

Strumenti e Tecnologie di Gestione dei Dati

 

Ora che abbiamo esaminato i componenti chiave della gestione dei dati, creerò una lista di strumenti e tecnologie di gestione dei dati che possono aiutarti nel ciclo di vita del tuo progetto di data science. 

Sistemi di Gestione di Database Relazionali (RDBMS):

• MySQL
• PostgreSQL
• Microsoft SQL Server

Database NoSQL:

• MongoDB
• Cassandra

Data Warehouse

• Amazon Redshift
• Google BigQuery
• Snowflake

Strumenti ETL (Extract, Transform, Load):

• Apache NiFi
• Talend
• Apache Spark

Visualizzazione dei Dati e Business Intelligence:

• Tableau
• Power BI

Controllo di Versione e Collaborazione:

• Git
• GitHub

Sicurezza e Privacy dei Dati:

• Varonis
• Privitar

 

Conclusione

 

La gestione dei dati è un elemento importante del tuo progetto di data science. Considerala come la fondazione che sostiene il tuo castello. Più efficace è il processo di gestione dei dati, migliori saranno i risultati ottenuti. Ho fornito una lista di articoli che puoi leggere per approfondire la gestione dei dati.

 

Risorse e Approfondimenti

 

• 5 Sfide di Gestione dei Dati con Soluzioni
• Top 5 Piattaforme di Gestione dei Dati
• Apprendimento Gratuito di Gestione dei Dati con Scienza dei Dati (CS639)
• Perché la Gestione dei Dati è così Importante per la Data Science?

    Nisha Arya è una Data Scientist, Scrittrice Tecnica Freelance e Community Manager presso VoAGI. È particolarmente interessata a fornire consigli di carriera o tutorial basati sulla teoria della Data Science. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’Intelligenza Artificiale può beneficiare la longevità della vita umana. Una studentessa appassionata, desiderosa di ampliare le sue conoscenze tecniche e le sue competenze di scrittura, mentre aiuta gli altri a orientarsi.