Raccolta dati: metodi, strumenti e best practice

Sfide e soluzioni per la raccolta dei dati

La raccolta di dati su larga scala presenta sfide tecniche e organizzative. Una strategia e una progettazione ponderate possono contribuire a garantire accuratezza, privacy e coerenza tra fonti diverse.

Alcune aree comuni con sfide e potenziali soluzioni sono:

1.  Qualità dei dati

Sfida: dati incompleti, incoerenti o duplicati possono avere un impatto significativo sull'analisi e portare a informazioni dettagliate inaffidabili.

Soluzione: Stabilire standard di qualità chiari ancora prima che inizi la fase di raccolta dei dati. Implementare questi standard attraverso regole di convalida, vocabolari controllati e controlli di qualità automatizzati, in modo da garantirne il rispetto e da identificare e correggere immediatamente gli errori.

2. Privacy e conformità

Sfida: le normative sulla privacy dei dati come GDPR, CCPA e HIPAA evolvono nel tempo, rendendole difficili da gestire. La raccolta di dati personali o sensibili comporta dei rischi.

Soluzione: applicare i principi della privacy-by-design per raccogliere solo i dati necessari. Implementare controlli di accesso robusti, garantire che il consenso sia stato concesso e proteggere gli input sensibili tramite crittografia o anonimizzazione. Conduci audit regolari per stabilire come e perché vengono raccolte le informazioni.

Scalabilità e prestazioni

Sfida: con l'aumento del volume dei dati grezzi, i sistemi devono scalare in modo affidabile in tempo reale senza sacrificare la qualità.

Soluzione: implementare architetture distribuite e sistemi di storage scalabili, che gestiscano anche dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. I framework di stream processing e le implementazioni di cloud storage aiutano a catturare ed elaborare le informazioni senza compromettere le prestazioni.

4. Complessità

Sfida: i dati raccolti da una varietà di fonti e sistemi possono essere difficili da standardizzare. Quando i dati provengono da database legacy, API cloud e persino da piattaforme di terze parti, allineare formati, standard e cadenze diversi può rivelarsi molto difficile.

Soluzione: utilizzare interfacce e APIs standard e conformarsi a schemi e framework di metadati ben documentati. Le organizzazioni che pianificano un'integrazione approfondita nell'ambito della fase di progettazione possono standardizzare i dati provenienti da fonti diverse. Questo riduce la complessità nei processi a valle.

Fondamenti della raccolta dati

I buoni principi di raccolta dei dati sono sistematici, mirati e incentrati sulla qualità.

Sistematica: raccogliere i dati attraverso processi ben definiti che utilizzano metodi ripetibili e non campionamenti una tantum o ad hoc.

Finalizzato: assicurarsi che i dati possano essere ricondotti a uno scopo chiaro, che può consistere in reportistica operativa, ricerca o addestramento di modelli di machine learning.

Incentrata sulla qualità: l'obiettivo dovrebbe essere sempre quello di mantenere standard elevati di accuratezza, completezza e coerenza, impostando e implementando metriche sulla qualità dei dati.

Tipi di dati

Strutturati: si adattano a modelli predefiniti. Ad esempio, tabelle relazionali contenenti transazioni di vendita o l'inventario.

Semi-strutturati: Includono formati flessibili come JSON, XML o log che contengono informazioni etichettate ma nessuno schema fisso.

Non strutturati: includono video, testo, immagini e altre forme complesse che richiedono metodi di archiviazione ed elaborazione specializzati.

Processo di raccolta dei dati e best practice

Il processo di raccolta si articola in genere in quattro fasi: pianificazione, implementazione, controllo qualità e documentazione. Trattare ogni passaggio in modo intenzionale assicura che i dati rimangano utili e affidabili fin dall'inizio.
Senza una raccolta dati affidabile e sicura fin dallo start, tutti gli approfondimenti e le analitiche a valle rischiano di essere compromessi.

1. Pianificazione

Quali sono gli obiettivi principali e le domande di ricerca specifiche? A quali domande devono rispondere i dati e quale valore forniranno? Identificare le fonti principali, i metodi di raccolta e i vincoli e stabilire metriche di successo e soglie di qualità dei dati. L'esperienza dei programmi di dati aziendali dimostra che obiettivi chiari e metriche di successo definite nella fase di pianificazione portano a una maggiore accuratezza e a una minore rilavorazione durante l'intero ciclo di vita dei dati.

Una checklist di pianificazione è utile e può includere domande come:

• A quale problema o decisione risponderanno questi dati?
• Quali sistemi o persone li generano?
• Con quale frequenza devono essere aggiornati i dati?
• Quali vincoli o normative si applicano?

Valuta la possibilità di eseguire un test su piccola scala o un proof of concept per perfezionare il tuo approccio alla raccolta dei dati prima dell'implementazione completa.

2. Implementazione

Start creando gli strumenti giusti, come sondaggi o configurazioni di tracciamento. Scegliere tecnologie che rendano la raccolta fluida e standardizzino formati, convenzioni di denominazione e processi di convalida. È importante dare priorità alle misure di sicurezza e privacy, utilizzando la trasmissione crittografata (HTTPS, SFTP) e credenziali sicure per tutti gli scambi di dati. Inoltre, i flussi di lavoro automatizzati riducono al minimo gli errori manuali e migliorano la coerenza.

3. Garanzia e gestione della qualità

Convalidare e verificare tutti i dati per garantirne l'affidabilità e rilevare tempestivamente eventuali anomalie eseguendo script di convalida, confrontando i dati con gli intervalli previsti e segnalando i valori anomali. L'uso di dashboard o avvisi automatizzati aiuta a far emergere potenziali problemi non appena i dati vengono raccolti.

• Alcune best practice includono:
• Campionamento regolare per monitorare la qualità
• Controllo incrociato dei conteggi di origine e di destinazione
• Utilizzo di avvisi automatici per i file mancanti o in ritardo
• Registrazione dei risultati della convalida

4. Documentazione e gestione dei metadati

Una documentazione approfondita fornisce trasparenza e replicabilità e può aiutare a garantire che altri possano interpretare e riutilizzare i dati in modo responsabile. Gli audit trail e il controllo delle versioni consentono ai team di riprodurre le analisi e di monitorare l'evoluzione dei dati.

Registrare i metadati che descrivono:

• Sistemi di origine e proprietari
• Metodi di raccolta
• Cronologia delle versioni
• Criteri di accesso applicabili

Metodi di raccolta dati

A seconda della fonte e del volume dei dati, possono essere appropriati metodi di raccolta diversi. Questi possono essere raggruppati in quattro categorie principali: primari, secondari, automatizzati e su scala aziendale. Ognuno serve a scopi diversi a seconda della fonte e del livello di controllo.

Raccolta di dati primari

Si tratta di dati raccolti direttamente da fonti originali per uno scopo specifico.

Sondaggi e questionari: sondaggi online, cartacei o telefonici. Gli strumenti attuali possono includere Qualtrics, SurveyMonkey, Google Forms e app mobili come ODK o KoBoToolbox.

Metodi osservazionali: osservazione diretta, partecipante o strutturata. Gli strumenti attuali possono includere sistemi di videoregistrazione, software di monitoraggio del tempo e piattaforme di analitiche comportamentali.

Metodi sperimentali: esperimenti controllati, test A/B o esperimenti sul campo. Gli strumenti attuali possono includere Optimizely, VWO, software statistici e framework di test.

Metodi di intervista: discussioni strutturate, semi-strutturate o non strutturate. Gli strumenti attuali possono includere Otter.ai, Rev e software di analisi qualitativa.

Raccolta di dati secondari

Si tratta di informazioni raccolte per uno scopo e rese disponibili per un altro.

Sorgenti di dati interne: database aziendali, sistemi CRM, logs operativi e dashboard di analitiche. Gli strumenti attuali possono includere Fivetran, Airbyte, Segment e mParticle.

Sorgenti di dati esterne: set di dati pubblici, report di settore industriale, repository di dati aperti o dati acquistati da terze parti. Gli strumenti attuali possono includere piattaforme di integrazione API, marketplace di dati e portali di dati governativi.

Fonti web e digitali: feed API, piattaforme di social media o web scraping per le interazioni digitali. Gli strumenti attuali possono includere Beautiful Soup, Scrapy, Selenium e framework di streaming come Kafka o Kinesis.

Raccolta dati automatizzata

Questi dati ad alto volume sono automatizzati per poter fluire senza interruzioni, senza che sia richiesto alcun lavoro manuale. I metodi automatizzati sono efficienti, ma sono necessarie pipeline robuste e adattabili per la gestione degli errori, l'archiviazione e l'evoluzione di uno schema.

Web analitiche e monitoraggio: metriche come visualizzazioni di pagina, comportamento degli utenti e conversioni che utilizzano dei framework. Gli strumenti attuali possono includere Google analitiche, Adobe analitiche, Mixpanel, Segment e Amplitude.

Dati IoT e dei sensori: flussi di dati continui da dispositivi connessi come sensori industriali, veicoli o dispositivi indossabili. Gli strumenti attuali possono includere AWS IoT, Azure IoT Hub e soluzioni di edge computing.

Dati generati dal sistema: log acquisiti automaticamente, metriche delle applicazioni ed eventi dei computer per il monitoraggio delle prestazioni e il rilevamento di anomalie. Gli strumenti attuali possono includere Splunk, ELK Stack, Datadog e New Relic.

Soluzioni di raccolta dati aziendali

Questi dati vengono raccolti tramite analitiche e reporting su larga scala su più sistemi e regioni.

Integrazione della Business Intelligence: data warehousing, sistemi di reporting e piattaforme di analitiche raccolgono le informazioni per ottenere approfondimenti unificati. Gli strumenti attuali possono includere piattaforme di BI (Tableau, Power BI, Looker), data warehouse in cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift), Customer Data Platform (CDP) e strumenti ETL/ELT.

In un ambiente Databricks, Delta Lake supporta un'aggregazione affidabile, mentre Unity Catalog fornisce una governance centralizzata. La addestramento in data engineering di Databricks aiuta i team a sviluppare le competenze per progettare, gestire e ottimizzare queste pipeline di dati aziendali.

Applicazioni e casi d'uso reali

La raccolta di dati favorisce il progresso. Collega gli approfondimenti all'azione, aiutando ogni settore industriale immaginabile a innovare, adattarsi e servire meglio le persone.

Business e marketing: la raccolta dei dati dei clienti guida la segmentazione, la personalizzazione e la misurazione delle prestazioni. I dati transazionali, comportamentali e demografici contribuiscono tutti a una visione unificata del cliente che aiuta a identificare le opportunità di fidelizzazione o crescita.

Sanità e servizi finanziari: nei settori industriali regolamentati, una raccolta dati accurata e sicura è alla base della modellazione del rischio, del reporting e dell'analisi predittiva. Nel settore sanitario, i dati clinici e quelli generati dai pazienti consentono il monitoraggio della salute della popolazione e il processo decisionale basato sull'evidenza. In ambito finanziario, supporta il rilevamento delle frodi e la trasparenza normativa.

Produzione e IoT: i dispositivi connessi raccolgono continuamente dati per monitorare le prestazioni, prevedere le esigenze di manutenzione e ottimizzare la produzione. La visibilità in tempo reale riduce i tempi di inattività e aumenta l'efficienza.

Il futuro della raccolta di dati

Con l'evoluzione della tecnologia, la raccolta dei dati diventa più intelligente, più rapida e più connessa. Quattro tendenze principali stanno guidando questo cambiamento: la raccolta basata sull'AI, lo streaming in tempo reale, l'edge computing e la raccolta dati unificata.

Tendenze emergenti

Raccolta basata sull'AI

L'intelligenza artificiale e il machine learning stanno cambiando il modo in cui le organizzazioni raccolgono i dati, identificando nuove fonti, ordinando più input e segnalando problemi di qualità prima che si diffondano. Ciò significa già meno lavoro manuale, una raccolta più rapida e risultati più affidabili, e la rivoluzione dell'IA è solo all'inizio.  

Streaming in tempo reale

I dati ora si muovono in un stream costante. Anziché attendere gli upload programmati, la raccolta di dati in tempo reale significa che è possibile generare approfondimento quasi istantaneamente, in modo che le organizzazioni possano rispondere in tempo reale man mano che le cose accadono.

Edge computing

Ora che miliardi di dispositivi connessi generano informazioni ogni secondo, gran parte di questi dati viene elaborata proprio dove viene creata, ovvero all'"edge". La gestione locale riduce la latenza (ritardo), le esigenze di larghezza di banda e migliora la sicurezza delle informazioni sensibili.

Raccolta dati unificata

Le piattaforme unificate estraggono informazioni da più sistemi in un unico framework condiviso. Ciò semplifica la gestione dei formati e della coerenza, nonché della privacy e del consenso. Piattaforme come la Databricks Data Intelligence Platform unificano i dati di streaming e batch, consentendo ai team di gestire e attivare i dati da un'unica posizione.

Prepararsi per il futuro

Le organizzazioni che stabiliscono fin dall'inizio framework di raccolta scalabili e ben gestiti tendono ad adattarsi più rapidamente con l'evolversi delle sorgenti di dati, delle tecnologie e dei requisiti di conformità.

Ecco come la tua organizzazione può prepararsi per ciò che verrà:

• Crea architetture flessibili e scalabili in grado di adattarsi a nuove sorgenti di dati.
• Integra i controlli di governance e conformità fin dallo start.
• Investi nell'addestramento per rafforzare l'alfabetizzazione dei dati tra i team.
• Affina continuamente le policy sui dati man mano che le tecnologie e le normative si evolvono.

Domande frequenti

Qual è la differenza tra raccolta dati e data ingestion?
La raccolta dati si riferisce al processo di individuazione e ottenimento di dati grezzi da varie fonti. La data ingestion è la fase in cui i dati raccolti vengono trasferiti ai sistemi per l'ulteriore elaborazione o archiviazione. La raccolta riguarda ciò che viene ottenuto, mentre l'ingestion riguarda il modo in cui viene gestito nella piattaforma della tua organizzazione.

Perché la raccolta dei dati è importante?
È una fonte di analitiche, reportistica e AI credibili. Senza input accurati e ben documentati, l'intero processo per ricavare informazioni dettagliate attendibili e utilizzabili è compromesso.

Quali sono i principali metodi di raccolta dei dati?
Alcuni dei metodi principali sono sondaggi, osservazione, esperimenti, interviste, logs di sistema e tracciamento digitale automatizzato. A seconda del tipo di dati e dello scopo, ogni metodo ha i suoi vantaggi.

Come possono le organizzazioni garantire la privacy e la conformità nella raccolta dati?
Dovrebbero limitare la raccolta alle informazioni strettamente necessarie, utilizzare tecniche di minimizzazione e anonimizzazione dei dati e seguire le normative locali come il GDPR e il CCPA. Poiché l'ambiente normativo cambia molto rapidamente, è importante rivedere regolarmente le proprie procedure per rimanere conformi.

Quali sfide si presentano quando si scala la raccolta dei dati?
Volume, velocità e varietà possono mettere a dura prova l'infrastruttura e i controlli di qualità. Automazione, governance e architettura scalabile aiutano a mantenere prestazioni e affidabilità elevate.