Che cos'è l'elaborazione dei dati?

Che tu stia lavorando con un piccolo foglio di lavoro o con enormi quantità di elaborazione dati, il lavoro segue un processo standard e ripetibile noto come ciclo di elaborazione dei dati.

Questo è spesso chiamato ciclo di elaborazione dei dati e costituisce la base per i framework di integrazione dei dati comuni come ETL (Extract, Transform, Load). Comprendere questo ciclo è fondamentale per creare workflow dei dati efficienti e affidabili.

1. Raccolta: raccogli i dati non elaborati. È qui che inizia il ciclo. Raccogli dati non elaborati da varie fonti, che possono essere di qualsiasi tipo, dai log dei siti web e dai sondaggi sui clienti alle letture dei sensori e alle transazioni finanziarie. Questa fase può anche comportare tecniche specializzate come Change Data Capture (CDC), che possono trasmettere in modo efficiente le modifiche direttamente dai database di origine.
2. Preparazione/pulizia: trasforma i dati non elaborati. Spesso chiamata pre-elaborazione dei dati, questa fase fondamentale prevede la pulizia e la strutturazione dei dati non elaborati. Ciò include la gestione dei valori mancanti, la correzione degli errori, la rimozione dei duplicati e la conversione dei dati in un formato compatibile con il processore, ovvero il motore specifico progettato per analizzare il set di dati.
3. Input: fornisci i dati preparati al processore. I dati puliti e preparati vengono inseriti nel sistema di elaborazione. Questo sistema rappresenta l'ambiente più ampio, come un servizio cloud, un programma per computer o un modello di AI, che ospita la logica del processore specifica definita nel passaggio precedente.
4. Elaborazione: esegui gli algoritmi. Questa è la fase in cui vengono eseguiti i calcoli, le manipolazioni e le trasformazioni effettive. Il computer o il sistema esegue algoritmi e regole specifici per ottenere il risultato desiderato, come l'ordinamento dei dati, l'esecuzione di calcoli matematici o l'unione di diversi set di dati.
5. Output/interpretazione: presenta i risultati. I risultati dell'elaborazione vengono presentati in un formato utile e leggibile. Questo output potrebbe essere un report, un grafico, un database aggiornato, un avviso inviato a un utente o l'addestramento di un modello di AI.
6. Archiviazione: archivia i dati elaborati. Infine, sia i dati di input non elaborati che le informazioni elaborate risultanti vengono archiviati in modo sicuro per un uso futuro, per la revisione o per ulteriori analisi. Questo è un passaggio fondamentale per mantenere la governance dei dati e la cronologia.

Il modo in cui elaboriamo i dati è in continua evoluzione, guidato dalla necessità di maggiore velocità, scalabilità e automazione.

L'elaborazione moderna dei dati crea un netto allontanamento dalle applicazioni monolitiche verso architetture più agili e modulari. Ciò spesso comporta l'uso di container, che impacchettano le applicazioni e le loro dipendenze per la portabilità, e di microservizi, che suddividono le applicazioni complesse in funzioni più piccole e indipendenti.

Queste tecnologie spesso funzionano insieme al serverless computing, in cui i provider di servizi cloud gestiscono interamente l'infrastruttura. Insieme, consentono di creare architetture basate su eventi. In questo modello, i job di elaborazione non vengono eseguiti costantemente, ma vengono attivati solo quando si verifica un "evento" specifico, ad esempio l'arrivo di nuovi dati in un bucket di archiviazione. Questo approccio aiuta a ridurre i costi e consente ai sistemi di scalare automaticamente per soddisfare qualsiasi domanda.

L'intelligenza artificiale e il machine learning vengono integrati direttamente nella pipeline di elaborazione per automatizzare i controlli di qualità dei dati e rilevare le anomalie. Questa automazione basata sull'AI può semplificare la fase di preparazione, che tradizionalmente richiede più tempo.

Con la diffusione dei dispositivi IoT e la generazione massiccia di dati alla fonte, l'edge computing sposta la potenza di elaborazione dei dati più vicino al luogo in cui vengono creati i dati ("edge"). Ciò può consentire l'elaborazione immediata e localizzata di dati critici, come i sistemi di monitoraggio in una fabbrica, riducendo la latenza e i costi di trasmissione di tutti i dati non elaborati a un cloud centrale.