Elaborazione dati

L'elaborazione dei dati è un concetto primario della tecnologia dell'informazione e della gestione dei dati, in quanto aiuta a convertire i dati grezzi in informazioni utilizzabili attraverso diversi modelli e tecnologie.

Comprende varie fasi che mirano a organizzare, analizzare e interpretare i dati per ricavarne informazioni preziose e supportare il processo decisionale.

Che cos'è l'elaborazione dei dati?

L'elaborazione dei dati è una serie di fasi che manipolano, trasformano, organizzano e analizzano i dati grezzi per estrarre informazioni significative che coinvolgono informazioni e metodi unici per convertire i dati in informazioni utili e di valore per prendere decisioni migliori. L'elaborazione dei dati può comprendere un'ampia gamma di attività, da compiti di base come l'inserimento e la convalida dei dati a fasi più avanzate come l'analisi e la modellazione dei dati.

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Qual è il ciclo di elaborazione dei dati?

Il ciclo di elaborazione dei dati è l'insieme delle fasi che i dati attraversano dalla raccolta iniziale al loro utilizzo e smaltimento finale. Promuove varie fasi di elaborazione dei dati per trasformare i dati non organizzati in informazioni significative. Le varie fasi coinvolte nell'elaborazione dei dati sono le seguenti:

Raccolta dati
Inserimento dati
Elaborazione dei dati
Memorizzazione dei dati
Analisi dei dati
Visualizzazione dei dati
Interpretazioni dei dati
Processo decisionale
Segnalazione
Feedback

Raccolta dei dati: La raccolta dei dati è la fase iniziale, in cui i dati non strutturati vengono ricavati da fonti diverse come transazioni, sondaggi, interazioni sui social media e molte altre fonti. I dati raccolti devono avere un'accuratezza e una qualità tali da potersi propagare all'intero ciclo di elaborazione.
Inserimento dei dati: Una volta raccolti i dati, le informazioni vengono inserite nel sistema per una successiva elaborazione che può avvenire manualmente o con altri metodi alternativi, che dipendono certamente dalle fonti e dal volume dei dati.
Elaborazione dei dati: i dati grezzi vengono ripuliti e trasformati in informazioni utili, il che include l'identificazione e la correzione di errori, dati duplicati e valori mancanti. La trasformazione dei dati comporta la conversione dei dati in un formato strutturato, l'aggregazione o la sintesi dei dati e i calcoli per prepararsi a un'ulteriore valutazione.
Memorizzazione dei dati: I dati di elaborazione vengono memorizzati nei sistemi, nei magazzini di dati o in altri sistemi di archiviazione, garantendo un facile recupero e l'integrità. La scelta della tecnologia e dell'architettura di archiviazione dipende da elementi quali il volume, la frequenza di accesso e i requisiti specifici.
Analisi dei dati: L'analisi dei dati comprende diverse tecnologie statistiche o informatiche per esplorare i dati e svelare modelli e tendenze. L'analisi dei dati può includere la sintesi dei dati e la previsione di analisi aziendali future.
Visualizzazione dei dati: Dopo l'analisi, i dati vengono spesso presentati visivamente tramite grafici, diagrammi e dashboard, che rendono i dati complicati più comprensibili e permettono agli stakeholder di cogliere facilmente i risultati principali.
Interpretazione dei dati: Gli esperti di dati o i manager interpretano i dati analizzati per estrarre conclusioni e intuizioni significative e raggiungere gli obiettivi che guidano il corretto processo decisionale.
Processo decisionale: Utilizzando le conoscenze acquisite con l'interpretazione dei dati, gli stakeholder prendono decisioni corrette che contribuiscono alle operazioni dell'organizzazione, all'elaborazione e all'elaborazione di strategie corrette che vanno dagli aggiustamenti tattici alle iniziative strategiche.
Reporting: I risultati ottenuti dall'interpretazione dei dati, le parti interessate prendono decisioni importanti documentate e comunicate attraverso presentazioni, rapporti o cruscotti interattivi.
Feedback: Le organizzazioni utilizzano i risultati delle decisioni e delle azioni intraprese sulla base dei dati elaborati per valutarne l'efficacia, il che aiuta a perfezionare le strategie, ottimizzare i processi e migliorare le azioni successive.

Quali sono i tipi di trattamento dei dati?

I tipi di trattamento dei dati comprendono:

Elaborazione in batch
Elaborazione in tempo reale
Elaborazione delle transazioni online (OLTP)
Elaborazione analitica online (OLAP)
Multi-elaborazione
Elaborazione massicciamente parallela (MPP)

Elaborazione batch: L'elaborazione batch comprende la raccolta e l'elaborazione di grandi volumi di dati in un'unica soluzione, di solito in un'unica operazione o lavoro, spesso utilizzata per attività di routine che non richiedono un'elaborazione in tempo reale, come i calcoli delle buste paga, la fatturazione e la generazione di report.
Elaborazione in tempo reale: L'elaborazione in tempo reale comprende la gestione e l'analisi dei dati nel momento in cui vengono generati, senza alcun ritardo; questo tipo di elaborazione è adatto a circostanze in cui è richiesta un'elaborazione immediata, come il monitoraggio dei dati dei sensori, il trading finanziario e i giochi online. L'elaborazione in tempo reale richiede spesso pipeline di dati e sistemi efficienti per elaborare e rispondere ai dati in tempo reale.
Elaborazione delle transazioni online (OLTP): L'OLTP comprende l'elaborazione in tempo reale di singole transazioni, come l'aggiornamento di un record del database, l'elaborazione di un acquisto online o l'effettuazione di una prenotazione, che si concentra sul mantenimento dell'integrità dei dati e sulla garanzia di informazioni accurate e aggiornate.
Elaborazione analitica online (OLAP): L'OLAP comprende l'elaborazione e l'analisi di grandi volumi di dati per offrire approfondimenti ai responsabili delle decisioni e della pianificazione strategica. Questi sistemi supportano query complesse e permettono agli utenti di esplorare i dati attraverso diverse dimensioni, consentendo la visualizzazione dei dati.
Multi-elaborazione: La multielaborazione prevede l'uso di più processori per eseguire simultaneamente attività di elaborazione dei dati. Questo tipo di elaborazione può migliorare le prestazioni e accelerare i calcoli, soprattutto per i compiti che possono essere parallelizzati.
Elaborazione massicciamente parallela (MPP): L'MPP prevede l'utilizzo di un gran numero di processori per eseguire attività di elaborazione dei dati in parallelo. Questi sistemi sono progettati per gestire complessi problemi analitici su grandi insiemi di dati, utilizzati nella big data analytics.

Quali sono gli esempi di trattamento dei dati?

Gli esempi di elaborazione dei dati sono i seguenti:

Commercio elettronico
Finanza
Produzione
Trasporti e logistica
Telecomunicazioni

Commercio elettronico: Analizzare il comportamento dei clienti e il browzing per personalizzare raccomandazioni e promozioni. Generazione di report sulle vendite, sui livelli di inventario e sui dati demografici dei clienti.
Finanza: Elaborazione di transazioni finanziarie che prevedono pagamenti con carta di credito, trasferimenti bancari online e compravendita di azioni. Rilevamento di modelli di transazioni fraudolente e anomalie in tempo reale.
Produzione: Monitoraggio e controllo dei processi produttivi utilizzando i dati dei sensori per il controllo della qualità e il miglioramento dell'efficienza. Ottimizzazione della supply chain attraverso l'analisi dei livelli di inventario, dei modelli di domanda e dei programmi di produzione.
Trasporti e logistica: Tracciamento in tempo reale della posizione dei veicoli e dei dati GPS di routine e ottimizzazione dei percorsi e degli orari di consegna per ridurre al minimo il consumo di carburante e i tempi di consegna.
Telecomunicazioni: Elaborazione dei registri delle chiamate ai fini della fatturazione e analisi dei modelli di chiamata per l'ottimizzazione della rete e l'analisi in tempo reale dei dati di rete per rilevare e prevenire interruzioni e congestioni della rete.

Quali sono i metodi di elaborazione dei dati?

I metodi di elaborazione dei dati sono i seguenti:

Inserimento manuale dei dati
Elaborazione meccanica dei dati
Elaborazione elettronica dei dati

Inserimento manuale dei dati: I dati vengono inseriti in un sistema manualmente da persone che si occupano di piccoli volumi di dati o quando i dati richiedono una verifica e un'interpretazione umana.
Elaborazione meccanica dei dati: I dati vengono inseriti meccanicamente attraverso l'uso di dispositivi e macchine. Questi possono essere semplici dispositivi come macchine da scrivere, calcolatrici o qualsiasi altro dispositivo. L'elaborazione semplice dei dati consente di realizzare operazioni semplici e di ridurre al minimo gli errori rispetto all'elaborazione manuale dei dati.
Elaborazione elettronica dei dati: Nell'elaborazione elettronica dei dati, le moderne tecnologie si avvalgono di software e programmi di elaborazione dati. Il software riceve una serie di istruzioni per elaborare i dati e produrre un risultato: questo metodo è costoso, ma fornisce anche risultati migliori e affidabilità sui risultati dei dati.

Sondaggi sul polso dei dipendenti:

Si tratta di brevi sondaggi che possono essere inviati frequentemente per verificare rapidamente cosa pensano i vostri dipendenti di un argomento. Il sondaggio comprende un numero ridotto di domande (non più di 10) per ottenere rapidamente le informazioni. Possono essere somministrati a intervalli regolari (mensili/settimanali/trimestrali).

Incontri individuali:

Organizzare riunioni periodiche di un'ora per una chiacchierata informale con ogni membro del team è un modo eccellente per farsi un'idea reale di ciò che sta accadendo. Poiché si tratta di una conversazione sicura e privata, aiuta a ottenere maggiori dettagli su un problema.

eNPS:

L'eNPS (employee Net Promoter score) è uno dei metodi più semplici ma efficaci per valutare l'opinione dei dipendenti sulla vostra azienda. Include una domanda intrigante che misura la fedeltà. Un esempio di domande eNPS è il seguente: Quanto è probabile che raccomandi la nostra azienda ad altri? I dipendenti rispondono al sondaggio eNPS su una scala da 1 a 10, dove 10 indica che è "altamente probabile" che raccomandino l'azienda e 1 indica che è "altamente improbabile" che la raccomandino.

In base alle risposte, i dipendenti possono essere classificati in tre diverse categorie:

Promotori
Dipendenti che hanno risposto positivamente o sono d'accordo.
Detrattori
Dipendenti che hanno reagito negativamente o in disaccordo.
Passivi
I dipendenti che sono rimasti neutrali nelle loro risposte.