--- title: "Data Pipeline: scopriamo il percorso dal dato al valore" description: Scopri come la data pipeline favorisce il passaggio dal dato grezzo a informazioni di valore, che creano competitività image: https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/DataDrivenCompany2_Data%26Analysis.webp --- [kireygroup.com](https://www.kireygroup.com/) [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/item-2020-dicembre/logo-Blog-v2.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/news) - Ita - [Eng](https://newsroom.kireygroup.com/en/news/data-pipeline-discover-the-journey-from-raw-data-to-value?hsLang=en) - [Esp](https://newsroom.kireygroup.com/es/news?hsLang=it) [Kireygroup.com](https://www.kireygroup.com/) # Get your daily dose of tech! ## We Shape Your Knowledge # [Legacy modernization nel banking: il vero costo di sistemi e tecnologie datate](https://newsroom.kireygroup.com/news/legacy-modernization-nel-banking-il-vero-costo-di-sistemi-e-tecnologie-datate?hsLang=it) Il settore bancario è uno dei maggiori investitori mondiali in trasformazione digitale e innovazione... 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Qualsiasi interazione o processo genera dati che, se opportunamente gestiti e valorizzati, possono **creare un vantaggio competitivo concreto.** Tuttavia, il semplice possesso di enormi quantità di dati grezzi (*raw*) **non garantisce alcun valore**: la sfida risiede nella capacità di trasformarli in informazioni utili, accurate e tempestive, capaci di supportare decisioni strategiche e operative.  In un [precedente approfondimento](https://newsroom.kireygroup.com/news/data-driven-dallhype-alla-realt%C3%A0-come-diventare-davvero-unazienda-innovativa?hsLang=it), abbiamo esaminato le sfide che le aziende devono affrontare nel percorso di trasformazione *data-driven*, sottolineando come **quelle tecniche siano solo una parte del tutto.** Ora, però, ci concentriamo proprio su quelle: fonti eterogenee di dati, formati non strutturati, silos, volumi e varietà che crescono esponenzialmente, si sommano **a problemi legati alla qualità e all'integrità del dato**, riducendo la capacità di ottenere *insight* vincenti.    Il processo che porta ordine in questa situazione e guida il dato fino alla sua valorizzazione è noto come Data Pipeline. Ecco come funziona.  ## Cos’è una pipeline di dati e perché è necessaria  Per definizione, una data pipeline è il percorso strutturato **che va dall’acquisizione dei dati fino all’integrazione in un data store**, come un database SQL/NoSQL o un data lake, per essere poi soggetto ad attività di analisi ed eventuale visualizzazione per finalità di reporting e analytics.  La necessità di una pipeline di dati dipende dal fatto i dati sono **profondamente eterogenei tra di loro e necessitano quindi di trasformazione, correzione e standardizzazione** prima di essere integrati con altre informazioni e analizzati. In mancanza di ciò, l’azienda si sottopone a un inaccettabile incremento del rischio derivante da potenziali errori nei dati, mancanze e, più in generale, da un livello di Data Quality inadeguato alle finalità di qualsiasi progetto.   ## Le fasi della data pipeline, dall’ingestion allo storage e all’analisi  Ogni pipeline di dati va progettata in funzione delle esigenze dello specifico progetto, del suo obiettivo e, in senso lato, del proprio business. A livello di tipologia, la macro-ripartizione è tra **pipeline di batch processing e di realtime processing**, laddove la prima opera sui dati in momenti ben definiti e la seconda punta a presentare l’informazione ai *data consumer* (utente finale, ma anche alle applicazioni) in tempo reale o in *near-real-time*.   Il primo caso (batch) è ideale per la **gestione efficiente di enormi volumi di dati**, la cui disponibilità e le analisi non sono però necessarie nell’immediato (reporting periodico, attività *non-core*…), mentre tutte le applicazioni di analisi (analytics) che necessitano di un riscontro istantaneo rientrano nella seconda categoria, che ovviamente richiede soluzioni più complesse e, in particolare, **una piattaforma dedicata alla gestione dei dati in streaming** (come Apache Kafka, per citare un esempio molto diffuso nel mondo open source).   Anche sulle fasi esiste un certo livello di variabilità dipendente **dall’azienda, dall’architettura dei suoi dati, dalle applicazioni e dagli obiettivi**. Si è però soliti identificare tre passaggi chiave: l’ingestion, la preparazione e lo storage, che favorisce l’accesso istantaneo ai dati e qualsiasi forma di analisi e successiva visualizzazione.   ### **Data Ingestion**  La prima fase di una pipeline di dati è la cosiddetta ingestion, ovvero **il processo di acquisizione dei dati da diverse fonti.** È un passaggio complesso e delicato, poiché in un contesto *enterprise* tradizionale*,* i dati vivono in silos e non comunicano all’interno di piattaforme centralizzate.   Qualsiasi azienda moderna si basa su molteplici fonti di dati: i database relazionali e non (NoSQL), file di log, sensori IoT e flussi in tempo reale come dati da piattaforme di e-commerce o social media. L’obiettivo dell’ingestion è assicurare che **vengano acquisiti tutti i dati necessari** per un determinato fine, che il processo sia affidabile e senza perdite, indipendentemente dall’origine e dal formato dei dati.  Per garantire la scalabilità e la resilienza, molte pipeline moderne adottano architetture basate su framework e tecnologie distribuite, capaci di **gestire grandi volumi di dati in modo efficiente**. È in questa fase che si decide anche la frequenza dell’acquisizione, che come visto può essere in tempo reale (streaming) o batch, a seconda delle necessità aziendali.    ### **Data Preparation**  La fase che impegna di più i professionisti è quella di preparazione perché, come detto, **difficilmente i dati possono essere utilizzati nella loro forma originale**. Questa fase è finalizzata a renderli fruibili ai fini del progetto, ovvero accurati, coerenti e completi. In altri termini, questa fase li rende dati di qualità.  Sono diversi gli step che rientrano nell’ampio concetto di preparazione dei dati. Tra queste:   - **Data Discovery**, ovvero comprensione della struttura, dei formati, della qualità e delle eventuali anomalie;  - **Data Cleaning**, che si sostanzia nella correzione degli errori e delle informazioni duplicate o assenti;  - **Trasformazione dei dati** in un formato coerente e standardizzato, pronto per l’analisi;  - **Arricchimento del dato** (Data Enrichment), ovvero integrazione di dati provenienti da altre fonti per creare maggiore contesto e aumentarne il valore.  Un’altra espressione importantissima che rientra nel macrocosmo della Data Preparation è **Data Lineage, ovvero la *tracciabilità del dato*.** In particolare, ci si riferisce alla capacità di tracciare l’intero percorso del dato: dalla sua origine (sorgenti) fino alle trasformazioni subite e al punto finale in cui viene memorizzato o utilizzato.  ### **Data Storage**  La terza fase riguarda lo storage, dove i dati vengono **memorizzati in modo strutturato e accessibile per le analisi.** Questa scelta dipende dal tipo di dato e di utilizzo previsto: i dati strutturati, utilizzati per applicazioni o dashboard, possono essere memorizzati in database relazionali; quelli non strutturati, che rappresentano la stragrande maggioranza dei contenuti di un’organizzazione, vengono spesso raccolti all’interno dei data lake.    Esistono poi **architetture di dati moderne come il data mesh e il data fabric** che riducono la necessità di copiare i dati in un unico repository centralizzato, offrendo un approccio più distribuito e flessibile. Queste architetture si basano su tecnologie e principi che permettono di **accedere ai dati direttamente alla sorgente**, mantenendoli nei loro sistemi originali, ma rendendoli comunque disponibili per l'analisi e l'utilizzo.  ## Dal dato al valore: l’analisi del dato  A questo punto, i dati sono pronti per l’analisi, ovvero per **diventare insight strategici e/o operativi.** A tal fine, e mantenendo il livello di osservazione piuttosto alto, esistono diverse tipologie di analisi, tra cui quelle **descrittive, predittive e prescrittive**. Se la prima fa luce sul passato, la seconda prevede scenari futuri grazie a modelli matematici e algoritmi di machine learning, e la terza suggerisce (anche) azioni concrete basate sui dati, simulando l’impatto di diverse scelte operative.    Ovviamente, il valore reale emerge quando l’analisi viene integrata nei processi decisionali attraverso dashboard interattive e strumenti di business intelligence, ma soprattutto quando le decisioni basate sui dati **vengono diffuse orizzontalmente in tutta l’organizzazione**, plasmandone la cultura. Non a caso, [la data democratization](https://newsroom.kireygroup.com/news/la-sfida-della-data-democratization-e-come-vincerla?hsLang=it) resta una grande sfida per molte strutture.  Infine, l’analisi del dato non si limita a migliorare decisioni e processi interni, ma può plasmare il modello di business. Ad esempio, un’azienda può vendere gli insight a partner e clienti, generando una nuova forma di revenue; si parla, a tal fine, di **data monetization**. Comunque sia, la capacità di sfruttare gli enormi volumi di dati in proprio possesso differenzia le organizzazioni e costituisce un asset strategico per il successo di qualsiasi business.    - [Post precedente](https://newsroom.kireygroup.com/news/cloud-native-la-scelta-strategica-per-le-aziende-moderne?hsLang=it) - [Vedi tutti i post](https://newsroom.kireygroup.com/news?hsLang=it) - [Post successivo](https://newsroom.kireygroup.com/news/metadati-limportanza-di-un-framework-qualitativo?hsLang=it) ## Post correlati: #### [Data Virtualization, il pilastro delle aziende dat...](https://newsroom.kireygroup.com/news/data-virtualization-il-pilastro-delle-aziende-data-driven-cos-e-come-funziona?hsLang=it) Diventare una data-driven company è una condizione indispensabile per competere, ma il percorso è sp... 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