Che cos'è il data wrangling?

Il data wrangling è il processo di pulizia, trasformazione e organizzazione dei dati grezzi in un formato strutturato per l'analisi.

Cosa si intende per Data Wrangling?

Il data wrangling, noto anche come data munging, si riferisce al processo di preparazione dei dati grezzi per l'analisi mediante la pulizia, la strutturazione e la trasformazione in un formato utilizzabile. Comporta l'identificazione e la risoluzione di incongruenze, errori o lacune nei dati, come valori mancanti o voci duplicate, e la loro conversione in un formato strutturato che può essere facilmente analizzato.

Questo processo include in genere attività come la standardizzazione dei formati dei dati, l'unione di set di dati da diverse fonti e la garanzia che i dati siano allineati con i requisiti specifici dell'analisi o del modello da applicare. Il data wrangling è un passaggio cruciale nel flusso di lavoro dell'analisi dei dati, poiché dati di alta qualità e ben organizzati sono essenziali per approfondimenti accurati e significativi.

Quali sono gli elementi chiave del Data Wrangling?

I componenti chiave del data wrangling includono la raccolta dati, la pulizia, la trasformazione, l'arricchimento e la convalida. Questi passaggi lavorano insieme per garantire che i dati grezzi siano pronti per l'analisi:

Raccolta dati. Ciò comporta la raccolta di dati da varie fonti, come banche dati, fogli di calcolo o APIÈ essenziale identificare le giuste fonti di dati e garantire che i dati raccolti siano pertinenti e accurati.
Pulizia dei datiIn questa fase, vengono affrontati errori, incongruenze e valori mancanti nei dati. Ciò potrebbe comportare la rimozione di duplicati, la correzione di errori di immissione dati o la gestione di record incompleti. L'obiettivo è migliorare la qualità dei dati e garantirne l'affidabilità.
Trasformazione dei dati. Questo passaggio comporta la conversione dei dati in un formato adatto all'analisi. Può includere normalizzazione, ridimensionamento, codifica di variabili categoriali e conversione di tipi di dati. La trasformazione dei dati assicura che i dati soddisfino i requisiti specifici dell'analisi o machine learning modelli.
Arricchimento dei dati. L'arricchimento aggiunge valore al set di dati integrando dati rilevanti aggiuntivi, spesso provenienti da fonti esterne. Ciò può comportare l'aggiunta di informazioni demografiche, geografiche o altre informazioni specifiche del contesto per migliorare il set di dati esistente.
Convalida dei dati. Dopo che i dati sono stati puliti e trasformati, vengono eseguiti controlli di convalida per garantire che i dati siano accurati, coerenti e in linea con le regole aziendali o i criteri predefiniti. Questo passaggio conferma che i dati sono pronti per l'analisi e aiuta a evitare potenziali errori nel processo decisionale.

Esempi di Data Wrangling

Il data wrangling coinvolge varie tecniche e metodi per preparare dati grezzi per l'analisi. Ecco alcuni esempi comuni di attività di data wrangling:

Gestione dei dati mancanti. I valori mancanti sono comuni nei set di dati del mondo reale. Il data wrangling implica il riempimento di queste lacune utilizzando metodi come l'imputazione (ad esempio, il riempimento con la media o la mediana) o la rimozione di righe o colonne con troppi dati mancanti.
Rimozione duplicati. I record duplicati possono alterare l'analisi. Il data wrangling implica l'identificazione e la rimozione ridondante righe per garantire che ogni dato sia univoco.
Normalizzazione dei dati. Unità o scale incoerenti tra colonne diverse possono essere problematiche per l'analisi. La normalizzazione dei dati standardizza l'intervallo di valori nelle colonne numeriche, assicurando che siano confrontabili.
Conversione dei tipi di dati. I dati grezzi spesso si presentano in vari formati che non sono adatti all'analisi. Il data wrangling include la conversione dei dati in tipi appropriati (ad esempio, date, numeri interi, variabili categoriali) per facilitare un'ulteriore analisi.
Unione di set di dati. Combinare dati da fonti diverse è un tipico compito di data wrangling. Comporta l'allineamento e l'unione di set di dati in base a chiavi comuni per creare una struttura dati unificata per l'analisi.
Rilevamento e rimozione dei valori anomali. I valori anomali possono distorcere l'analisi statistica. Il data wrangling implica l'identificazione di valori estremi e la decisione se rimuoverli o trasformare i dati per mitigarne l'impatto.
Aggregazione dati. L'aggregazione dei dati, ad esempio il calcolo di somme, medie o conteggi, aiuta a riassumere e trasformare i dati grezzi in informazioni più significative e fruibili.

Casi d'uso del Data Wrangling

Il data wrangling è essenziale in vari settori e campi per preparare dati grezzi per analisi e processi decisionali. Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso chiave in cui il data wrangling svolge un ruolo critico:

Business intelligence e reporting. Nel regno di business intelligence, il data wrangling viene utilizzato per pulire e organizzare i dati da più fonti, come vendite, comportamento dei clienti e campagne di marketing. Garantendo che i dati siano accurati e coerenti, gli analisti possono creare report e dashboard significativi che aiutano le aziende a prendere decisioni basate sui dati.
Apprendimento automatico e modellazione predittiva. Il data wrangling è una parte fondamentale della pipeline di apprendimento automatico. Spesso i dati grezzi devono essere puliti e trasformati prima di poter essere utilizzati per i modelli di training. Ciò include la gestione dei valori mancanti, la codifica delle variabili categoriali e il ridimensionamento delle feature numeriche per migliorare le prestazioni e l'accuratezza del modello.
Analisi dei dati sanitari. In ambito sanitario, il data wrangling viene utilizzato per pulire e integrare dati provenienti da diverse fonti, come cartelle cliniche, sistemi diagnostici e sperimentazioni cliniche. Preparando dati per l'analisi, gli operatori sanitari possono identificare le tendenze, migliorare i risultati per i pazienti e definire piani di trattamento più efficienti.
Analisi finanziaria. Il data wrangling è ampiamente utilizzato in finanza per preelaborare dati transazionali, dati di borsa e report finanziari. Gli analisti puliscono e uniscono set di dati da varie fonti per garantire che i modelli finanziari e le valutazioni del rischio siano basati su dati affidabili e coerenti, facilitando migliori decisioni di investimento.
E-commerce e analisi dei clienti. Le piattaforme di e-commerce si affidano al data wrangling per integrare dati da analisi web, transazioni di vendita e comportamento dei clienti. Preparando questi dati per l'analisi, le aziende possono comprendere meglio le preferenze dei clienti, migliorare le raccomandazioni sui prodotti e ottimizzare le strategie di marketing.
Governo e politica pubblica. Nel settore pubblico, il data wrangling viene utilizzato per pulire e preparare set di dati per l'analisi su argomenti come demografia, salute pubblica ed economia. Le agenzie governative utilizzano i dati wrangled per prendere decisioni informate, elaborare politiche e allocare risorse in modo efficiente.
Social media e analisi del sentiment. Il data wrangling è spesso utilizzato nell'analisi del sentiment dei dati dei social media. Grazie alla pulizia e alla strutturazione dei dati, gli analisti possono valutare l'opinione pubblica, tracciare le tendenze e misurare il sentiment del brand.

Fasi di Data Wrangling

Il data wrangling comporta una serie di passaggi che trasformano i dati grezzi in un formato strutturato adatto all'analisi. Di seguito sono riportati i passaggi chiave del processo di data wrangling:

Raccolta dati. Il primo passo nel data wrangling è raccogliere dati grezzi da varie fonti. Ciò può includere database, fogli di calcolo, API, web scraping o flussi di dati. È importante assicurarsi che i dati raccolti siano pertinenti, completi e appropriati per l'analisi che seguirà.
Pulizia dei dati. Una volta raccolti i dati, è necessario pulirli per risolvere problemi quali valori mancanti, duplicati e incongruenze. La pulizia include attività come la rimozione o il riempimento di dati mancanti, l'eliminazione di righe duplicate e la correzione di voci errate (ad esempio, formati di dati non corretti o valori anomali). Questo passaggio è fondamentale per garantire che i dati siano affidabili e privi di errori.
Trasformazione dei dati. Dopo la pulizia, i dati potrebbero richiedere una trasformazione per essere utilizzabili nell'analisi. La trasformazione implica la conversione dei dati in un formato o una struttura desiderati. Ciò può includere la normalizzazione dei valori numerici, la conversione delle variabili categoriali in variabili numeriche (ad esempio, utilizzando la codifica one-hot) e la modifica del tipo di dati delle colonne per adattarli all'analisi o al modello previsti.
Integrazione dei dati. In molti casi, i dati provengono da più fonti e devono essere combinati in un singolo set di dati. L'integrazione dei dati comporta la fusione o l'unione di set di dati in base a chiavi o attributi comuni. Questo passaggio assicura che i dati siano allineati e possano essere analizzati in modo coeso.
Arricchimento dei dati. L'arricchimento dei dati aggiunge informazioni aggiuntive al set di dati, spesso da fonti esterne, per aumentarne il valore. Ciò può comportare l'aggiunta di dati demografici, informazioni geografiche o dati di mercato esterni per fornire più contesto e migliorare la qualità delle informazioni.
Convalida dei dati. Una volta puliti, trasformati e arricchiti i dati, è importante convalidarli. I controlli di convalida assicurano che i dati siano coerenti, accurati e conformi al formato richiesto. Ciò può includere il controllo di incongruenze logiche o la garanzia che i dati soddisfino le regole aziendali o i criteri predefiniti.
Formattazione dei dati. Infine, il set di dati viene formattato per l'uso in analisi o reporting. Questo passaggio potrebbe comportare la strutturazione dei dati in tabelle, l'impostazione di indici appropriati e la garanzia che il set di dati sia facile da leggere e accedere per l'analisi prevista, sia per il reporting manuale che per l'inserimento in modelli di apprendimento automatico.

Strumenti di gestione dei dati

Gli strumenti di data wrangling sono software e piattaforme che aiutano a pulire, trasformare e preparare dati grezzi per l'analisi. Questi strumenti semplificano il processo di data wrangling, consentendo agli utenti di gestire grandi set di dati in modo più efficiente ed efficace. Ecco alcuni strumenti di data wrangling comunemente utilizzati:

Pandas (Libreria Python). Pandas è una delle librerie di manipolazione dei dati più popolari in Python. Fornisce potenti strutture dati come DataFrames e Series, consentendo agli utenti di pulire, unire, rimodellare e analizzare i dati con facilità. È particolarmente utile per attività di data wrangling come la rimozione di duplicati, la gestione di dati mancanti e l'applicazione di trasformazioni.
Trifacta Wrangler. Trifacta è una piattaforma di data wrangling progettata per semplificare il processo di preparazione dei dati per l'analisi. Offre un'interfaccia intuitiva e visiva in cui gli utenti possono pulire e trasformare i dati attraverso una serie di passaggi. Trifacta è particolarmente utile per gestire set di dati grandi e complessi e supporta la profilazione automatizzata dei dati e i controlli di qualità.
Alterix. Alteryx è una popolare piattaforma di analisi dei dati che fornisce capacità di data wrangling tramite un'interfaccia drag-and-drop. Consente agli utenti di pulire, trasformare e combinare dati da più fonti senza la necessità di codifica. Alteryx si integra anche con vari strumenti di visualizzazione e analisi dei dati per un flusso di lavoro completo di elaborazione dei dati.
Talend. Talend è uno strumento open source di integrazione e trasformazione dei dati che offre un'ampia gamma di funzionalità di data wrangling. Fornisce strumenti per estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) dati da varie fonti, pulizia dei dati e integrazione in database o cloud ambienti. Talend offre anche un'interfaccia visiva per gli utenti per creare flussi di lavoro di dati.
Query di potenza (Microsoft Excel). Power Query è uno strumento di trasformazione e gestione dei dati integrato in Microsoft Excel e Power BI. Consente agli utenti di importare, pulire, rimodellare e unire dati da varie fonti in un'interfaccia visiva intuitiva. Power Query semplifica le complesse attività di gestione dei dati con il suo set di funzioni integrate.
ApriRefine. OpenRefine (in precedenza Google Refine) è uno strumento open source progettato per la pulizia e la trasformazione di dati disordinati. Supporta l'esplorazione, la pulizia e la trasformazione dei dati con un'interfaccia intuitiva. OpenRefine è particolarmente utile per lavorare con grandi set di dati e trasformazioni complesse, come il clustering di voci di dati simili.
Preparazione dei dati (Google Cloud). Google CloudDataprep di è uno strumento di data wrangling completamente gestito che consente agli utenti di pulire e preparare i dati per l'analisi o l'apprendimento automatico. Fornisce un'interfaccia intuitiva con profilazione dei dati, rilevamento delle anomalie e raccomandazioni di trasformazione automatica. Dataprep si integra con Google Cloud Storage e BigQuery per un'elaborazione dati senza interruzioni.
COLTELLO. KNIME è una piattaforma di analisi dati open source che offre solide capacità di data wrangling. Fornisce un ambiente di flusso di lavoro visivo per gli utenti per pulire, trasformare e analizzare i dati. KNIME supporta un'ampia gamma di formati di dati e si integra con vari strumenti di apprendimento automatico e visualizzazione dati.
Gestione dei dati SAS. SAS fornisce una suite di gestione dei dati e strumenti di wrangling per la preparazione di grandi set di dati. SAS Data Management include funzionalità di integrazione, trasformazione e pulizia dei dati, insieme a strumenti per automatizzare i flussi di lavoro dei dati e migliorare la qualità dei dati per l'analisi.
DataRobot. DataRobot offre una piattaforma basata sull'intelligenza artificiale che automatizza i flussi di lavoro di data wrangling e machine learning. Le sue capacità di data wrangling si concentrano sull'automazione delle fasi di pulizia, trasformazione e feature engineering, semplificando la preparazione dei dati per i modelli di machine learning senza una codifica estesa da parte degli utenti.

Quali sono i vantaggi e le sfide del data wrangling?

Il data wrangling è una fase cruciale nel processo di analisi dei dati, che trasforma dati grezzi e non organizzati in un formato pulito e strutturato. Sebbene offra vantaggi significativi in termini di qualità dei dati e accuratezza dell'analisi, presenta anche una serie di sfide. Questa sezione esplora i principali vantaggi e difficoltà associati al data wrangling, evidenziandone l'impatto sul successo complessivo dei progetti basati sui dati.

Vantaggi del Data Wrangling

Il data wrangling offre diversi vantaggi chiave che migliorano la qualità e l'efficienza dell'analisi dei dati. Trasformando i dati grezzi in un formato utilizzabile, le organizzazioni possono sbloccare approfondimenti preziosi e prendere decisioni più informate. Ecco i principali vantaggi del data wrangling:

Migliore qualità dei dati. Il data wrangling aiuta a pulire e perfezionare i dati rimuovendo i duplicati, gestendo i valori mancanti e correggendo gli errori. Ciò garantisce che i dati utilizzati per l'analisi siano accurati, coerenti e affidabili, portando a informazioni più affidabili.
Processo decisionale migliorato. Con dati puliti e strutturati, i decisori possono fidarsi delle informazioni con cui stanno lavorando. Il data wrangling consente alle organizzazioni di prendere decisioni più informate e basate sui dati, il che può migliorare l'efficienza operativa, le esperienze dei clienti e la pianificazione strategica.
Migliori prestazioni del modello. Nell'apprendimento automatico e nella modellazione predittiva, i dati puliti e formattati correttamente hanno un impatto diretto sulla precisione del modello. Il wrangling assicura che i dati siano pronti per l'analisi, portando a modelli più affidabili e prestazioni migliorate in attività come classificazione e regressione.
Efficienza temporale. Sebbene il data wrangling possa richiedere molto tempo, automatizzare il processo o utilizzare strumenti efficaci consente di risparmiare molto tempo a lungo termine. I dati wrangled sono più facili e veloci da analizzare, riducendo la quantità di tempo dedicato alla preparazione dei dati e consentendo agli analisti di concentrarsi sulla generazione di insight.
Maggiore accessibilità ai dati. Il wrangling dei dati implica la loro trasformazione in un formato strutturato, rendendone più facile l'accesso e l'analisi. I dati strutturati sono più accessibili ad analisti, data scientist e decisori, garantendo che tutti in un'organizzazione possano lavorare con i dati in modo efficace.
Integrazione di più fonti di dati. Il data wrangling spesso comporta la combinazione di dati da diverse fonti, come database, API e fogli di calcolo. Questa integrazione consente una visione olistica dei dati, consentendo alle organizzazioni di analizzare informazioni da aree diverse in un unico dataset consolidato.

Sfide del data wrangling

Il data wrangling, pur essendo essenziale per un'analisi efficace dei dati, presenta diverse sfide che possono complicare il processo. Queste sfide derivano dalla natura dei dati grezzi, dalla necessità di accuratezza e dalla complessità della trasformazione dei dati in un formato utilizzabile. Ecco alcune sfide comuni nel data wrangling:

Gestione di formati di dati incoerenti. I dati grezzi spesso sono disponibili in vari formati (ad esempio testo, numeri, date), rendendo difficile integrarli e analizzarli. La standardizzazione dei formati dei dati tra i set di dati può richiedere molto tempo ed essere soggetta a errori, soprattutto quando i dati provengono da più fonti con strutture diverse.
Dati mancanti. I valori mancanti sono comuni nei set di dati del mondo reale e possono verificarsi per vari motivi, come errori nella raccolta dati o record incompleti. Decidere come gestire i dati mancanti, sia imputando valori, rimuovendo record o utilizzando altre strategie, può influire sull'accuratezza dell'analisi.
Problemi di qualità dei dati. I dati grezzi contengono spesso errori, come errori tipografici, valori anomali o duplicati. La pulizia dei dati per correggere questi problemi è una parte fondamentale del processo di wrangling, ma può richiedere molto lavoro, soprattutto con grandi set di dati.
Scalabilità con grandi set di dati. Man mano che i set di dati crescono in dimensioni e complessità, le attività di data wrangling diventano più impegnative. L'elaborazione di grandi set di dati richiede algoritmi efficienti e una potenza di calcolo sufficiente per gestire il volume e la velocità della manipolazione dei dati.
Integrazione dei dati da più fonti. Quando i dati provengono da fonti diverse, come database, API o fogli di calcolo, integrarli in un singolo set di dati coeso può essere difficile. Differenze nella struttura dei dati, convenzioni di denominazione o campi mancanti possono complicare il processo di unione.
Processo che richiede tempo. Il data wrangling è spesso la parte più dispendiosa in termini di tempo del flusso di lavoro di analisi dei dati. Anche con gli strumenti giusti, può essere necessario uno sforzo notevole per pulire, trasformare e organizzare i dati per garantire che siano pronti per l'analisi.
Mancanza di standardizzazione. Senza standard di dati coerenti, la gestione dei dati da più team o reparti può portare a confusione ed errori. Le differenze nel modo in cui i dati vengono raccolti, archiviati o interpretati possono creare incongruenze che richiedono tempo extra per essere riconciliate.
Mantenere la riservatezza e la sicurezza dei dati. In alcuni casi, il data wrangling comporta la gestione di informazioni sensibili o personali. Garantire che le normative sulla privacy siano rispettate e che i dati siano protetti durante la trasformazione e l'archiviazione è una sfida, in particolare in settori come sanità e finanza.

Confronto di Data Wrangling

Ecco un confronto tra il data wrangling e altri metodi di gestione dei dati.

Gestione dei dati vs. pulizia dei dati

Data wrangling e data cleaning sono processi strettamente correlati ma distinti nella preparazione dei dati. Data wrangling si riferisce al processo più ampio di trasformazione dei dati grezzi in un formato strutturato e utilizzabile, che include attività come l'unione di set di dati, la riorganizzazione dei dati e la gestione dei valori mancanti.

La pulizia dei dati, d'altro canto, è un sottoinsieme specifico del data wrangling incentrato esclusivamente sull'identificazione e la correzione di errori, incongruenze e imprecisioni nei dati, come la rimozione di duplicati, la correzione di voci errate o la compilazione di valori mancanti. Mentre la pulizia dei dati è una parte essenziale del data wrangling, il wrangling comprende una gamma più ampia di attività che vanno oltre la semplice pulizia dei dati.

Qual è la differenza tra Data Scraping e Data Wrangling?

Data scraping e data wrangling sono due processi distinti nel flusso di lavoro di preparazione dei dati. Data scraping si riferisce al processo di estrazione di dati grezzi da siti Web, API o altre fonti online, spesso in un non strutturati or semistrutturato formato. Comporta la raccolta di dati che potrebbero non essere prontamente disponibili in un strutturato Banca dati.

D'altro canto, il data wrangling è il processo di pulizia, trasformazione e organizzazione dei dati grezzi in un formato strutturato e utilizzabile per l'analisi.

Wrangling dei dati e data mining

Sia il data scraping che il data mining sono tecniche utilizzate per raccogliere e analizzare dati, ma differiscono nell'approccio e nello scopo.

Il data scraping si riferisce al processo di estrazione di dati grezzi da siti web, documenti o altre fonti, in genere tramite strumenti automatizzati che raccolgono informazioni strutturate o non strutturate per un ulteriore utilizzo. Si concentra sulla raccolta di dati in modo rapido ed efficiente, spesso da fonti disponibili al pubblico.

D'altro canto, il data mining implica l'analisi di grandi set di dati per scoprire modelli, tendenze, correlazioni o approfondimenti utilizzando algoritmi e tecniche statistiche. Il data mining mira a estrarre conoscenze significative dai dati, spesso per analisi predittive o processi decisionali, e richiede tecniche sofisticate per identificare relazioni nascoste all'interno dei dati.

Gestione dei dati contro ETL

Data scraping ed ETL (extract, transform, load) sono entrambi metodi per acquisire ed elaborare dati, ma differiscono per ambito e scopo. Data scraping implica l'estrazione di dati grezzi da siti Web o fonti online, in genere tramite parsing HTML o tramite API, per raccogliere informazioni che non sono prontamente disponibili in formati strutturati. Viene spesso utilizzato per raccogliere dati disponibili al pubblico per l'analisi.

D'altro canto, ETL è un processo di integrazione dei dati più ampio che prevede l'estrazione di dati da più fonti (ad esempio, database, file flat), la loro trasformazione per soddisfare requisiti specifici (ad esempio, pulizia, formattazione o aggregazione) e il loro caricamento in un sistema di destinazione (ad esempio, un data warehouse).

Domande frequenti sulla manipolazione dei dati

Ecco le risposte alle domande più frequenti sul data wrangling.

Quale linguaggio di programmazione viene utilizzato per il data wrangling?

Alcuni linguaggi di programmazione sono comunemente usati per il data wrangling, con Python e R che sono i più popolari. Python, con le sue potenti librerie come Pandas, NumPy e Matplotlib, è ampiamente usato per la sua versatilità e facilità d'uso per la pulizia, la trasformazione e l'analisi dei dati. R è un'altra scelta popolare, in particolare nell'analisi statistica e nella visualizzazione dei dati, con pacchetti come dplyr e tidyr che offrono efficienti capacità di manipolazione dei dati.

Altre lingue, come SQL per interrogare il database e JavaScript per il web scraping, vengono utilizzati anche in contesti specifici di data wrangling. Tuttavia, Python rimane il linguaggio di riferimento per la maggior parte delle attività di data wrangling grazie al suo vasto ecosistema e al supporto per varie attività correlate ai dati.

Quanto tempo richiede il data wrangling?

Il tempo necessario per il data wrangling varia notevolmente a seconda di diversi fattori, tra cui la dimensione e la complessità del dataset, la qualità dei dati grezzi, le specifiche attività di wrangling richieste e gli strumenti o le tecniche utilizzate. Per dataset piccoli e relativamente puliti, il data wrangling potrebbe richiedere alcune ore o un paio di giorni.

Tuttavia, per set di dati più grandi con numerose incongruenze, valori mancanti o trasformazioni complesse, il processo può estendersi a settimane o anche di più. Inoltre, l'abilità e l'esperienza della persona che esegue il wrangling, così come l'automazione delle attività, possono influire sulla velocità del processo. In generale, il data wrangling è spesso la fase più dispendiosa in termini di tempo nel flusso di lavoro di analisi dei dati, il che lo rende un fattore importante da considerare quando si pianificano progetti di dati.

La gestione dei dati è difficile?

La gestione dei dati può essere impegnativa, soprattutto quando si ha a che fare con set di dati grandi, disordinati o complessi. Il processo richiede attenzione ai dettagli, capacità di problem-solving e una solida comprensione dei dati con cui si sta lavorando. Le difficoltà comuni includono la gestione dei valori mancanti, l'identificazione e la correzione degli errori, l'integrazione dei dati da diverse fonti e la trasformazione dei dati in un formato adatto all'analisi.

La complessità aumenta quando i set di dati sono non strutturati o incoerenti. Mentre vari strumenti e linguaggi di programmazione aiutano a semplificare il processo, il data wrangling richiede comunque una solida comprensione delle tecniche di manipolazione dei dati e la capacità di gestire problemi imprevisti. Per coloro che hanno esperienza nell'analisi dei dati, il processo diventa più gestibile, ma per i principianti può richiedere molto tempo ed essere difficile.

Quale futuro per il data wrangling?

Il futuro dell'elaborazione dei dati sarà probabilmente plasmato dai progressi nell'automazione, intelligenza artificiale (AI), e apprendimento automatico. Man mano che i volumi di dati crescono e diventano più complessi, la domanda di soluzioni efficienti di data wrangling aumenterà.

Si prevede che gli strumenti di automazione si occuperanno di attività più di routine, come la pulizia, la trasformazione e l'integrazione dei dati, consentendo agli analisti di concentrarsi su insight e processi decisionali di livello superiore. Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale diventeranno più abili nell'identificare modelli, gestire dati mancanti e fornire suggerimenti sulla trasformazione dei dati, riducendo ulteriormente il tempo e lo sforzo richiesti.

Inoltre, cloud-based consentiranno processi di wrangling più scalabili e collaborativi. Con questi progressi, il processo di data wrangling diventerà più veloce, più efficiente e accessibile, rendendo più facile per le organizzazioni preparare e sfruttare i propri dati per l'analisi e il processo decisionale.