Con l'avvicinarsi del 2025, le organizzazioni sono più che mai consapevoli dell'importanza di sfruttare in modo efficace le enormi risorse di dati. Tale esigenza ha di conseguenza creato una domanda di soluzioni di aggregazione dei dati, poiché le organizzazioni passano all'acquisizione di informazioni utili attraverso dati aggregati al fine di prendere decisioni.
Secondo il rapporto di IDC, entro il 2025 la sfera dei dati globale avrà superato i 175 zettabyte. Ciò può essere considerato una prova del ritmo di crescita esponenziale dei dati negli ultimi anni. Questo aumento riflette un'esigenza molto maggiore, più pressante e urgente, di un approccio più efficiente e avanzato all'aggregazione dei dati.
La domanda è: come possono le aziende sfruttare il potere dei dati aggregati a proprio vantaggio in questo ambiente competitivo? Questa guida tratterà tutto ciò che c'è da sapere sull'aggregazione dei dati e su come le aziende possono sfruttarne appieno il potenziale, tra cui:
- Cosa sono i dati aggregati e importanza dell'aggregazione dei dati
- Come funziona l'aggregazione dei dati
- Tipi e livelli di aggregazione dei dati
- Vantaggi e sfide del processo
- Migliori pratiche per un'aggregazione dei dati efficace
- Casi d'uso ed esempi reali
- Domande frequenti sull'aggregazione dei dati
Vediamo ora come l'aggregazione dei dati sta trasformando il modo in cui le aziende operano e prendono decisioni.
Che cos'è l'aggregazione dei dati?
Il processo di aggregazione dei dati comporta la combinazione di enormi quantità di dati in un unico insieme completo. Le informazioni risultanti, denominate dati aggregati, sono molto più significative quando si tratta di analisi e processo decisionale. Ciò può comportare tipicamente semplici statistiche come totali, medie o percentuali che forniscono approfondimenti che potrebbero non essere evidenti nei singoli rapporti.
Una catena di negozi al dettaglio, ad esempio, può aggregare le informazioni sulle vendite a livello nazionale. In questo modo, è possibile che un determinato prodotto venda bene nelle aree urbane solo durante l'estate, mentre nelle regioni rurali potrebbe non avere lo stesso successo durante tutto l'anno. Questo tipo di dettagli è impossibile da rilevare utilizzando i dati dei singoli negozi, ma aiuta le aziende a ottenere livelli di inventario ottimali, personalizzare le campagne di marketing e prendere decisioni informate riguardo alle loro operazioni in generale. Comprendere la definizione di dati aggregati è fondamentale per sfruttare efficacemente queste informazioni.
Perché l'aggregazione dei dati è importante per le aziende?
L'aggregazione dei dati svolge un ruolo cruciale nelle moderne operazioni aziendali. Uno studio di NewVantage Partners ha riportato che oltre il 90% delle grandi aziende investe costantemente nell'aggregazione dei dati e in iniziative di intelligenza artificiale, il che dimostra l'ampiezza di tali tecnologie in diversi settori.
I dati aggregati aiutano le aziende e le organizzazioni a:
1. Migliorare il processo decisionale
Combinando dati provenienti da varie fonti, le aziende sono in grado di osservare le loro attività, i clienti e le tendenze di mercato nel loro complesso, il che porta a decisioni strategiche più consapevoli che altrimenti potrebbero essere basate su informazioni inaccurate o incomplete.
2. Maggiore efficienza
Il tempo e le risorse impiegati nella raccolta e nell'organizzazione manuale dei dati possono essere notevolmente ridotti eseguendo il recupero delle informazioni attraverso dati aggregati.
3. Riconoscere modelli e tendenze
Se considerati isolatamente, i dati a livello individuale, i singoli punti di dati o le fonti di informazione non mostrano una correlazione sufficiente tra loro. Pertanto, i dati aggregati aiutano le aziende a identificare modelli, tendenze o anche correlazioni che potrebbero non essere visibili.
4. Comprendere meglio i clienti
Le aziende possono comprendere meglio le esigenze dei propri clienti quando raccolgono tutti i dettagli dei punti di contatto e personalizzano i propri prodotti di conseguenza.
5. Aumentare il vantaggio competitivo
Le aziende in grado di guidare il gioco dell'aggregazione dei dati acquisiscono potere nei mercati competitivi odierni. Queste organizzazioni saranno quindi in grado di fare scelte migliori e reagire rapidamente ai cambiamenti raccogliendo informazioni fondamentali sulle tendenze del settore, sul comportamento dei consumatori e sull'efficienza operativa.
Esempi di aggregazione dei dati
Per comprendere meglio l'aggregazione dei dati è necessario esaminare alcuni esempi reali. Questo ci aiuterà a capire come vari settori applicano i dati aggregati nelle loro operazioni e nei loro servizi.
1. Servizi finanziari
Le principali banche utilizzano i dati aggregati delle transazioni per studiare le tendenze di spesa, identificare le frodi e fornire consulenza finanziaria personalizzata ai clienti. Di conseguenza, i clienti sono più soddisfatti, il che migliora la soddisfazione della clientela e rende la banca finanziariamente sicura.
2. E-commerce
Amazon e altri rivenditori online aggregano i dati di vendita, le recensioni dei clienti e il comportamento di navigazione per ottimizzare i consigli sui prodotti e migliorare l'esperienza degli utenti. Questo modello aumenta il volume delle vendite e promuove la fedeltà dei clienti.
3. Assistenza sanitaria
La Mayo Clinic, con i suoi ospedali e istituti di ricerca, può aggregare le informazioni sui pazienti per esaminare la progressione delle malattie, l'efficacia dei trattamenti e i modelli di salute pubblica. I dati aggregati svolgono un ruolo fondamentale nel progresso della ricerca medica volta a migliorare i risultati dei pazienti.
4. Social media
Facebook, insieme a X (precedentemente Twitter) e altre piattaforme simili raccoglie informazioni su individui da diverse fonti, che vengono integrate in un unico database che fornisce pubblicità mirata o consigli sui contenuti. In questo modo agli utenti vengono offerti contenuti pertinenti che promuovono il coinvolgimento, rafforzando così i risultati.
Come funziona l'aggregazione dei dati?
Anche se può sembrare un po' complicato, l'aggregazione dei dati è il percorso che porta da un insieme di informazioni sparse a una conoscenza coerente e utilizzabile. Attraversa diverse fasi critiche:
- Raccolta dei dati: Il processo inizia con la raccolta di dati grezzi da una vasta gamma di fonti. Queste possono includere database strutturati, API, tecniche di web scraping e persino l'inserimento manuale dei dati.
- Pulizia dei dati: Si tratta di una fase estremamente critica in cui, proprio come in una raffineria per dati grezzi, vengono rimosse le incongruenze e gli errori, insieme ai duplicati. Questa fase produce una migliore qualità e accuratezza nel set di dati.
- Trasformazione dei dati: Si tratta della fase in cui i diversi dati vengono standardizzati in un unico formato, proprio come quando si traducono diverse lingue in una lingua comune.
- Integrazione dei dati: Si tratta della fase in cui i flussi di dati puliti e trasformati vengono riuniti. Ciò consente di riunire varie fonti in un unico set di dati, fornendo una visione d'insieme.
- Sintesi dei dati: Questa è la fase in cui vengono applicati metodi statistici ai dati integrati per ottenere sintesi significative. Ciò comporta l'uso di totali, medie o percentuali per eseguire l'aggregazione e trasformare i numeri grezzi in metriche significative.
- Archiviazione dei dati: I dati aggregati trovano la loro collocazione, solitamente in un data warehouse o in un data lake. Il repository centralizzato garantisce quindi che siano facilmente accessibili per ulteriori analisi.
- Visualizzazione dei dati: È qui che i dati prendono vita, per così dire, attraverso la loro visualizzazione. Le serie di dati complesse vengono così tradotte in grafici intuitivi, diagrammi o dashboard interattivi che i responsabili delle decisioni possono facilmente interpretare con le informazioni aggregate.
Padroneggiando queste fasi, le organizzazioni possono realizzare il pieno potenziale dei propri dati per promuovere un processo decisionale informato e ottenere un vantaggio competitivo.
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Richiedi una demoProcesso di aggregazione dei dati manuale vs automatico
L'aggregazione dei dati può essere effettuata in due modi: manualmente o tramite un processo automatizzato. Ecco una tabella riassuntiva per una maggiore chiarezza.
| Aspetto | Aggregazione manuale dei dati | Aggregazione automatica dei dati |
|---|---|---|
| Processo | Questo tipo prevede l'intervento umano nella raccolta, pulizia e combinazione dei dati. | Utilizza strumenti software e algoritmi nella raccolta e nell'elaborazione dei dati. |
| Idoneità | Adatto a progetti di piccole dimensioni o dati non strutturati. | Ideale per progetti su larga scala |
| Tempo e precisione | Richiede molto tempo ed è soggetto a errori. | Più veloce, più accurato e più produttivo rispetto ai processi manuali. |
| Scalabilità | Scalabilità limitata | Ciò lo rende altamente scalabile e in grado di gestire l'aggregazione dei dati in tempo reale. |
| Manutenzione | NA | Richiede una configurazione iniziale e una manutenzione continua dei sistemi. |
In sintesi, l'aggregazione manuale è guidata dall'uomo. Pertanto, è adatta a progetti di piccole dimensioni e a dati complessi e non strutturati. È lenta e soggetta a errori. L'aggregazione automatizzata dei dati, invece, è guidata da strumenti software e può quindi essere utilizzata su progetti su larga scala con velocità e precisione, elaborazione in tempo reale e altro ancora, ma richiede configurazione e manutenzione. Le aziende possono scegliere l'una o l'altra opzione a seconda delle loro esigenze.
Cosa sono i livelli di aggregazione dei dati?
L'aggregazione dei dati può essere effettuata a diversi livelli in base alla granularità delle informazioni richieste, come segue:
1. Microaggregazione
È l'atto di compilare i dati al loro livello più elementare, ad esempio sulla base di singoli record o transazioni. Il suo costo principale in termini di risorse informatiche risiede nel fatto che le grandi raccolte spesso richiedono molto tempo per essere elaborate, caratteristica tipica di questo approccio.
2. Mesoaggregazione
Si tratta di un livello intermedio in cui le informazioni vengono raccolte e presentate in vari modi. Raggruppare i dati in categorie o sottopopolazioni consente alle aziende di individuare modelli e tendenze più facilmente rispetto a quando intraprendono analisi dei dati a livello micro.
3. Aggregazione macro
Al livello più alto, l'aggregazione a livello macro riassume tutte le informazioni, fornendo una panoramica delle tendenze generali e delle prestazioni. Questo tipo di analisi può essere utile nel processo decisionale strategico, ma può nascondere alcune variazioni e dettagli incorporati nei numeri.
Quali sono i tipi di aggregazione dei dati?
L'aggregazione dei dati si realizza in molte forme, progettate per servire adeguatamente allo scopo dell'analisi dei dati prevista. La comprensione dei tipi può aiutare le organizzazioni a scegliere quello più adatto alle loro esigenze. Ecco cinque tipi di aggregazione dei dati:
1. Aggregazione basata sul tempo
L'aggregazione basata sul tempo comprende l'aggregazione su base giornaliera, mensile o annuale. Ciò è molto utile per evidenziare diverse tendenze o modelli che cambiano nel tempo. L'aggregazione dei dati in questo modo fornirà alle aziende una visione delle variazioni stagionali, dei percorsi di crescita e delle tendenze nel tempo.
2. Aggregazione spaziale
L'aggregazione spaziale indica l'aggregazione dei dati in base alla posizione o alla regione. Inoltre, questo tipo di aggregazione aiuta a comprendere le differenze comparative e i modelli nell'aspetto regionale, il che è utile in campi diversificati come la pianificazione urbana, l'epidemiologia e gli studi di mercato.
3. Aggregazione categoriale
L'aggregazione categoriale esamina gruppi di dati in base a determinate categorie. Questa metodologia semplifica il confronto delle prestazioni di segmenti diversi o la determinazione del numero di fattori che hanno influenzato i risultati. Ad esempio, se un'azienda desidera identificare specifici dati demografici responsabili del comportamento di acquisto, può raggruppare i clienti in base alla loro fascia d'età, al potenziale di guadagno o al settore industriale, ottenendo così informazioni utili sulle loro preferenze.
4. Aggregazione gerarchica
L'aggregazione gerarchica raggruppa i dati di tutti i livelli di una gerarchia, ma approfondisce il trattamento dei dati rispettivi se necessario. Pertanto, è utile soprattutto nella gestione di una struttura organizzativa complessa o di dati multilivello.
5. Aggregazione a tabella incrociata
L'aggregazione a tabella incrociata o l'analisi delle tabelle di contingenza combina i dati di due o più categorie in una tabella riassuntiva basata sulla generalizzazione. Questo metodo di aggregazione dei dati aiuta a esaminare la relazione o l'associazione tra le variabili nelle tabelle.
L'identificazione e l'adeguata integrazione di tutti i diversi approcci di aggregazione dei dati consentono alle organizzazioni di estrarre informazioni preziose dai propri dati che favoriscono un processo decisionale informato e migliorano l'efficienza operativa e l'esperienza dei clienti.
Quali sono i vantaggi dell'aggregazione dei dati?
I dati aggregati offrono diversi vantaggi alle organizzazioni. Queste ultime possono utilizzarli per ottenere informazioni su come migliorare le operazioni consolidando i dati provenienti da fonti diverse.
1. Innovazione accelerata
I dati provenienti da fonti diverse dovrebbero essere aggregati per promuovere una cultura dell'innovazione. Individuare nuovi modelli e correlazioni consente di ideare prodotti, servizi e modelli di business trasformativi. Secondo un rapporto pubblicato da McKinsey, le aziende che utilizzano analisi avanzate e intelligenza artificiale hanno una probabilità 2,5 volte maggiore di superare i propri concorrenti in termini di innovazione.
2. Migliore esperienza del cliente
I dati unificati sui clienti consentono di offrire esperienze personalizzate, poiché forniscono informazioni sulle preferenze e sui comportamenti dei clienti. Le aziende possono quindi proporre offerte su misura per soddisfare le esigenze dei singoli clienti, aumentando così la loro soddisfazione.
3. Mitigazione dei rischi
L'aggregazione dei dati può essere utilizzata per identificare i potenziali rischi e le vulnerabilità associate. È possibile monitorare i dati per individuare anomalie e tendenze, consentendo di mitigare i problemi che potrebbero insorgere e proteggere le risorse di qualsiasi organizzazione.
4. Aumento dei ricavi
Aggregando i dati sul comportamento dei clienti nel contesto delle dinamiche di mercato, le aziende possono accelerare le decisioni basate sui dati e ottenere profitti in tempi brevi.
Quali sono le sfide dell'aggregazione dei dati?
Sebbene presenti numerosi vantaggi, i dati aggregati hanno anche diversi svantaggi:
1. Qualità dei dati
Una scarsa qualità dei dati può portare ad aggregazioni imperfette a causa di dati incoerenti o imprecisi che possono provenire da fonti diverse. Ciò richiede l'utilizzo di dati di qualità, accurati e coerenti. Le informazioni aggregate sono compromesse da input errati.
2. Preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza
La questione è come l'aggregazione dei dati sensibili soddisfi i requisiti di protezione delle informazioni personali e di conformità alle normative come il GDPR. Per prevenire violazioni è necessario mantenere buone norme di privacy e garantire la sicurezza delle informazioni.
3. Complessità tecnica
Dal punto di vista tecnico, è difficile integrare fonti di dati con formati e strutture dissimili. Per superare questi ostacoli tecnici sono necessari strumenti avanzati e competenze specifiche. La complessità aumenta con l'aumentare della varietà e della quantità dei dati.
4. Aggregazione in tempo reale
Quando si tenta di aggregare in tempo reale per ottenere informazioni immediate dal flusso di dati delle organizzazioni, sorgono difficoltà tecniche. L'elaborazione in tempo reale richiede algoritmi sofisticati e infrastrutture adeguate.
Quali sono le migliori pratiche per l'aggregazione dei dati?
Per massimizzare i vantaggi dell'aggregazione dei dati e ridurne al minimo le difficoltà, le organizzazioni dovrebbero prendere in considerazione l'implementazione delle seguenti migliori pratiche:
| Best practice | Descrizione |
|---|---|
| Definire obiettivi chiari | Delineare chiaramente gli obiettivi dell'attività di aggregazione dei dati per guidare il processo in modo efficace. |
| Garantire la qualità dei dati | Implementare rigorosi processi di pulizia e convalida dei dati per mantenere un'elevata qualità dei dati. |
| Standardizzare i formati dei dati | Stabilire formati e strutture dei dati coerenti tra le diverse fonti per facilitare un'integrazione senza soluzione di continuità. |
| Implementare misure di sicurezza efficaci | Dare priorità alla sicurezza e alla privacy dei dati durante tutto il processo di aggregazione. |
| Utilizzare strumenti adeguati | Selezionare strumenti e tecnologie di aggregazione dei dati in linea con le esigenze e le capacità dell'organizzazione. |
| Documentare le fonti dei dati e le trasformazioni | Mantenere una documentazione chiara delle fonti dei dati e di eventuali trasformazioni applicate durante l'aggregazione. |
| Convalidare i dati aggregati | Convalidare regolarmente i dati aggregati rispetto ai dati di origine per garantirne l'accuratezza. |
| Fornire il contesto | Presentare sempre i dati aggregati nel contesto appropriato per evitare interpretazioni errate. |
| Formare il personale | Assicurarsi che i membri del personale siano adeguatamente formati sulle tecniche di aggregazione dei dati e sulle migliori pratiche. |
| Rivedere e aggiornare regolarmente | Rivedere e aggiornare continuamente i processi di aggregazione dei dati per adattarsi alle mutevoli esigenze e tecnologie. |
Casi d'uso dell'aggregazione dei dati
Diversi settori e funzioni utilizzano ampiamente i dati aggregati per acquisire informazioni preziose che migliorano le operazioni. Di seguito sono riportati alcuni esempi di casi d'uso.
1. Servizi finanziari
Per individuare le frodi, valutare i rischi di credito e personalizzare la consulenza finanziaria, le banche si affidano ai dati transazionali aggregati. Citibank, ad esempio, utilizza i dati aggregati per la sorveglianza delle transazioni e il rafforzamento della sicurezza attraverso l'identificazione di attività sospette.
2. Assistenza sanitaria
Le informazioni sui pazienti vengono ottimizzate nelle strutture sanitarie per facilitare diagnosi accurate, monitorare l'efficacia dei trattamenti e individuare le tendenze della salute pubblica. Ad esempio, la Cleveland Clinic effettua l'aggregazione dei dati esaminando le storie cliniche dei pazienti, guidando così le decisioni relative alle prescrizioni.
3. Vendita al dettaglio ed e-commerce
I giganti della vendita al dettaglio come Walmart raccolgono i dati relativi alle vendite e le informazioni sui clienti, compresi i livelli delle scorte, per potenziare le strategie di gestione dei prezzi, migliorare le procedure di controllo delle scorte e personalizzare le campagne di marketing.
4. Marketing
Nel creare programmi di marketing mirati, gli esperti di marketing raccolgono informazioni provenienti da varie fonti sui propri clienti. Ad esempio, Coca-Cola utilizza i feedback dei sondaggi sui social media insieme ai propri dati di vendita per progettare pubblicità mirate volte ad aumentare il coinvolgimento dei consumatori e incrementare i volumi di vendita.
Perché scegliere SentinelOne per l'aggregazione dei dati?
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Conclusione
Se eseguita correttamente, l'aggregazione dei dati può guidare la tua azienda nella giusta direzione. Non sottovalutarne l'importanza, perché il futuro dipende da essa. Senza dati di alta qualità, non è possibile prendere decisioni importanti e questo è il primo passo per fare qualsiasi cosa all'interno dell'organizzazione. Se desideri ricevere aiuto nel tuo percorso di aggregazione dei dati e hai bisogno di assistenza, puoi contattare SentinelOne oggi stesso.
Domande frequenti sull'aggregazione dei dati
I dati aggregati sono dati raccolti da molte fonti diverse e convertiti in una forma sintetica. Normalmente, si manifestano a un livello superiore, come totali, medie o percentuali, e non come singoli punti dati.
Gli aggregatori di dati sono aziende o strumenti specializzati nella raccolta, elaborazione e combinazione di dati provenienti da diverse fonti. Possono svolgere un ruolo fondamentale nel fornire set di dati consolidati ad aziende e ricercatori.
Fondamentalmente, l'aggregazione dei dati nella sicurezza informatica viene eseguita raccogliendo e analizzando i dati provenienti da numerose fonti di sicurezza utilizzate da un'azienda, come firewall, sistemi di rilevamento delle intrusioni e file di log, tra gli altri, in modo da fornire una migliore identificazione della possibile esistenza di minacce e vulnerabilità.
L'aggregazione dei dati consente di ottenere informazioni critiche da più fonti e fornisce un supporto al processo decisionale. Ciò aiuta un'organizzazione a semplificare le proprie operazioni, personalizzare le esperienze, condurre ricerche, ottimizzare i processi e rispettare le normative.
L'aggregazione dei dati trova impiego tra una varietà di professionisti e organizzazioni, tra cui:
- Analisti aziendali e dirigenti
- Data scientist e ricercatori
- Professionisti del marketing
- Istituzioni finanziarie
- Professionisti sanitari
- Agenzie governative
- Aziende di e-commerce
- Piattaforme di social media
Ecco dieci strumenti di aggregazione dati molto diffusi: Tableau, Microsoft Power BI, Google Data Studio, Alteryx, Talend, Pentaho, RapidMiner, TIBCO Spotfire, SAS Business Intelligence e QlikView. La scelta dello strumento dipende dalle esigenze specifiche dell'organizzazione, dalle fonti di dati e dai requisiti tecnici.