In questa quarta puntata di “Dietro le quinte dei progetti di data analytics” entriamo in una delle fasi più importanti e più sottovalutate di qualsiasi progetto dati: ETL, pulizia del dato e trasformazioni.

Quando si parla di analisi dati, dashboard, business intelligence, machine learning o AI, spesso si guarda solo al risultato finale. In realtà, il vero lavoro avviene molto prima: nel momento in cui i dati vengono estratti, puliti, standardizzati, collegati e trasformati in una struttura davvero utile per il business.

In questo episodio parliamo di:

• che cos’è un processo ETL (Extract, Transform, Load)
• perché la fase di trasformazione del dato è spesso quella che crea più valore
• come si passa da dati grezzi e sporchi a dati affidabili per l’analisi
• perché scegliere bene una chiave univoca è fondamentale
• che problemi creano duplicati, campi testuali, descrizioni incoerenti e dati mancanti
• come si costruiscono anagrafiche, relazioni e logiche di business corrette
• perché molte analisi si rompono quando si uniscono male le tabelle
• che cosa significa davvero preparare i dati per una dashboard, per la business intelligence o per progetti più avanzati di machine learning

Partendo dal caso reale di Dati 365, mostriamo cosa succede davvero dentro un progetto di data analytics: non solo teoria, ma problemi concreti, dubbi reali, casi limite, definizioni da chiarire e processi da rivedere.

Questa puntata è utile se lavori con:
Power BI, Excel, SQL, data warehouse, ETL, dashboard, business intelligence, analisi dati, data modeling, data cleaning e più in generale se vuoi capire perché i dati, prima di essere analizzati, vanno prima resi coerenti e affidabili.

Perché il punto è sempre quello:
il vero lavoro non è fare la dashboard. Il vero lavoro è costruire dati su cui quella dashboard possa davvero reggersi.