Nella data economy l’attività di aggregazione dei dati è la base per dare valore alle informazioni e competitività all’impresa. La data aggregation è il processo con cui vengono raccolti i dati grezzi di una o più fonti e vengono presentati in modalità utili per le attività di analytics avanzate e business intelligence. Queste analisi possono a loro volta nutrire report e grafici che riassumono, in modo facilmente consultabile, le informazioni. Ad esempio, un’azienda potrebbe aggregare un pool di centinaia di clienti in base alla loro posizione, ai loro acquisti o ai loro dati demografici, sesso ed età, per comprendere meglio il comportamento e le decisioni di acquisto.
I team di marketing sono, infatti, tra i maggiori utilizzatori della data aggregation, ma anche i siti web, le piattaforme di e-commerce e le società finanziarie e di investimento si rivolgono a questi strumenti.
Aggregazione dei dati: 12 prodotti top
Ovviamente, considerato che spesso le aziende hanno a che fare con big data, l’aggregazione dei dati viene eseguita utilizzando strumenti software che automatizzano l’attività e che, solitamente, includono funzionalità per la raccolta, l’elaborazione e la presentazione di dati aggregati. Alcuni eseguono anche attività singole altamente specializzate per soddisfare casi d’uso specifici. Molti sono disponibili in cloud e integrano tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning.
Ecco alcuni degli strumenti di aggregazione dei dati più utilizzati, in base alla lista fornita da Datamation.
Microsoft Excel
Excel ha potenti capacità di analytics non sempre sfruttate da chi usa la suite Microsoft. Excel è in grado di caricare dati grezzi dai data store, ripulirli ed elaborare dati rifiniti per poi generare report. È spesso lo strumento entry-level per le persone nuove all’analisi. Il web offre molte risorse sull’argomento.
Cloudera distribution for Hadoop (Cdh)
Cdh si rivolge alle imprese di classe enterprise con un’enfasi sui big data. Lo strumento open source ha una distribuzione gratuita per la piattaforma che comprende Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Impala e altre tecnologie, tutte per la raccolta e l’elaborazione di enormi quantità di dati. C’è anche una versione commerciale.
MongoDb
MongoDb è un database NoSql, orientato ai documenti, disponibile in tre modalità: gratuito, per pmi e enterprise. Lo strumento open source supporta più sistemi operativi e le sue caratteristiche principali includono l’aggregazione, le query ad hoc, l’indicizzazione, la replica e lo sharding – un mezzo per dividere grandi set di dati in blocchi gestibili.
Sisense
Sisense è un pacchetto software molto usato per la preparazione, l’analisi, la visualizzazione e l’organizzazione dei dati delle aziende ed è progettato per rispondere alle richieste direttamente attraverso un singolo canale, nonché per raccogliere e presentare i dati come informazioni pertinenti attraverso dashboard interattivi.
Zoho Analytics
Zoho Analytics è un popolare strumento di business intelligence (Bi), analisi dei dati e reporting online per creare visualizzazioni di dati e generare informazioni aziendali utilizzabili. Zoho Analytics è progettato per essere utilizzato da chiunque, indipendentemente dalle loro competenze tecniche.
DbVisualizer
DbVisualizer è uno strumento database management ricco di funzionalità per il consolidamento e la visualizzazione delle informazioni provenienti da più applicazioni del database. Sviluppatori e analisti possono gestire più database e configurare tabelle con l’interfaccia drag-and-drop del software, e viene anche fornito con un editor Sql avanzato per scrivere query Sql.
Google Looker
Looker, che è stata acquisita da Google, è una piattaforma di data discovery basata su cloud che fornisce alle aziende l’accesso in tempo reale ai dati rilevanti per prendere decisioni aziendali migliori. Principalmente è una piattaforma di Bi e consente agli utenti di esplorare e trasformare i dati, ma anche di creare report e renderli accessibili a tutti.
Stata
Stata è una soluzione software di analisi dei dati e statistica progettata e sviluppata specificamente per i ricercatori di diverse discipline, che vanno dall’epidemiologia alle scienze politiche. Offre un’interfaccia utente grafica point-and-click, strumenti statistici completi, righe di comando, funzionalità complete di gestione dei dati e grafici di qualità editoriale.
Alteryx
Alteryx si concentra su ciò che chiama automazione dei processi analitici (Apa), che unifica l’analisi, la scienza dei dati e l’apprendimento automatico (machine learning) e l’automazione dei processi aziendali in un’unica piattaforma end-to-end per accelerare la trasformazione digitale, ed è progettata per essere utilizzata da personale non tecnico.
Ibm Cloud Pak for data
Ibm Cloud Pak for data è una piattaforma di dati e intelligenza artificiale completamente integrata che modernizza il modo in cui le aziende raccolgono, organizzano e analizzano i dati, gettando le basi per l’impiego dell’Ai nelle loro organizzazioni. Costruito su Red Hat OpenShift e disponibile su qualsiasi cloud, è progettato per aiutare le aziende ad accelerare e gestire il ciclo di vita dell’Ai end-to-end.
GoSpotCheck
GoSpotCheck è uno dei migliori strumenti di raccolta dati per le aziende che dipendono dalla raccolta di dati sul campo. Raccoglie i dati in tempo reale e li analizza istantaneamente per aiutare gli utenti a completare le attività subito. È basato su dispositivi mobili e ha funzionalità integrate di raccolta e distribuzione di contenuti che semplificano la condivisione delle informazioni con il resto del team.
Repsly Crm Mobile
Repsly Mobile Crm è il più diffuso strumento Crm completo per la gestione sul campo basato su cloud e rivolto ai team di vendita mobili. Soddisfa le esigenze delle Pmi in settori diversi. Fornisce una cronologia dettagliata dei clienti, la raccolta dei dati con moduli mobili completamente personalizzabili e visibilità in tempo reale su come il marchio di un’azienda e i suoi concorrenti sono presentati al dettaglio.
Come e perché fare data aggregation
L’aggregazione dei dati è un processo in tre fasi. Nella raccolta i dati vengono estratti da una o più fonti e memorizzati in grandi database o data warehouse come dati atomici, l’unità più piccola in cui i dati possono essere suddivisi. Nell’elaborazione i dati estratti vengono elaborati dal database, dal software di aggregazione o dal middleware. In questo passaggio, i dati vengono “puliti”: gli errori vengono corretti, vengono applicate le regole di formattazione e i dati che non servono vengono scartati. Infine, nella presentazione, i dati aggregati vengono presentati in una forma leggibile, come grafici o statistiche, fruibile anche per gli utenti non tecnici.
L’aggregazione dei dati offre numerosi vantaggi alle imprese. Innanzitutto, fornisce informazioni preziose sui dati estratti. La raccolta e l’analisi dei dati sono, infatti, processi separati e i dati non sempre necessitano di analisi. A volte i dati aggregati possono rivelare informazioni che possono portare un’azienda ad apportare modifiche nella scelta dei dati da analizzare.
Un altro vantaggio della data aggregation consiste nel facilitare l’analisi statistica di grandi quantità di dati che possono portare alla scoperta di modelli e tendenze.
Ancora, l’aggregazione migliora la qualità dei dati, perché gli aggregatori di dati raccolgono, puliscono e riassumono automaticamente i dati che possono essere condivisi. Gli aggregatori di dati possono così anche velocizzare il lavoro, snellire e rendere più efficace la comunicazione e la condivisione e, tendenzialmente, far risparmiare tempo e denaro.
Infine, ma ancora più importante, la data aggregation migliora il processo decisionale: i dati raccolti sintetizzano le informazioni rilevanti per l’azienda, dando maggiore visibilità e conoscenza per indirizzare le strategie.
