Trasformazione dei dati
Cos’è la trasformazione dei dati?
Cos’è la trasformazione dei dati?
Per trasformazione dei dati si intende la conversione e l’ottimizzazione dei dati per diversi scopi come l’analisi, la generazione di report o lo storage. Comporta la pulizia, la strutturazione e l’arricchimento dei dati per garantire precisione e rilevanza. Per semplificare e automatizzare questi processi, le soluzioni di trasformazione dei dati spesso utilizzano tecnologie avanzate come AI e ML. L’obiettivo è rendere i dati più accessibili, comprensibili e fruibili, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni informate e promuovere l’innovazione. La trasformazione dei dati è essenziale per sfruttare tutto il potenziale degli asset dati, ottimizzando l’efficienza e generando valore di business. La trasformazione dei dati può includere diverse operazioni, tra cui:
- Pulizia dei dati: eliminazione di errori, incongruenze e valori mancanti per garantire una qualità elevata e dati affidabili.
- Standardizzazione: prevede di scalare i dati numerici in modo tale che abbiano una media di 0 e una deviazione standard di 1 per la compatibilità con determinati algoritmi.
- Codifica dei dati categorici: conversione delle variabili categoriche in formati numerici per l’elaborazione algoritmica.
- Aggregazione: riepilogo dei dati calcolando medie, somme o conteggi all’interno di categorie o periodi di tempo specifici.
- Ingegneria delle caratteristiche: creazione di attributi dei dati a partire da quelli esistenti per individuare ulteriori informazioni o relazioni.
- Riduzione dei dati: riduzione della dimensionalità dei dati selezionando le caratteristiche rilevanti o utilizzando tecniche come l’analisi delle componenti principali (PCA).
- Decomposizione delle serie storiche: suddivisione dei dati delle serie temporali in componenti di tendenza, stagionalità e rumore per un'analisi separata.
- Binning o discretizzazione: raggruppamento di dati continui in categorie discrete, utile per gestire dati rumorosi.
- Smoothing: applicazione di metodi come le medie mobili per ridurre il rumore nelle serie temporali o creare dati pareggiati.
- Trasformazione logaritmica o esponenziale: modifica della distribuzione dei dati attraverso funzioni logaritmiche o esponenziali per analisi specializzate.
- Pre-elaborazione del testo: preparazione dei dati testuali per le attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) mediante tokenizzazione, stemming o lemmatizzazione.
La trasformazione dei dati è un passaggio fondamentale nella pipeline di analisi dei dati e machine learning poiché può avere un impatto significativo sulle prestazioni e sull’interpretabilità dei modelli. La scelta delle tecniche di trasformazione dipende dalla natura dei dati e dagli obiettivi specifici dell’attività di analisi o modellazione.
Quali sono i vantaggi della trasformazione dei dati?
In poche parole, trasformazione dei dati significa modificare e migliorare il modo di lavorare con i dati. I vantaggi della trasformazione dei dati sono i seguenti:
- Migliore comprensione: ci consente di dare un senso a dati confusi, correggere gli errori e completare i pezzi mancanti per capire cosa ci comunicano i dati.
- Coerenza: fa in modo che i dati seguano gli stessi modelli per il trasferimento senza problemi anche in variabili o formati diversi, come il passaggio da Fahrenheit a Celsius. In questo modo è più semplice lavorare con i dati e confrontarli.
- Utilizzo di più dati: consente l’uso di diversi tipi di dati, ad esempio convertendo parole in numeri, per poter sfruttare diversi tipologie di informazioni e prendere decisioni.
- Riepilogo: ci consente avere una visione d’insieme raggruppando i dati e rendendoli più semplici, ad esempio calcolando una media anziché analizzare ogni singolo numero.
- Individuazione di informazioni nascoste: crea nuovi elementi abbinando quelli vecchi, come l'aggiunta di "like" e "commenti" per capire cosa piace alle persone.
- Gestione di una quantità inferiore di dati: riduce la quantità di dati da analizzare, facilitandone l’utilizzo e la comprensione.
- Individuazione di tendenze: consente di identificare modelli nei dati, ad esempio scoprendo se un valore aumenta o diminuisce nel tempo.
- Minore rumore: rende i dati più uniformi eliminando i salti o le variazioni casuali, facilitando l’individuazione dei cambiamenti effettivi.
- Analisi speciale: determinati algoritmi di machine learning prevedono ipotesi sulla distribuzione o sulla scala dei dati. La trasformazione dei dati può prepararli a soddisfare queste ipotesi, migliorando le prestazioni dell'algoritmo.
- Elaborazione testuale: nell’elaborazione del linguaggio naturale (NPL), i dati di testo devono essere sottoposti a trasformazioni di pre-elaborazione come la tokenizzazione, lo stemming e la vettorizzazione per un utilizzo efficace nell’analisi e nel machine learning.
La trasformazione dei dati ci consente di convertire dati confusi in set ordinati e utili, facilitandone l’uso per l’apprendimento e il processo decisionale.
Come funziona la trasformazione dei dati? Come funziona la trasformazione data-driven?
La trasformazione dei dati comporta la modifica del formato, della struttura o della rappresentazione dei dati per renderli più adatti a una specifica analisi, attività di modellazione o applicazione. Il processo di trasformazione dei dati può variare notevolmente in base alla loro natura e agli obiettivi dell’operazione. Qui di seguito è riportata una panoramica generale del funzionamento della trasformazione dei dati:
- Comprensione dei dati: prima di eseguire qualsiasi operazione di trasformazione, è fondamentale comprendere i dati con i quali si sta lavorando. Questo comprende l'esplorazione delle caratteristiche dei dati, come il tipo (numerici, categorici, testuali, ecc.), la distribuzione ed eventuali problemi come valori mancanti o anomalie.
- Scelta delle tecniche di trasformazione: in base alla comprensione dei dati e agli obiettivi di analisi, seleziona le tecniche di trasformazione dei dati appropriate. Tecniche comuni includono la normalizzazione, la standardizzazione, la codifica one-hot, l’aggregazione, l’ingegneria delle caratteristiche e altro ancora.
- Applicazione della trasformazione: implementa le tecniche di trasformazione scelte sul set di dati.
- Iterazione e convalida: è comune iterare diverse tecniche di trasformazione per individuare quali migliorano la qualità dei dati o le prestazioni delle analisi o dei modelli. Potrebbero essere convalidate anche le trasformazioni verificando la presenza di problemi come la perdita di dati, l'overfitting o la perdita di informazioni importanti.
Per trasformazione data-driven si intende la capacità di prendere decisioni basate sulle informazioni ottenute dai dati. Questo può comportare:
- Analisi esplorativa dei dati (EDA): visualizzazione e analisi dei dati per scoprire modelli, relazioni e anomalie che possono orientare nelle scelte di trasformazione.
- Analisi statistica: utilizzo di test e metodi statistici per identificare proprietà distributive o correlazioni nei dati che possono informare le decisioni di trasformazione.
- Machine learning: impiego delle tecniche di machine learning per individuare caratteristiche o relazioni importanti nei dati, che possono guidare l’ingegneria delle caratteristiche e la trasformazione.
- Valutazione dell’impatto: valutazione dell’impatto delle trasformazioni dei dati sugli obiettivi dell’analisi o della modellazione. Può richiedere di misurare le prestazioni del modello, verificare il miglioramento della qualità dei dati o valutare se i dati trasformati sono meglio allineati alle ipotesi delle tecniche di analisi o modellazione scelte.
- Documentazione: è fondamentale documentare il processo di trasformazione, tra cui le tecniche applicate, le ragioni delle scelte fatte ed eventuali informazioni ottenute dall’approccio data-driven. Una documentazione corretta garantisce la trasparenza e la riproducibilità del lavoro.
- Pipeline di trasformazione dei dati: in molti progetti di analisi dei dati e machine learning, la trasformazione è parte di una più ampia pipeline di pre-elaborazione dei dati. Questa pipeline può includere anche la pulizia dei dati, la selezione delle caratteristiche e altre operazioni di preparazione dei dati.
- Integrazione con l’analisi o la modellazione: successivamente alla trasformazione, il set di dati è pronto per le attività di analisi o modellazione, come lo sviluppo di modelli di machine learning, la conduzione di analisi statistiche o la generazione di informazioni.
La trasformazione dei dati è un processo iterativo ed esplorativo che richiede la conoscenza del dominio, competenze in materia di dati e una profonda comprensione degli obiettivi specifici dell'analisi o della modellazione. L’obiettivo è preparare i dati in modo da aumentarne al massimo l’utilità per lo scopo previsto, preservandone al contempo l’integrità e l’interpretabilità.
Problematiche nella trasformazione dei dati
- Problemi di qualità dei dati: una cattiva qualità dei dati, tra cui valori mancanti, anomalie ed errori, può presentare delle problematiche durante la trasformazione dei dati. Proseguire con la trasformazione di tali dati senza affrontare questi problemi può portare a risultati imprecisi.
- Scalabilità dei dati: accertarsi che i dati numerici si trovino su una scala appropriata può essere difficile. Scalare i dati in modo non corretto o utilizzare metodi di scalabilità inadeguati può influire sulle prestazioni degli algoritmi di machine learning.
- Dati categorici: la gestione dei dati categorici, in particolare se ci sono molte categorie, può essere complessa. La scelta tra la codifica one-hot, la codifica delle etichette o altre tecniche dipende dai dati e dall’approccio di modellazione.
- Problematiche dell’ingegneria delle caratteristiche: la creazione di caratteristiche utili relative ai dati può essere complessa e necessitare di creatività e competenze. Evitare un numero eccessivo di caratteristiche o quelle non adatte è difficile.
- Rischio di perdita di dati: la modifica dei dati può portare alla perdita di alcune informazioni importanti. Trovare un equilibrio tra le informazioni perse e quelle preservate è una decisione complessa.
- Ipotesi di normalizzazione: per rendere i dati uniformi è necessario ipotizzare che seguano determinate regole. In caso contrario, le modifiche potrebbero non dare i risultati previsti.
- Correzione di dati distorti: la correzione di dati estremamente distorti è un’operazione complessa. È possibile utilizzare metodi di correzione speciali, ma scegliere quello giusto richiede un’attenta valutazione.
- Richieste di risorse: la modifica dei dati, in particolare con set di grandi dimensioni, può essere lenta e richiedere molta potenza di elaborazione.
- Evitare l’overfitting: modifiche troppo aggressive possono portare i modelli ad apprendere informazioni sbagliate.
- Trasformazioni complesse: talvolta, le modifiche semplici non sono sufficienti. L’utilizzo di modifiche più complesse può creare confusione.
- Gestione dei dati temporali: la modifica dei dati temporali presenta problemi specifici, come la gestione di modelli o tendenze ripetute.
- Privacy e sicurezza dei dati: quando si lavora con dati sensibili, è necessario effettuare le trasformazioni nel rispetto della privacy e delle normative sulla protezione dei dati.
- Coerenza e riproducibilità: il mantenimento della coerenza e della riproducibilità in seguito alle trasformazioni dei dati è fondamentale per la ricerca e la compliance con le normative. La documentazione dei passaggi di trasformazione è essenziale.
- Interpretabilità dei dati: alcune trasformazioni possono rendere i dati meno interpretabili, complicando la spiegazione e la comunicazione dei risultati agli stakeholder.
- Conoscenza del dominio: una trasformazione efficace dei dati richiede spesso conoscenze specifiche del dominio per prendere decisioni informate su pre-elaborazione e ingegneria delle caratteristiche.
Per affrontare queste problematiche, è importante adottare un approccio di trasformazione sistematico e data-driven. Questo comprende l’esplorazione e la comprensione approfondite dei dati, la sperimentazione con diverse tecniche di trasformazione e l’attenta valutazione dell’impatto delle trasformazioni sulle attività di analisi o modellazione a valle. Inoltre, il mantenimento di una documentazione chiara e del controllo delle versioni dei passaggi di trasformazione può supportare gli obiettivi di trasparenza e riproducibilità.
Componenti chiave della trasformazione dei dati
- Origine dei dati: si tratta del set di dati o dell’origine dati iniziale da cui si avvia il processo di trasformazione. Ad esempio dati non elaborati raccolti da diverse origini come database, file, API o sensori.
- Comprensione dei dati: prima di eseguire qualsiasi operazione di trasformazione, è fondamentale comprendere accuratamente i dati. Questo include l’esplorazione delle loro caratteristiche, come la tipologia (dati numerici, categorici, testuali), la loro distribuzione, i valori mancanti, le anomalie e qualsiasi conoscenza specifica del dominio che possa informare il processo di trasformazione.
- Tecniche di trasformazione: le tecniche di trasformazione sono metodi specifici o operazioni applicati ai dati per modificarne il formato, la struttura o la rappresentazione. Le tecniche di trasformazione standard includono normalizzazione, standardizzazione, codifica one-hot, aggregazione, ingegneria delle caratteristiche e altre ancora.
- Pipeline di trasformazione: una pipeline di trasformazione è una sequenza di passaggi applicati ai dati con un ordine predefinito. La pipeline definisce il flusso dei dati dall’origine non elaborata al set di dati trasformato. Ciascun passaggio corrisponde a una tecnica di trasformazione specifica.
- Parametri e configurazione: alcune tecniche di trasformazione richiedono la configurazione dei parametri. Ad esempio, quando si standardizzano i dati, si può specificare se utilizzare la media e la deviazione standard dell’intero set di dati o calcolarle separatamente per ciascuna caratteristica.
- Pulizia dei dati: la pulizia dei dati prevede l’identificazione e la gestione dei problemi di qualità dei dati, come valori mancanti, anomalie ed errori. Spesso si tratta di un passaggio preliminare, prima di applicare altre trasformazioni, per garantire la qualità dei dati.
- Ingegneria delle caratteristiche: l’ingegneria delle caratteristiche comporta la creazione di nuove caratteristiche da quelle esistenti o la selezione delle caratteristiche più rilevanti per l'analisi o la modellazione. Può essere un aspetto creativo e specifico del dominio della trasformazione dei dati.
- Scalabilità e normalizzazione: si tratta di comuni passaggi di pre-elaborazione per i dati numerici. La scalabilità comporta la mappatura dei dati in un intervallo specifico, mentre la normalizzazione trasforma i dati in una distribuzione statistica specifica (ad esempio media di 0 e deviazione standard di 1).
- Gestione dei dati categorici: potrebbe essere necessario trasformare i dati categorici in rappresentazioni numeriche utilizzando tecniche di codifica one-hot, binaria o di etichette.
- Riduzione della dimensionalità: nei casi in cui i dati presentino un’elevata dimensionalità, è possibile applicare tecniche di riduzione della dimensionalità come l’analisi delle componenti principali (PCA) o i metodi di selezione delle caratteristiche per ridurre il numero di caratteristiche, preservando le informazioni importanti.
- Convalida dei dati e quality assurance: durante l’intero processo di trasformazione, è necessario eseguire verifiche di convalida dei dati per garantire che rimangano coerenti, precisi e adatti all’analisi. Questo può includere il controllo della perdita di dati e la verifica della correttezza delle trasformazioni.
- Documentazione dei dati: la documentazione del processo di trasformazione è fondamentale per la trasparenza e la riproducibilità. Tale documentazione dovrebbe includere dettagli sulle trasformazioni, i motivi della scelta di tecniche specifiche ed eventuali informazioni ottenute durante il processo.
- Processo iterativo: la trasformazione dei dati è spesso un processo iterativo. Può comportare la sperimentazione con diverse tecniche di trasformazione, modificando i parametri e valutando l’impatto sulle attività di analisi o modellazione a valle.
- Convalida e test: dopo la trasformazione dei dati, è indispensabile convalidare e testare il set trasformato per accertarsi che risponda ai requisiti dell’attività di analisi o modellazione specifica. Questo può comportare la suddivisione dei dati in set di addestramento e test e l’esecuzione di ulteriori verifiche e operazioni di convalida.
- Output dei dati: l’output finale del processo di trasformazione dei dati è il set trasformato, pronto per analisi, modellazione, visualizzazione o altre attività data-driven.
Una trasformazione dei dati efficace richiede un equilibrio tra conoscenza del dominio, competenze in materia di dati e un approccio sistematico per garantire che i dati trasformati siano di alta qualità e allineati agli obiettivi del progetto.
Best practice per la trasformazione dei dati
La trasformazione dei dati è un passaggio fondamentale nella pre-elaborazione e nell’analisi dei dati. Per garantire che i processi di trasformazione dei dati siano efficaci e producano risultati affidabili, è essenziale seguire le best practice. Qui di seguito sono riportate alcune delle best practice per la trasformazione dei dati:
- Comprendere i dati: comprende la profilazione dei dati per identificarne tipologie, distribuzioni, valori mancanti e anomalie. Acquisire conoscenze del dominio, se possibile, dato che possono informare le decisioni di trasformazione e contribuire all’identificazione di caratteristiche significative.
- Valutazione della qualità dei dati: prima della trasformazione, risolvere i problemi di qualità dei dati come valori mancanti, duplicati e anomalie. Valutare le strategie per la gestione di queste problematiche.
- Pianificare e documentare: creare un piano preciso per la trasformazione dei dati, tra cui una pipeline che specifichi la sequenza delle fasi di trasformazione. Documentare le motivazioni alla base di ogni trasformazione e le ipotesi formulate durante il processo.
- Controllo delle versioni dei dati: implementare il controllo delle versioni dei dati per monitorare le modifiche apportate durante il processo di trasformazione. Questo garantisce la riproducibilità e facilita la risoluzione dei problemi.
- Backup dati: mantenere un backup dei dati originali prima della trasformazione nel caso si dovesse tornare al set iniziale o effettuare ulteriori analisi.
- Visualizzazione dei dati: visualizzare i dati nelle diverse fasi di trasformazione per individuare tendenze, modelli e potenziali problemi.
- Gestire i dati mancanti: scegli strategie appropriate per gestire i dati mancanti, come l’imputazione o la rimozione, in base alla natura e all’entità della mancanza.
- Codifica dei dati categorici: quando si ha a che fare con variabili categoriche, valutare il metodo di codifica appropriato, come la codifica one-hot per i dati nominali o la codifica ordinale per i dati ordinali.
- Scalabilità e normalizzazione: applicare tecniche di scalabilità e normalizzazione alle caratteristiche numeriche per garantire che abbiano scale simili e siano adatte agli algoritmi di machine learning.
- Ingegneria delle caratteristiche: esaminare le opportunità relative all’ingegneria delle caratteristiche per creare nuove caratteristiche o estrarre informazioni significative da quelle esistenti. Prestare attenzione a non creare troppe caratteristiche, poiché questo può portare a overfitting.
- Riduzione della dimensionalità: utilizzare tecniche di riduzione della dimensionalità come PCA quando si ha a che fare con dati altamente dimensionali, ma valutare attentamente i compromessi in termini di perdita di informazioni.
- Convalida dei dati: convalidare in modo continuo i dati dopo ciascuna fase di trasformazione per verificare incoerenze, perdita di dati o altri problemi.
- Test: suddividere i dati in set di addestramento e test prima di applicare le trasformazioni per evitare perdite di dati.
- Convalidare l’impatto delle trasformazioni sulle attività di analisi o modellazione a valle, come le prestazioni dei modelli di machine learning.
- Iterazione e sperimentazione: la trasformazione dei dati è spesso un processo iterativo. Sperimentare diverse tecniche e parametri di trasformazione per trovare quelli più efficaci.
- Monitoraggio delle prestazioni: monitorare le prestazioni delle pipeline di trasformazione dei dati, in particolare se fanno parte di una pipeline automatizzata, per rilevare e risolvere tempestivamente gli eventuali problemi.
- Privacy e sicurezza dei dati: accertarsi che le trasformazioni dei dati siano conformi alle normative sulla privacy e ai requisiti di sicurezza, in particolare se si lavora con dati sensibili.
- Documentazione: mantenere una documentazione dettagliata dell’intero processo di trasformazione dei dati, tra cui il codice, le fasi di trasformazione ed eventuali ipotesi formulate. Questa documentazione è essenziale per la riproducibilità e la collaborazione.
- Revisione e convalida: chiedere a colleghi o esperti del dominio di rivedere il processo di trasformazione dei dati per individuare errori o opportunità di miglioramento.
Seguendo queste best practice, è possibile garantire che le operazioni di trasformazione dei dati siano ben strutturate, trasparenti e producano dati di alta qualità per le attività di analisi e modellazione. Una trasformazione dei dati efficace è fondamentale per ottenere informazioni affidabili e significative dai dati.
Differenze tra trasformazione dei dati e trasformazione data-driven.
Tendenze nella trasformazione dei dati
La trasformazione dei dati è un campo dinamico che si evolve continuamente per soddisfare le esigenze mutevoli di aziende e organizzazioni che hanno a che fare con set di dati sempre più grandi e complessi. Negli ultimi anni, diverse tendenze e pratiche emergenti hanno plasmato il panorama della trasformazione dei dati:
- Automazione: i processi di trasformazione dei dati diventano più automatizzati, consentendo risparmi di tempo e di energie.
- Self-service: gli utenti che non hanno competenze tecniche ora possono effettuare da soli la preparazione dei dati di routine.
- DataOps: le pipeline di trasformazione dei dati collaborative e agili sono in aumento.
- In tempo reale: i dati vengono trasformati e analizzati nel momento in cui vengono acquisiti per informazioni più rapide.
- Governance dei dati: compliance e sicurezza sono integrate nella trasformazione dei dati.
- Basate su cloud: le soluzioni cloud scalabili e a costi contenuti sono diffuse.
- Gestione dei metadati: i tool monitorano e documentano le trasformazioni.
- AI e ML: vengono utilizzate tecniche AI per attività come l’ingegneria delle caratteristiche.
- Serverless: le piattaforme serverless consentono trasformazioni dei dati on demand.
- NLP: l’elaborazione del linguaggio naturale supporta la trasformazione dei dati testuali.
- Qualità dei dati: il monitoraggio continuo migliora la qualità dei dati.
- Database a grafo: i grafi contribuiscono alla modellazione delle relazioni complesse tra i dati.
- Containerizzazione: le tecnologie come Docker ottimizzano la trasformazione dei dati.
- Tool open source: i tool open source flessibili sono sempre più diffusi.
- Mesh di dati: la proprietà e l’approccio decentralizzati ai dati hanno un impatto sulla loro trasformazione.
Queste tendenze adattano la trasformazione dei dati per gestire le problematiche e le opportunità poste dai crescenti volumi di dati e i processi decisionali e l’innovazione delle organizzazioni più efficaci.
Monetizzazione dei dati
La monetizzazione dei dati è il processo di generazione di entrate o di estrazione di valore dagli asset di dati. Le organizzazioni nei settori pubblico e privato raccolgono enormi quantità di dati, le strategie per la loro monetizzazione sono progettate per sfruttare tali dati al fine di creare nuovi flussi di ricavi, migliorare l’efficienza operativa, ottimizzare le customer experience e favorire l’innovazione. Qui di seguito sono riportati gli aspetti e le strategie chiave in ambito di monetizzazione dei dati:
- Dati come asset: nell’economia moderna, i dati sono spesso considerati preziosi, al pari degli asset fisici come gli immobili o i macchinari. Le organizzazioni sono consapevoli del valore intrinseco dei dati che raccolgono e possiedono e del loro principale uso operativo.
- Tipi di monetizzazione dei dati:
- Vendita diretta: le organizzazioni possono vendere i dati ad altre aziende, ricercatori o enti.
- Modelli di sottoscrizione: i dati possono essere raggruppati e offerti come servizio in abbonamento.
- Prodotti e servizi data-driven: i dati possono essere utilizzati per sviluppare nuovi prodotti o servizi.
- Condivisione dei dati e partnership: le organizzazioni possono formare partnership o sottoscrivere accordi per la condivisione dei dati con altre aziende per sfruttare i rispettivi asset dati, spesso a vantaggio di entrambe.
- Piattaforme di monetizzazione dei dati: alcune organizzazioni creano piattaforme o marketplace in cui i provider di dati possono offrire i loro dati ai potenziali acquirenti.
- Strategie di monetizzazione:
- Segmentazione: la personalizzazione delle offerte dati per segmenti di mercato o settori specifici può aumentare al massimo il potenziale di guadagno.
- Modelli di determinazione dei prezzi: definire la struttura dei prezzi, che si tratti di vendite una tantum, di tariffe di abbonamento o del pagamento in base all'uso, è un aspetto critico della monetizzazione dei dati.
- Raggruppamento dei dati: raggruppare i dati in modo tale che siano facilmente fruibili e utili per i clienti è fondamentale. Questo può richiedere una combinazione di più set di dati o la fornitura di dati in diversi formati.
La monetizzazione dei dati può produrre vantaggi finanziari e strategici significativi se eseguita in modo efficace ed etico.
HPE e trasformazione dei dati
- Framework di adozione edge to cloud: HPE fornisce soluzioni e framework per supportare le organizzazioni nella transizione efficace dei dati dai dispositivi edge agli ambienti cloud. In questo modo, è possibile garantire una trasformazione e un utilizzo efficiente dei dati nell’intero ecosistema.
- Soluzioni per l'infrastruttura data center: HPE offre soluzioni di infrastruttura che supportano la trasformazione dei dati fornendo i componenti hardware e software necessari per l’elaborazione, lo storage e la gestione dei dati.
- Servizi di migrazione al cloud: HPE assiste le aziende nella migrazione dei dati al cloud, facilitandone la trasformazione per renderli compatibili con le piattaforme e i servizi cloud.
- HPE propone inoltre soluzioni per aiutare le organizzazioni a capire e ad affrontare la trasformazione dei dati:
- Modernizzazione dei dati: l’approccio data-first modernization di HPE è incentrato sulla modernizzazione dell’infrastruttura e delle prassi relative ai dati per consentirne un utilizzo e una trasformazione migliori.
- Pipeline di dati: le risorse di HPE relative alle pipeline di dati sottolineano l'importanza di una migrazione e di una trasformazione efficienti nelle moderne architetture di dati.
- Gestione dei dati: HPE fornisce informazioni sulle prassi di gestione dei dati efficaci, un aspetto fondamentale della trasformazione dei dati.
- Gestione dei dati as-a-service (DMaaS): le offerte DMaaS di HPE consentono alle organizzazioni di sfruttare le funzionalità di gestione dei dati as-a-service, semplificandone la trasformazione e l’amministrazione.
- Migrazione dei dati: le competenze di HPE nella migrazione dei dati garantiscono transizioni ottimali e sicure durante le iniziative di trasformazione dei dati.
Questi prodotti, servizi e soluzioni di HPE contribuiscono al panorama più ampio della trasformazione dei dati, consentendo alle aziende di sfruttare in modo efficace gli asset dati per migliorare il processo decisionale e la competitività.