About this episode

This episode discusses the critical yet often overlooked phases of ETL, data cleaning, and transformation in data analytics projects.

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…

People in this episode

Host: Fabiano Sileo

Topics covered

• ETL
• data cleaning
• data transformation
• data analytics
• business intelligence
• machine learning

Keywords

• ETL
• data cleaning
• data transformation
• business intelligence
• Power BI
• Excel
• SQL
• data warehouse
• dashboard

Mentioned in this episode

Organizations: Dati 365

Products: Power BI, Excel, SQL, data warehouse, ETL, dashboard

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