I 10 migliori software di elaborazione dati per il tuo tech stack

I dati dei clienti sono sparpagliati un po' ovunque: nel CRM, negli strumenti di analytics, nelle piattaforme di marketing e non solo. 

Pur sapendo che questi dati sono fondamentali per offrire una migliore customer experience, difficilmente avrai tempo però per raccoglierli in maniera autonoma.

Il giusto software di elaborazione dati si occupa esattamente di questo: raccoglie informazioni alla rinfusa e frammentate e le trasforma in insights utili per migliorare il processo decisionale. Questi strumenti garantiscono inoltre la sicurezza e la conformità dei dati.

Ecco 10 tra le migliori piattaforme di elaborazione dati per aiutarti a trarre il massimo dai dati a tua disposizione.

Insights fondamentali

• Usare strumenti di elaborazione dati sicuri aumenta la fiducia dei clienti nei tuoi confronti. Con la dovuta cura nella gestione dei dati degli utenti, dimostri che il prodotto è leader di mercato.

• Gli strumenti di elaborazione dati sono più efficaci quando possono essere integrati con altri strumenti del tech stack, ad esempio le web analytics o il CRM. Queste integrazioni ti aiutano a immettere un maggior numero di dati nel data warehouse, consentendo al team di ricavare insights più dettagliati e di delineare un quadro completo degli utenti e dell'utilizzo del prodotto. Ad esempio, con Data Connect, anche i dati di Contentsquare confluiscono nel tuo ecosistema, permettendoti di mettere a punto customer experience che i tuoi clienti adoreranno.

• Investire in strumenti che si occupino della pulizia e della trasformazione dei dati porta a un perfezionamento delle analisi e aiuta l'azienda a migliorare la data maturity, passando meno tempo a litigare con i dati, pur ricavando insights di maggior valore.

I 10 migliori software di elaborazione dati

In questo articolo, esaminiamo strumenti per l'elaborazione dati appartenenti a 5 diverse tipologie:

1. Strumenti di raccolta dei dati

2. Strumenti di pulizia dei dati

3. Strumenti di trasformazione dei dati

4. Strumenti di analisi dei dati

5. Strumenti di visualizzazione dei dati

Ognuno di questi ti aiuta a raggiungere un obiettivo diverso. Esaminiamo insieme alcune delle migliori tecnologie per l'elaborazione dati.

Strumenti di raccolta dati

Gli strumenti di raccolta dati integrano i dati provenienti da più fonti tramite API e vari database. Nel complesso, è possibile suddividere la raccolta dati in due categorie:

1. Streaming: lo strumento acquisisce i dati e li rende immediatamente disponibili per l'elaborazione. Le funzionalità di streaming sono ideali quando hai bisogno di dati su richiesta. Ad esempio, per il rilevamento delle frodi o per fornire agli utenti suggerimenti in tempo reale (come fa Netflix). La raccolta in streaming può rivelarsi un'opzione abbastanza costosa, perché è sempre attiva.

2. Batch: lo strumento acquisisce i dati in un lasso di tempo preciso e li elabora una volta completata la raccolta. Ad esempio, se si analizzano i dati dopo aver concluso una campagna di marketing. La raccolta in batch è in genere più conveniente rispetto a quella in streaming.

Non c'è però nulla che ti obbliga a scegliere tra l'una e l'altra: i team possono usare sia la raccolta in streaming che quella in batch, a seconda delle esigenze e delle risorse a disposizione.

Ecco 2 strumenti per la raccolta dati che ti offrono approcci diversi.

1. Apache Kafka

Apache Kafka è una piattaforma open source per di stream processing che raccoglie in maniera costante i dati provenienti da database, sensori, dispositivi mobili e applicazioni cloud. Poiché Apache Kafka raccoglie e organizza i dati in modo costante, è ideale per i team che devono raccogliere ed elaborare grandi volumi di dati in tempo reale.

Gli eventi dati sono organizzati in argomenti (gli argomenti si possono considerare come dei file in cui si memorizzano informazioni simili, come una categoria per gli acquisti online). Questa categorizzazione consente di organizzare grandi quantità di dati, consentendo ai team di ampliare analisi ed elaborazione in modo efficiente.

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2. Airbyte

Airbyte è uno strumento open source per la raccolta di dati provenienti da più fonti. Il suo approccio è principalmente quello della raccolta in batch e consente agli utenti di selezionare la frequenza di raccolta dei dati, risultando ideale per lavorare con set di dati di grandi dimensioni senza i costi che sono solitamente associati alla raccolta in streaming.

Airbyte dispone anche della funzionalità Change Data Capture (CDC), che consente allo strumento di acquisire e sincronizzare i dati man mano che si apportano modifiche. Ad esempio, un team di marketing analytics può usare la funzionalità CDC per aggiornare il database dei report con le transazioni dei clienti. Invece di caricare di nuovo per intero le tabelle più volte al giorno, CDC si occupa solo dell'acquisizione dei nuovi acquisti.

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🔥Data Connect di Contentsquare acquisisce i dati degli utenti e li trasferisce direttamente al data warehouse, senza la necessità di complesse integrazioni. Ti consente di conservare tutti i dati in un solo posto, in modo da prendere decisione più intelligenti che aiutano il team a raggiungere gli obiettivi prefissati.

Strumenti di pulizia dei dati

Gli strumenti di pulizia dei dati rimuovono i duplicati, correggono gli errori, standardizzano i formati e si occupano dei valori che mancano. Una volta completata la pulizia, i dati risultano più facili da elaborare e analizzare. 

Ecco i nostri due suggerimenti.

3. OpenRefine

OpenRefine è uno strumento gratuito e open source che pulisce e trasforma i dati (ne parleremo in seguito, quando esamineremo gli strumenti di trasformazione dei dati). Viene eseguito localmente sul proprio computer ed è quindi ideale per i team più piccoli con un budget limitato, che non hanno bisogno di condividere i dati con diversi reparti.

Con OpenRefine è possibile:

• Raggruppare e modificare i dati.

• Armonizzare i dati.

• Visualizzare la cronologia di tutte le modifiche ai dati ed eventualmente ripristinare le versioni precedenti.

• Sfruttare i filtri per individuare rapidamente pattern nei dati.

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4. Alteryx

Alteryx è uno strumento 3 in 1 che consente ai team di pulire, trasformare e analizzare i dati direttamente all'interno della piattaforma.

L'interfaccia utente a trascinamento non richiede programmazione (o comunque uno sforzo pressoché irrilevante), consentendo anche agli utenti senza competenze tecniche di trarre il massimo dallo strumento senza un training approfondito, mentre gli utenti più esperti possono usare Python, R o SQL per creare workflow di maggiore complessità.

Alteryx consente inoltre ai team di automatizzare le attività ripetitive, eseguire analytics predittive e creare grafici interattivi per visualizzare i dati in un modo facile da interpretare.

Strumenti di trasformazione dei dati

Gli strumenti di trasformazione dei dati preparano i dati per l'analisi estraendoli dai database, caricandoli in un sistema di analisi e trasformandoli in un formato utilizzabile.

Supponiamo ad esempio che stai raccogliendo dati su quanto spendono gli utenti prima di abbandonare il sito. Se l'azienda ha eseguito la localizzazione gli store di e-commerce adattandoli ai diversi mercati, avrai probabilmente dati espressi in valute diverse, come euro e dollari statunitensi. Il processo di trasformazione converte allora gli importi in un'unica valuta per facilitarne l'analisi.

Diamo ora un'occhiata a due strumenti molto noti nel settore

5. Apache Spark

Apache Spark è uno strumento open source per la trasformazione di dati, in grado di estrarre, trasformare e caricare dati provenienti da diverse fonti, ideale quindi per i team che gestiscono dataset con enormi quantità di dati.

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Spark può essere usato sia con un solo computer (ottimo se i dati vanno trasformati localmente) oppure su un cluster composto da più computer allo stesso tempo (ideale per trasformare in parallelo grandi quantità di dati).

Spark è in grado di assisterti sia con il trattamento in batch che in streaming, grazie alla capacità di elaborazione in memoria che velocizza operazioni complesse, ad esempio combinare e filtrare dataset di grandi dimensioni.

6. Talend

Talend è una piattaforma low-code per la trasformazione dei dati che aiuta i team a estrarre, trasformare e caricare dati provenienti da diverse fonti, ad esempio database, cloud storage e API.

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Talend offre un'interfaccia visiva a trascinamento che aiuta gli utenti a progettare pipeline di dati (workflow automatizzati che trasformano e spostano i dati nella fonte di destinazione) senza una complessa programmazione.

Supporta sia l'integrazione in batch che in tempo reale, così come il monitoraggio della qualità dei dati e i workflow automatizzati.

Strumenti di analisi dei dati

Gli strumenti di analisi dei dati consentono di prendere dati già utilizzabili e di eseguire calcoli e analisi per estrarne insights utili per l'ottimizzazione del prodotto, dell'user experience e di altri aspetti dell'attività.

Esaminiamo 2 strumenti di analisi dei dati:

7. Excel

Excel è uno strumento di calcolo ampiamente diffuso, che non ha certo bisogno di ulteriori presentazioni. Con Excel, i team possono eseguire calcoli, creare tabelle pivot e visualizzare dati tramite grafici e diagrammi.

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Le funzionalità di calcolo integrate in Excel aiutano i team a riepilogare e analizzare rapidamente i dati a disposizione con le operazioni elementari, ad esempio semplici addizioni, ma anche con operazioni logiche più complesse come il calcolo del customer lifetime value (LTV).

Excel solitamente risulta già abbastanza efficace, se i set di dati sono di piccole e medie dimensioni, ma ha attualmente un limite di 1.048.576 righe (sì, le abbiamo contate 😉) e una mole eccessiva di dati, formule complesse, tabelle pivot e grafici, potrebbero rallentare il programma.

8. Python

Python è un linguaggio di programmazione in grado di eseguire analisi avanzate dei dati con l'aiuto di un gran numero di librerie (aggregati di codice già pronto da usare per velocizzare l'analisi).

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Python può essere eseguito localmente su un computer o, se vuoi promuovere la collaborazione del team, adoperato negli ambienti Python condivisi su cloud (come Google Colab o Databricks).

Python è ideale per dataset di medie e grandi dimensioni o quando sono necessarie analisi statistiche complesse, ad esempio la modellazione predittiva. Un'azienda di software potrebbe decidere di usare Python per analizzare milioni di eventi degli utenti sulla propria piattaforma per rilevare pattern di utilizzo e cercare d'incentivare l'adozione del prodotto.

💡Suggerimento: ti serve una mano a dare un senso ai numeri a disposizione? Sense, l'agente AI di Contentsquare fa il lavoro pesante al posto tuo, analizzando i dati e fornendoti insights chiari.

• Con i riepiloghi dei replay delle sessioni puoi individuare rapidamente i pattern comportamentali degli utenti senza dover passare ore e ore a guardare le registrazioni.

• Riassumi il feedback degli utenti per capire immediatamente qual è il nocciolo della situazione e cosa stanno davvero cercando.

• Fai domande al chatbot AI e ottieni subito gli insights a domande del tipo "Quale user journey presenta il tasso di conversione più basso?" e "Com'è il tasso di conversione di questa settimana, se comparato con quello della settimana scorsa?"

Con Sense, l'agente AI di Contentsquare, ottieni risposte più rapidamente.

Strumenti di visualizzazione dati

Gli strumenti di visualizzazione dei dati creano grafici, dashboard e altri tipi di rappresentazioni grafiche, che permettono al team di capire meglio i dati e prendere decisioni più consapevoli.

Ecco 2 strumenti che possono fare al caso tuo:

9. Tableau

Tableau è una piattaforma di visualizzazione dati in grado di trasformare rapidamente milioni di punti dati in immagini comprensibili per tutto il team. Tableau può essere sia usato su un computer autonomo in self-hosting, che tramite cloud, ma è anche possibile scaricare un'applicazione per PC da usare localmente.

La piattaforma è dotata di un'interfaccia a trascinamento che semplifica la creazione di dashboard interattive, la categorizzazione dei dati e l'analisi dettagliata, anche per utenti che non hanno competenze tecniche.

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La presenza di funzionalità avanzate, tra cui la modellazione predittiva, rendono Tableau uno strumento prezioso anche per chi ha maggiori competenze tecniche.

10. Looker Studio

Looker Studio è uno strumento di visualizzazione dati gratuito e che sfrutta la tecnologia cloud per consentire ai team di creare dashboard, report e grafici. È semplice da usare e richiede una configurazione minima, risultando lo strumento ideale per i team di marketing e product management e per team di analytics di piccole dimensioni.

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I team possono usare per i report dei template predefiniti che convertono in pochi minuti i dati in grafici oppure progettare grafici su misura per analisi personalizzate.

Looker Studio si connette a diversi data warehouse e data lake, consentendoti d'importare dati senza dover aprire un ticket di assistenza o chiedere l'intervento del team di sviluppo.

Monitora i dati essenziali con le dashboard di Contentsquare.

Crea dashboard personalizzate che filtrino le informazioni superflue e portino all'attenzione del team solo i dati e le metriche più importanti a proposito degli utenti. Alle dashboard puoi aggiungere inoltre grafici e diagrammi facile da interpretare, in modo da prendere decisioni migliori e, di conseguenza, avere clienti più soddisfatti.

Grazie a Dashboards di Contentsquare puoi creare tutte le dashboard personalizzate di cui hai bisogno.

Come scegliere uno strumento per l'elaborazione dati

Con l'ampia varietà di opzioni a disposizione, selezionare lo strumento giusto per l'elaborazione dati potrebbe sembrare difficile, ma per guidarti nella scelta abbiamo semplificato il processo fornendoti un framework:

1. Valuta le esigenze e gli obiettivi: esamina la mole di dati a disposizione, in che stato si trovano (sono ancora grezzi o sono già stati puliti?) e quali obiettivi vuoi raggiungere con le data analytics. Questo ti aiuta a individuare quale tipologia di strumenti di analisi dei dati potrebbe risultare più utile nel tuo stack.

2. Valuta le competenze del team: il personale ha già dimestichezza con Python/SQL o preferisce strumenti che non richiedono una programmazione? Quanto tempo e denaro puoi investire per il training? Rispondere a queste domande ti consente di restringere il campo delle opzioni disponibili per il software di elaborazione dati e d'individuare quello che il team userebbe davvero.

3. Trova il giusto equilibrio tra budget ed esigenze: stabilisci una fascia di prezzo realistica per gli strumenti da adottare in base alle funzionalità di cui hai bisogno e alle risorse già a disposizione. Non dimenticare d'includere nel budget anche gli eventuali training e la formazione professionale del personale, nel caso sia necessario acquisire nuove competenze per usare gli strumenti scelti. 

Una volta ristretto l'elenco degli strumenti, valutali uno per uno e assicurati che riescano a rispondere alle seguenti esigenze:

💪 Integrazione di dati provenienti da più fonti, per un'analisi più efficace.

🧑‍💻 Semplicità d'uso, per una maggiore adozione del prodotto da parte del team.

📈Capacità di migliorare la crescita per garantire la sostenibilità dell'investimento anche in futuro.

🤝Possibilità d'integrazione con l'attuale tech stack per trarre il massimo da tutti gli strumenti a disposizione.

😊Rispetto delle norme sulla privacy e di sicurezza dei dati, per conquistare la fiducia degli utenti.

Questo framework non solo ti aiuta a selezionare un software di elaborazione dati, ma ti aiuta anche a scegliere quello che meglio si adatta alla futura crescita dell'azienda.

Metti a punto il tuo tech stack di elaborazione dati

La giusta combinazione di strumenti di elaborazione dati ti permette da passare da dati sparpagliati a insights concreti.

Inoltre, grazie a una sicurezza a livello aziendale certificata con ISO 27001 e SOC 2, Contentsquare garantisce la protezione dei dati degli utenti, integrandosi allo stesso tempo con gli strumenti di elaborazione dati di tua scelta.

Combinando gli insights sul comportamento degli utenti ottenuti con Contentsquare al resto dei dati a tua disposizione, avrai tutto quello che ti serve per creare migliori user experience e prodotti che faranno la felicità dei tuoi clienti.

Domande frequenti sui software di elaborazione dati