Data collection ed ETL per eliminare raccolte manuali e dataset fragili

Area Data Collection ed ETL

Raccolta, pulizia e caricamento dati da API, web, database e file, con logica chiara e controlli per evitare errori invisibili.

Molti processi dati partono da attività apparentemente piccole: scaricare file, copiare tabelle, interrogare API, raccogliere pagine web o aggiornare un database. Il valore sta nel trasformare questi passaggi in un flusso ripetibile e rispettoso delle fonti.

Quando ha senso

La raccolta dei dati dipende da copia-incolla, esportazioni manuali o script occasionali.
Le API esistono, ma mancano normalizzazione, deduplica e aggiornamento incrementale.
I dati web vanno raccolti con limiti, retry e controlli, non con script aggressivi.
Il team ha bisogno di un dataset aggiornato e tracciabile per analisi o automazioni.

Cosa costruisco concretamente

Script o pipeline di ingestion documentata.
Dataset normalizzato e pronto per analisi, dashboard o workflow successivi.
Strategia di deduplica, aggiornamento e controllo qualità.
Note operative su limiti della fonte, retry, credenziali e manutenzione.

Come lavoro

Analisi della fonte (API ufficiale, export, database, file o web scraping responsabile) e del diritto tecnico/pratico di accesso al dato.
Prototipo con pochi record per validare schema, chiavi e trasformazioni.
Automazione del flusso con gestione di errori comuni (rate limit, paginazione, duplicati) e output stabile in CSV, Parquet, database o storage cloud.
Consegna con istruzioni di esecuzione, punti da monitorare e logica di aggiornamento documentata.

FAQ

Fai anche web scraping?
Sì, quando è appropriato e sostenibile. Prima verifico se esistono API, export o fonti più stabili; se serve scraping, imposto limiti, retry e rispetto delle fonti.

Il risultato può alimentare una dashboard?
Sì. Il dataset può essere scritto in file, database o storage cloud e preparato per strumenti di BI o analisi successive.

Come si gestiscono dati che cambiano nel tempo?
Si definisce una logica di aggiornamento: full refresh quando è semplice, incrementale quando servono efficienza, storico o tracciabilità.