Data finding
Identifichiamo, raccogliamo e normalizziamo i dati di cui hai bisogno: dalle fonti istituzionali al web scraping etico, dalle API di terze parti ai panel di rilevazione primaria. Tutto pronto per l'analisi.
Perché scegliere data finding
Ogni progetto data-driven nasce da una domanda di business e si scontra rapidamente con un problema operativo: dove sono i dati che servono per rispondere? Sono pubblici, proprietari, da generare ex novo? Sono affidabili, aggiornati, comparabili nel tempo? Il data finding è la disciplina che risponde a queste domande e mette il committente in condizione di costruire analisi solide.
PXR Italy mappa l'ecosistema delle fonti — istituzionali, accademiche, commerciali, social, transazionali — e progetta pipeline di raccolta che combinano accesso a banche dati ufficiali, integrazione con API di terze parti, web scraping conforme alla normativa e generazione di nuovi dataset attraverso indagini primarie quando serve.
Tutti i dataset consegnati sono documentati con metadati, codice di estrazione versionato, log delle estrazioni e note metodologiche, in modo che il cliente possa rieseguire e aggiornare le pipeline in autonomia o affidarci un servizio di refresh continuativo.
- Mappatura ragionata di tutte le fonti disponibili sul tuo tema
- Pipeline ETL automatizzate e riproducibili nel tempo
- Integrazione di dati primari, secondari e third-party
- Pulizia, normalizzazione e arricchimento dei dataset
- Conformità GDPR, robots.txt e termini d'uso delle fonti
- Documentazione completa per garantire reproducibility
Il nostro processo, passo dopo passo
Definiamo le entità, le metriche e la granularità temporale e geografica necessarie all'analisi.
Identifichiamo le fonti candidate, valutando licenze, frequenza, copertura e affidabilità.
Sviluppiamo connettori, scraping job e processi ETL per consolidare i dati in un unico schema.
Applichiamo controlli di qualità, anomaly detection e consegniamo dataset documentati.
Cosa ricevi al termine del progetto
File CSV, Parquet o database relazionale con schema documentato, chiavi e metadati.
Script Python/SQL versionati su repository Git con istruzioni di esecuzione e dipendenze.
Data dictionary, mappa delle fonti, log delle estrazioni e policy di aggiornamento.
Su richiesta, pipeline schedulate con monitoraggio e alerting in caso di anomalie.
Tecniche e ambiti di applicazione
- ISTAT, Eurostat, OCSE, dati.gov.it e portali open data nazionali
- API REST/GraphQL: Google, Meta, LinkedIn, Stripe, HubSpot, ecc.
- Web scraping con Python (Requests, Playwright, Scrapy)
- ETL e orchestrazione con Airflow, Prefect, dbt
- Database: PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, ClickHouse
- Versionamento dataset con DVC e lakeFS quando opportuno
- Costruzione di osservatori di mercato e barometri di settore
- Monitoring di prezzi e disponibilità su e-commerce e marketplace
- Aggregazione di KPI da multiple fonti interne ed esterne
- Creazione di dataset proprietari per progetti di machine learning
- Tracking di indicatori macroeconomici e di sostenibilità (ESG)
- Raccolta di dati da social network e community per insight di brand
Domande frequenti
Il web scraping è sempre legale?+
Dipende dai termini d'uso del sito, dal tipo di dati raccolti (pubblici vs personali) e dalle finalità. Lavoriamo solo entro i limiti normativi (GDPR, direttiva CDSM, robots.txt) e privilegiamo API ufficiali quando disponibili.
Posso usare i dati raccolti per alimentare i miei sistemi interni?+
Sì, le pipeline che costruiamo possono alimentare data warehouse, dashboard di BI o modelli di machine learning del cliente. Forniamo connettori e documentazione per l'integrazione.
Garantite l'aggiornamento continuo dei dataset?+
Possiamo attivare un servizio di refresh schedulato (giornaliero, settimanale, mensile) con monitoraggio della qualità e alert in caso di interruzioni o anomalie.
Lavorate anche con dati non strutturati come testi o immagini?+
Sì, raccogliamo e processiamo testo (recensioni, post social, documenti) con tecniche di NLP, e immagini quando serve a supporto di analisi specifiche.
Quanto tempo serve per impostare una nuova pipeline?+
Una pipeline standard richiede 2-4 settimane tra mappatura fonti, sviluppo, test e messa in produzione. Per integrazioni con API consolidate i tempi possono ridursi a pochi giorni.
Trasforma i dati in decisioni con PXR Italy
Raccontaci il tuo obiettivo: ti proponiamo un disegno di ricerca su misura, con tempi e budget chiari fin dal primo incontro.