Che cos’è l’ETL?
L’ETL (Extract, Transform, Load) è un processo che prevede l’estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati da diverse fonti in un unico archivio centrale noto come data warehouse. Questo processo utilizza regole aziendali specifiche per pulire e organizzare i dati grezzi, in modo da prepararli per l’archiviazione, l’analisi e il machine learning (ML).
L’obiettivo principale dell’ETL è quello di fornire dati accurati, coerenti e affidabili per supportare le decisioni aziendali e le strategie di business intelligence. Analizzando i dati raccolti, è possibile ottenere informazioni utili per la previsione dell’esito delle decisioni aziendali, la generazione di report e dashboard, la riduzione dell’inefficienza operativa e altro ancora.
In sintesi, l’ETL è un processo fondamentale per l’integrazione dei dati provenienti da diverse fonti e la loro organizzazione in modo coerente e utile.
Perché è importante?
Le organizzazioni moderne si trovano ad affrontare una vasta quantità di dati provenienti da diverse fonti, tra cui dati dei clienti raccolti da sistemi di pagamento online e gestione dei rapporti con i clienti (CRM), dati di inventario e operazioni provenienti da sistemi di fornitori, dati dei sensori rilevati da dispositivi di Internet delle cose (IoT), dati di marketing ricavati da social media e feedback dei clienti e dati sui dipendenti provenienti da sistemi di risorse umane interni.
Per gestire efficacemente questa vasta quantità di dati, è importante applicare il processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL). Questo processo consente di preparare i dati non elaborati in un formato e una struttura più fruibili ai fini dell’analisi e ottenere così approfondimenti più significativi.
Ad esempio, i rivenditori al dettaglio online possono utilizzare l’ETL per analizzare i dati dei punti vendita e prevedere la domanda di prodotti, in modo da gestire efficacemente le scorte e massimizzare i profitti. Inoltre, i team di marketing possono integrare i dati CRM con il feedback dei clienti sui social media, utilizzando l’ETL per studiare il comportamento dei consumatori e creare strategie di marketing più efficaci.
In sintesi, l’ETL è importante perché consente alle organizzazioni di gestire i dati in modo efficace, integrando fonti di dati diverse e ottenendo approfondimenti più significativi per supportare le decisioni aziendali e le strategie di marketing.
Quali vantaggi offre l’ETL alla business intelligence?
L’ETL (estrattore, trasformatore, caricatore) è un processo che offre una serie di vantaggi alla business intelligence e all’analisi dei dati. In primo luogo, consente di fornire un contesto storico approfondito ai dati dell’organizzazione, combinando dati legacy con dati provenienti da nuove piattaforme e applicazioni. Ciò significa che è possibile visualizzare i set di dati più vecchi insieme alle informazioni più recenti per avere una visione dei dati sul lungo termine.
In secondo luogo, l’ETL fornisce una visione dei dati integrata, che consente di ottenere analisi e report approfonditi. Combina database a varie forme di dati in una singola vista unificata, migliorando la qualità dei dati e riducendo il tempo necessario per trasferirli, categorizzarli o standardizzarli. Ciò rende più semplice analizzare, visualizzare e razionalizzare set di dati voluminosi.
In terzo luogo, l’ETL offre analisi dei dati accurate per adempiere agli standard di conformità e normativi. Integrando le soluzioni di ETL con strumenti di controllo qualità, è possibile eseguire il profiling, l’audit e la pulizia dei dati, garantendo l’affidabilità dei dati.
Inoltre, l’ETL automatizza le operazioni di elaborazione dei dati ripetibili, aumentando l’efficienza dell’analisi. Gli strumenti di ETL automatizzano il processo di migrazione dei dati, e possono essere configurati per integrare le modifiche ai dati su base periodica o al momento del runtime. Ciò significa che i data engineer possono dedicare più tempo all’innovazione e meno alla gestione delle operazioni noiose come il trasferimento e la formattazione dei dati.
In sintesi, l’ETL migliora la business intelligence e l’analisi dei dati rendendo più affidabile, preciso, dettagliato ed efficiente il processo, offrendo una visione storica approfondita dei dati, una visione integrata, analisi dei dati accurate, e l’automazione delle operazioni ripetibili.
Come si è evoluto l’ETL?
Il processo di ETL, ovvero l’estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati, ha subito diverse evoluzioni con l’avanzare della tecnologia. In passato, i dati venivano archiviati in database transazionali, ma ciò limitava l’analisi dei dati stessi. Per superare questo problema, gli strumenti di ETL tradizionali convertivano i dati transazionali in dati relazionali con tabelle interconnesse, permettendo agli analisti di individuare relazioni tra le tabelle e analizzare schemi e tendenze.
Negli anni successivi, la tecnologia ETL si è evoluta e ora supporta un’ampia varietà di tipi di dati e origini di dati. Inoltre, la tecnologia cloud è diventata popolare per la creazione di grandi database (o “data sink”) che possono ricevere dati da diverse fonti e dimensionarsi automaticamente nel tempo. Gli strumenti di ETL moderni sono diventati più complessi e possono lavorare con questi data sink, convertendo i dati dai formati legacy ai formati attuali.
Inoltre, sono stati introdotti nuovi concetti come il data warehouse e il data lake. Un data warehouse è un repository centrale che può archiviare diversi database, mentre un data lake permette di archiviare dati strutturati e non strutturati in un unico repository centralizzato. Questi sistemi consentono di eseguire diversi tipi di analisi sui dati, come query SQL, analisi di big data, ricerca di testo completo, analisi dei dati in tempo reale e machine learning (ML), per prendere decisioni più consapevoli.
Che cos’è l’estrazione di dati?
L’estrazione di dati è un processo in cui gli strumenti ETL estraggono dati non elaborati da diverse fonti e li memorizzano temporaneamente in un’area di staging. L’area di staging funge da archivio temporaneo per i dati estratti e può anche contenere un archivio di dati per risolvere eventuali problemi. La frequenza di invio dei dati dipende dal meccanismo di acquisizione dati sottostante. Ci sono tre modi principali in cui viene effettuata l’estrazione dei dati: la notifica di aggiornamento, l’estrazione incrementale e l’estrazione completa. La notifica di aggiornamento coinvolge la ricezione di una notifica dal sistema di origine quando un record di dati viene modificato. L’estrazione incrementale prevede la verifica periodica delle modifiche ai dati, mentre l’estrazione completa richiede la ricarica di tutti i dati perché non è possibile individuare le modifiche. Si consiglia di utilizzare l’estrazione completa solo per tabelle di piccole dimensioni a causa dei volumi di trasferimento dati elevati.
Che cos’è la trasformazione dei dati?
La trasformazione dei dati è un processo che coinvolge gli strumenti di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) per convertire e consolidare i dati non elaborati nell’area di staging in un formato adatto per il data warehouse di destinazione. Questa fase può includere diverse tipologie di modifiche dei dati, come le trasformazioni di base che migliorano la qualità dei dati attraverso la pulizia, la deduplicazione e la revisione del formato dei dati. Inoltre, ci sono anche le trasformazioni avanzate che sfruttano le regole aziendali per ottimizzare i dati, come la derivazione, l’unione, la divisione, la sintesi e la crittografia. Tali trasformazioni consentono di calcolare nuovi valori, unire dati da fonti diverse, dividere colonne di dati, ridurre i valori di dati elevati in un set di dati ridotto e proteggere i dati sensibili per adempiere alle norme di privacy dei dati e alle leggi in materia di dati.
Che cos’è il caricamento dei dati?
Il caricamento dei dati è il processo di trasferimento dei dati da un’origine dati a un sistema di destinazione, che spesso è un data warehouse o un data lake. Esistono diverse tecniche per il caricamento dei dati, tra cui il caricamento completo e il caricamento incrementale.
Nel caricamento completo, tutti i dati dell’origine vengono trasformati e caricati nel sistema di destinazione. Questo processo avviene di solito la prima volta che si caricano i dati di un sistema di origine nel data warehouse.
Nel caricamento incrementale, solo le modifiche apportate ai dati dell’origine vengono trasferite nel sistema di destinazione, ad intervalli regolari. Questo metodo è utilizzato per mantenere il data warehouse aggiornato con le modifiche apportate ai dati dell’origine. Esistono due tecniche per implementare il caricamento incrementale: il caricamento incrementale in streaming e il caricamento incrementale in batch.
Il caricamento incrementale in streaming è utilizzato per inviare in streaming le modifiche continue al data warehouse di destinazione mediante pipeline di dati. Questo metodo è utilizzato quando si hanno volumi di dati ridotti e si vuole monitorare ed elaborare i flussi di dati per prendere decisioni più tempestive.
Il caricamento incrementale in batch è utilizzato per raccogliere periodicamente le modifiche ai dati di caricamento in batch. Durante l’intervallo di tempo preimpostato, né il sistema di origine né quello di destinazione possono subire interventi, perché i dati sono sincronizzati. Questo metodo è utilizzato quando si hanno volumi di dati di grandi dimensioni.
In entrambi i casi, il processo di caricamento dei dati è di solito automatizzato e ben definito, e può essere eseguito in modo continuo o in batch, a seconda delle esigenze dell’organizzazione.