Cos’è una pipeline ETL? Esempi e strumenti

La pipeline ETL è un insieme di processi utilizzati per spostare dati da una o più fonti a un database o a un data warehouse. ETL sta per “estrai, trasforma e carica” e descrive i processi necessari per farlo. Sapere come creare pipeline ETL efficienti può migliorare notevolmente le attività di business intelligence e semplificare la gestione dei dati.

Le pipeline ETL vengono spesso utilizzate nella scienza dei dati per la loro utilità nella pulizia dei dati e nell'ottimizzazione dei set di dati. Tuttavia, sono utili anche in ambito aziendale, soprattutto nel moderno mondo dei big data.

Oggi, molti strumenti possono semplificare i flussi di lavoro per la gestione dei dati e, come illustreremo in questa guida, questi strumenti costituiscono una parte fondamentale delle moderne pipeline ETL.

Cosa sono le pipeline ETL?

ETL sta per Estrai, Trasforma, Carica. Esaminiamo ogni fase del processo:

• Estrazione: questo processo recupera i dati da un'API, estraendoli da un database o leggendoli da un dump (come un file XML o JSON). A seconda del numero di fonti di dati da cui desideri estrarre i dati, la configurazione dei connettori e l'analisi dei dati possono essere processi complessi. Gli strumenti di gestione dei dati possono spesso aiutare a convertire i dati provenienti da più fonti in un unico formato coerente.
• Trasformazione: una volta ottenuti i dati, il passaggio successivo consiste nel sanificarli, rimuovere i duplicati, standardizzarli (ad esempio, assicurandosi che tutte le date seguano lo stesso formato), ristrutturarli in modo che corrispondano allo schema del database di destinazione e assicurarsi che tutti i campi siano mappati correttamente. Questo processo può richiedere molto tempo e potrebbe dover essere riesaminato regolarmente se una delle fonti di dati modifica il modo in cui fornisce i dati.
• Caricamento: infine, i dati trasformati possono essere importati nel database, nel data warehouse o nella piattaforma di destinazione. Il processo esatto per completare questo caricamento può variare a seconda della piattaforma di destinazione. Il caricamento iniziale può richiedere del tempo, poiché comporta il caricamento di una grande quantità di dati per popolare il database. In futuro, gli aggiornamenti possono essere gestiti tramite modifiche incrementali ai dati, ma potrebbero essere eseguiti occasionalmente aggiornamenti completi per garantire l'integrità dei dati. Molti ingegneri dei dati automatizzano il processo di aggiornamento e lo programmano nei periodi di minore attività, quando i sistemi di origine ricevono il minimo traffico.

Pianificazione e progettazione di pipeline ETL efficaci

L'enorme volume di dati gestito dalle pipeline ETL rende la loro implementazione un'attività significativa. Per garantire il successo del processo, gli ingegneri dei dati devono avere una buona conoscenza dei dati che elaboreranno e degli obiettivi di chi lavora con tali dati.

Considerazioni fondamentali prima di creare una pipeline ETL

Quando si gestiscono i big data, si presentano alcune sfide fondamentali:

• Volume dei dati: un elemento fondamentale è la quantità di dati raccolti e i costi associati alla loro archiviazione (e trasmissione). In alcuni casi, le organizzazioni non hanno alcun controllo sul volume di dati fornito da terze parti quando richiedono un'esportazione. Tuttavia, è possibile decidere quali dati conservare e quali siano ridondanti.
• Varietà dei dati: è inoltre necessario considerare i tipi e i formati dei dati con cui si lavora e stabilire se tali dati siano strutturati o non strutturati. Gli ingegneri dei dati possono affrontare questa sfida utilizzando strumenti di trasformazione e standardizzazione per convertire tutti i dati in un formato comune.
• Velocità dei dati: descrive la velocità e la frequenza con cui vengono raccolti i dati. Un'elevata velocità dei dati può causare problemi quando si tenta di automatizzare le pipeline, soprattutto se si cercano i dati più accurati da tutte le fonti per prendere decisioni basate sui dati.

Una volta affrontati questi problemi, è possibile considerare lo scopo del consolidamento dei dati e gli obiettivi finali dell'analisi dei dati. Tali obiettivi possono influenzare le decisioni relative alla progettazione del database.

Scelta degli strumenti e delle tecnologie ETL più adatti

È possibile scrivere i propri strumenti ETL da zero, e alcune organizzazioni più piccole scelgono questa strada, ritenendo che sarà più economica e semplice rispetto all'utilizzo di soluzioni pronte all'uso.

Questo può essere vero quando si importano dati da una o due fonti che modificano raramente i propri formati di esportazione, ma raramente è la soluzione migliore. Gli strumenti ETL offrono soluzioni più avanzate per l'elaborazione, la pulizia e la profilazione dei dati, funzionalità avanzate di automazione ed elaborazione in batch, oltre a notevoli vantaggi in termini di affidabilità e facilità d'uso.

Quando scegli una soluzione ETL, considera quanto segue:

• Formati di dati supportati (file SQL, XML, JSON, CSV, ecc.)
• Integrazioni API
• Disponibilità dello streaming in tempo reale per l'acquisizione dei dati (Apache Kafka è una soluzione diffusa per questo scopo)
• Se la soluzione è nativa del cloud (Gli strumenti che supportano il caricamento semplice dei dati nei data lake di Amazon AWS o Google Cloud possono essere preziosi per le organizzazioni che richiedono flessibilità e agilità per il proprio data warehouse)
• Tempi di risposta dell'assistenza
• Prezzi

Sono disponibili molte soluzioni ETL open source, alcune delle quali offrono edizioni gratuite per la community e finanziano il proprio sviluppo facendo pagare l'assistenza tecnica. Se la tua organizzazione ha un budget limitato per l'implementazione dell'ETL, scegliere una soluzione open source ampiamente utilizzata potrebbe farti risparmiare molto denaro.

Principi di progettazione per pipeline ETL scalabili e manutenibili

Quando progetti una pipeline ETL, è fondamentale considerare non solo le fonti di dati con cui lavori attualmente, ma anche come potrebbero evolversi le tue esigenze in futuro. Tra gli aspetti da considerare ci sono:

• Progettazione modulare: Suddividi il sistema nei processi di estrazione dei dati, pulizia dei dati e caricamento. Considera i diversi formati di dati con cui potresti dover lavorare e crea un sistema modulare, in modo da poter modificare facilmente diverse parti del sistema senza compromettere l'intera pipeline.
• Gestione degli errori: Progetta il sistema in modo che, se incontra dati che non comprende o in un formato errato, gestisca il problema in modo controllato e con un messaggio di errore chiaro. È preferibile che il sistema salti i record che non è in grado di gestire e fornisca un messaggio di avviso, anziché interrompersi completamente, causando ritardi nel processo di caricamento o, peggio ancora, caricando dati errati e danneggiando l'archivio dati principale.
• Documentazione chiara e completa: Una documentazione chiara è essenziale. Tieni presente che non tutti i membri del tuo team sono data scientist. Molte delle persone che interagiscono con i dati potrebbero essere responsabili di team o dirigenti di reparto che desiderano semplicemente un modo semplice per accedere contemporaneamente ai dati in tempo reale provenienti da diverse fonti. Prepara una serie di documenti per loro e una serie per gli sviluppatori, che spieghi la pipeline in modo più dettagliato. Illustra i principi di progettazione essenziali, come modularità, gestione degli errori e pratiche di documentazione.

Pipeline ETL e pipeline di dati

Le pipeline ETL e le pipeline di dati sono processi simili, ma con casi d'uso leggermente diversi. Una pipeline ETL comprende l'estrazione dei dati da una o più fonti, la trasformazione di tali dati e il loro caricamento.

Al contrario, una pipeline di dati può includere alcuni o tutti i passaggi sopra descritti, ma non termina con il processo di caricamento. Una volta caricati, i dati possono essere utilizzati in altri processi e flussi di lavoro, ad esempio per un sistema di visualizzazione o per attivare condizionalmente un'azione in un sistema di automazione.

Author's Tip

Considera una pipeline ETL come un tipo di pipeline di dati con un ruolo definito in modo restrittivo: acquisire dati strutturati e non strutturati, trasformarli in un formato comune e archiviarli in un data warehouse o in un database.

Principali vantaggi delle pipeline ETL

Le pipeline ETL possono essere estremamente utili per alimentare i sistemi di analisi e di business intelligence. Poiché unificano i dati provenienti da diverse fonti, ad esempio riunendo dati dai social media, dai sistemi CRM, dagli strumenti ERP e da altri database, facilitano l'ottenimento di informazioni aziendali accurate.

Il processo ETL comprende l'ottimizzazione, la convalida e la pulizia dei dati, contribuendo a garantire che le informazioni inserite nel database siano il più possibile accurate e aggiornate.

L'affidabilità delle tue pipeline ETL dipende dagli strumenti che utilizzi. Una pipeline potrebbe essere semplice come alcuni script Python oppure più robusta e utilizzare Snowflake, Kafka e altri strumenti moderni. Oggi gli strumenti disponibili per elaborare i dati e creare una pipeline ETL sono piuttosto maturi. Le interfacce grafiche facili da usare e le community attive consentono anche ai data scientist alle prime armi di iniziare a lavorare con le pipeline ETL.

Svantaggi delle pipeline ETL

Sebbene le catene di strumenti per la creazione di pipeline ETL siano mature e i data warehouse nel cloud siano oggi molto più convenienti rispetto a qualche anno fa, persistono ancora alcune difficoltà nella creazione di pipeline di dati:

• Gestire dati strutturati, non strutturati e semistrutturati può essere difficile.
• I costi dell’archiviazione dei dati possono essere proibitivi per alcune organizzazioni.
• Lo streaming dei dati in tempo reale può essere complesso e richiedere molte risorse.
• La mappatura dei database e la configurazione delle integrazioni non sono attività da svolgere una sola volta. I provider di dati possono modificare i propri formati di esportazione o gli schemi dei database, rendendo necessario modificare la pipeline.

Implementazione della pipeline ETL

Considera il seguente flusso di lavoro per implementare una pipeline ETL:

1. Crea dati di riferimento, così da avere qualcosa su cui lavorare durante le trasformazioni dei dati.
2. Costruisci connettori per le origini dati con cui desideri lavorare, ad esempio:
   1. Interfacce API per le piattaforme di social media
   2. Strumenti per l’estrazione dei dati dalle pagine web (se il TOS lo consente)
   3. Parser per file XML/CSV/JSON
   4. Connettori di database per i tuoi sistemi locali
3. Definisci le regole per convalidare i dati.
4. Applica trasformazioni per pulire e standardizzare i dati e rimuovere i duplicati.
5. Carica i dati in un sistema di staging.
6. Carica i dati dallo staging al data warehouse.

Alcuni dei passaggi descritti sopra sono facoltativi. Ad esempio, i dati di riferimento non sono obbligatori, ma sono utili perché facilitano la definizione delle regole per testare i dati e svolgere le trasformazioni. Inoltre, non è necessario predisporre uno staging dei dati prima di caricarli. Tuttavia, è una buona pratica farlo perché è più semplice ripristinare il livello di staging se qualcosa va storto, e tale livello può essere utilizzato per i report di audit e per altri requisiti di conformità.

Strumenti per pipeline ETL da testare

Molti strumenti ETL disponibili possono semplificare l’elaborazione, l’aggregazione, la pulizia e il caricamento dei dati nel sistema di destinazione. Il mercato dei software ETL ha un valore di circa $3.1 billion e si prevede che raggiungerà $10.3 billion entro il 2030, quindi non mancano le opzioni.

Tra gli strumenti più diffusi ci sono:

• Informatica Power Center: Una soluzione versatile con supporto cloud, che include strumenti a basso codice e senza codice per le pipeline ETL
• Apache Airflow: Una potente piattaforma open source con opzioni di interfaccia a riga di comando e con interfaccia grafica
• IBM Infosphere Datastage: Una soluzione rapida e potente con funzionalità di bilanciamento del carico e parallelizzazione

Esistono molte altre opzioni, comprese le soluzioni di Oracle e Microsoft. Quando scegli una soluzione ETL, considera il tuo budget e l’ecosistema esistente, poiché continuare a utilizzare fornitori che già conosci bene potrebbe essere una scelta affidabile e conveniente.

Punti chiave

Le pipeline ETL sono una componente fondamentale della gestione dei dati per le aziende moderne che elaborano grandi volumi di dati. L’implementazione di una pipeline ETL può contribuire a migliorare il processo decisionale della tua organizzazione e a offrire alla tua azienda un vantaggio competitivo.

Tuttavia, gestire dati grezzi provenienti da più origini può essere difficile, e i responsabili tecnologici devono sottolineare l’importanza di un’attenta pianificazione e documentazione durante tutto il processo, oltre a rispettare le normative sulla protezione dei dati e sulla privacy.

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