Che cos’è una pipeline ETL? Esempi e strumenti
La pipeline ETL è un insieme di processi utilizzati per spostare i dati da una o più fonti a un database o a un magazzino dati. ETL sta per «estrazione, trasformazione e caricamento» e descrive i processi necessari per eseguire questa operazione. 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.
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Cosa sono le pipeline ETL?
ETL sta per estrazione, trasformazione e caricamento. Esaminiamo ogni fase del processo una alla volta:
- Estrazione: questo processo recupera i dati da un'API, estraendoli da un database o leggendoli da un'esportazione (come un file XML o JSON). A seconda del numero di fonti di dati da cui si desidera 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 pulirli, 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 verificare che tutti i campi siano mappati correttamente. Questo può essere un processo lungo 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 magazzino dati 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 dei dati, ma è possibile eseguire 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 un traffico minimo.
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 comprendere bene i dati che elaboreranno e gli obiettivi di coloro che lavorano 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 rapidità 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 aspetti, 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 effettivamente questa strada, ritenendo che sia più economica e semplice rispetto all'utilizzo di soluzioni già disponibili.
Sebbene ciò possa essere vero quando si importano dati da una o due fonti che modificano raramente i propri formati di esportazione, questa scelta è quasi mai 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 si sceglie una soluzione ETL, considerare 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 laghi di dati di Amazon AWS o Google Cloud possono essere preziosi per le organizzazioni che necessitano di flessibilità e agilità nell'archiviazione dei dati)
- Tempi di risposta dell'assistenza
- Prezzi
Sono disponibili molte soluzioni ETL a codice aperto, alcune delle quali offrono edizioni gratuite per la comunità e finanziano il proprio sviluppo addebitando costi per l'assistenza tecnica. Se la tua organizzazione ha un budget limitato per l'implementazione ETL, scegliere una soluzione a codice aperto 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 le tue esigenze potrebbero evolversi in futuro. Tra gli aspetti da considerare ci sono:
- Progettazione modulare: suddividi il sistema in estrazione dei dati, pulizia dei dati e processo di caricamento. Considera i vari 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 che sono in un formato non corretto, gestisca l'errore in modo appropriato e mostri un messaggio di errore chiaro. È meglio che il sistema salti i record che non è in grado di gestire e fornisca un messaggio di avviso, piuttosto che si arresti 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 team sono scienziati dei dati. Molte delle persone che interagiscono con i dati potrebbero essere responsabili di team o di dipartimento che desiderano semplicemente un modo semplice per accedere contemporaneamente ai dati in tempo reale provenienti da diverse fonti. Predisponi una documentazione per loro e una 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.
Confronto tra 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 successivo caricamento.
Al contrario, una pipeline di dati può includere alcuni o tutti i passaggi precedenti, 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.
Principali vantaggi delle pipeline ETL
Le pipeline ETL possono essere incredibilmente utili per alimentare i sistemi di analisi e di intelligenza aziendale. 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, rendono più semplice ottenere informazioni aziendali accurate.
Il processo ETL prevede 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 pipeline ETL dipende dagli strumenti utilizzati. Una pipeline potrebbe essere semplice come alcuni script Python o 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 comunità di utenti attive consentono anche agli scienziati dei dati 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 magazzini di dati cloud siano oggi molto più convenienti rispetto a qualche anno fa, esistono ancora alcune difficoltà nella creazione di pipeline di dati:
- Gestire dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati 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 fornitori di dati possono modificare i 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:
- Crea dati di riferimento, così da avere materiale su cui lavorare durante le trasformazioni dei dati.
- Costruisci connettori per le origini dati con cui desideri lavorare, ad esempio:
- Interfacce API per le piattaforme di social media
- Strumenti di scraping per le pagine web (se i TOS lo consentono)
- Parser per file XML/CSV/JSON
- Connettori per i database dei tuoi sistemi on-premises
- Definisci le regole per convalidare i dati.
- Applica trasformazioni per pulire e standardizzare i dati e rimuovere i duplicati.
- Carica i dati in un sistema di preparazione.
- Carica i dati dal sistema di preparazione al magazzino dati.
Alcuni dei passaggi precedenti 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 preparare i dati prima di caricarli. Tuttavia, è una buona pratica farlo perché è più semplice ripristinare il livello di preparazione 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 provare
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 vale circa $3.1 miliardi e dovrebbe raggiungere $10.3 miliardi entro il 2030, quindi non mancano le opzioni.
Tra gli strumenti più diffusi ci sono:
- Informatica Power Center: una soluzione versatile con supporto per il cloud, inclusi 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 interfaccia grafica
- IBM Infosphere Datastage: una soluzione veloce e potente con funzionalità di bilanciamento del carico e parallelizzazione
Esistono molte altre opzioni, incluse soluzioni di Oracle e Microsoft. Quando selezioni una soluzione ETL, considera il tuo budget e l'ecosistema esistente, poiché affidarti a fornitori che già conosci bene potrebbe essere una scelta affidabile ed economicamente vantaggiosa.
Conclusioni
Le pipeline ETL sono una componente fondamentale della gestione dei dati per le aziende moderne che elaborano volumi significativi di dati. L'implementazione di una pipeline ETL può contribuire a migliorare il processo decisionale della tua organizzazione e 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 l'intero processo, oltre a rispettare le normative sulla protezione dei dati e sulla privacy.
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