Guida Definitiva ETL: Definizione, Esempi e Consigli
ETL, che sta per estrazione, trasformazione e caricamento, è un processo tecnico che importa informazioni da più fonti di dati, ripulisce e trasforma i dati per garantirne la coerenza e li memorizza in un unico data warehouse. Il processo ETL prepara le organizzazioni al successo per attività tecniche successive, tra cui l'integrazione e l'analisi dei dati.
Le esigenze di gestione dei dati aumentano ogni giorno. Nel 2010, sono stati creati a livello globale circa due zettabyte di dati. Nel 2023, la stima della quantità complessiva di dati creati a livello globale era di 120 zettabyte, e questa cifra è destinata a crescere.
Sebbene ETL eccella nelle trasformazioni complesse dei dati, per integrazioni più semplici, una soluzione Integration Platform as a Service (iPaaS) può rappresentare un'alternativa valida. Integrare ELT e altre soluzioni di gestione dei dati è fondamentale per sostenere il successo ora e in futuro.
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Questa guida si concentrerà sui processi ETL rispetto a iPaaS, che possono anch'essi giocare un ruolo nella tua strategia dei dati. Voglio fornirti le conoscenze per orientarti nell'universo ETL e selezionare i migliori strumenti ETL per le tue attività di integrazione dati. Condividerò tutto ciò che è importante sapere sull'ETL tradizionale (e non solo).
Cos'è l'ETL?
L’ETL è un processo in tre fasi che aiuta a supportare la qualità, la memorizzazione e l’accessibilità dei dati per aziende e altre organizzazioni.
Estrazione
La prima fase dell'ETL è l’estrazione dei dati. In questa fase, i dati grezzi vengono esportati da più fonti di dati e inseriti in un'area temporanea di staging. Di solito, i dati grezzi provenienti da fonti disparate non sono pronti per essere trasferiti nel repository dati finale perché sarebbero inconsistenti.
È possibile estrarre dati da una varietà di fonti, a seconda delle esigenze aziendali. Fonti comuni includono email, file flat forniti da partner commerciali o clienti, sistemi ERP o CRM, pagine e banche dati online, server SQL e server NoSQL.
Trasformazione
Prima dell’archiviazione finale dei dati, è necessario trasformarli. La trasformazione dei dati converte i dati grezzi e disordinati in dati coerenti che possono alimentare i processi di analisi. Alcuni passaggi del processo di trasformazione includono:
- Creazione di set di dati validi che abbiano senso rispetto alle esigenze aziendali
- Deduplicazione per rimuovere informazioni duplicate dai set di dati
- Conversione di dati non strutturati in dati strutturati, applicando schemi e altri metodi
- Validazione dei dati per garantirne autenticità e accuratezza
- Pulizia dei dati per rimuovere dati corrotti, affrontare i campi mancanti nei set di dati e assicurare che i dati siano formattati correttamente
- Rimozione di crittografie oppure aggiunta di protezioni ai dati, a seconda dei requisiti di compliance aziendale
- Formattazione dei dati per rispondere alle esigenze aziendali, ad esempio aggiungendo o cambiando le intestazioni delle colonne per supportare la coerenza e garantire che i dati funzionino bene con i database relazionali esistenti
Caricamento
L’ultima fase della pipeline dati ETL consiste nel caricare i dati nel giusto data warehouse. Si parte con un caricamento iniziale dei dati e li si aggiorna periodicamente per garantire all'azienda l’accesso in tempo reale alle informazioni aggiornate.
ETL nel mondo reale
I processi ETL risultano utili a una vasta gamma di aziende, incluse quelle operanti in settori come sanità, finanza, retail, spedizioni e intrattenimento.
Perché l’ETL è importante?
I dati sono fondamentali per il successo di quasi tutte le aziende oggi. Alimentano i processi di machine learning che supportano l'automazione e aiutano le aziende a prendere decisioni intelligenti in marketing, servizio clienti, sviluppo prodotto e investimenti. Strumenti e processi ETL contribuiscono a garantire che i dati accurati provenienti da tutte le fonti siano disponibili e accessibili per supportare altri processi aziendali.
Alcuni modi in cui ETL è importante per i processi basati sui dati includono:
- Permette alle aziende di consolidare i dati in un unico repository per una sola fonte di verità
- Garantisce che i dati siano standardizzati per supportare i tuoi flussi di lavoro e sistemi tecnici
- Supporta l'accesso appropriato ai dati tramite interfacce grafiche e altri strumenti progettati per utenti non tecnici
Contesto ETL
ETL non è un processo nuovo. I concetti risalgono agli anni ’70, anche se, prima dell’avvento del machine learning e dell’IA, l’integrazione dei dati era un processo molto più manuale. Negli anni ‘80 e ‘90, man mano che aumentavano i dati, le fonti di dati e i database, i leader tecnologici iniziarono a sviluppare strumenti per un’integrazione dei dati mirata. Su queste basi si fonda l’ETL odierno.
Forse il più grande propulsore per i processi ETL moderni è stato l'avvento del cloud computing. Improvvisamente, le organizzazioni non erano più limitate dai server fisici e la quantità di dati digitali che si poteva conservare era infinita. La possibilità di scalare l’archiviazione dei dati, aumentandola o riducendola, con soluzioni come AWS ha reso più semplice mantenere tutti i propri dati. Tuttavia, le organizzazioni avevano comunque bisogno di modalità per estrarre, caricare e archiviare tali informazioni facilmente.
ETL vs. ELT
La scelta tra ETL ed ELT (Extract, Load, Transform) dipende dalle esigenze specifiche di un'organizzazione, dal volume dei dati e dalla potenza computazionale disponibile.
ETL è tradizionalmente preferito negli scenari in cui la trasformazione dei dati è complessa e necessita di essere elaborata prima di essere inserita nel data warehouse. Questo approccio consente di effettuare pulizia e consolidamento dei dati prima del caricamento, rendendolo adatto ai sistemi in cui la qualità e la preparazione dei dati sono fondamentali.
D'altro canto, ELT sta acquisendo popolarità specialmente con l’ascesa di data warehouse basati su cloud che offrono notevole potenza di elaborazione. ELT permette di caricare i dati più velocemente nel data warehouse e di trasformarli poi secondo necessità direttamente all’interno del database stesso, rendendolo più adatto per la gestione di grandi volumi di dati in scenari in tempo reale o quasi reale.
Nessun approccio è intrinsecamente migliore; la scelta tra ETL ed ELT dipende dai requisiti specifici dei processi di elaborazione dati, dall’architettura del sistema informativo e dagli obiettivi dell’organizzazione. Ad esempio, un’organizzazione che gestisce insiemi di dati enormi e in continuo aggiornamento potrebbe preferire ELT per la sua efficienza e scalabilità. Al contrario, un’azienda che dà priorità all’integrità dei dati e all’elaborazione preliminare potrebbe optare per ETL.
Le innovazioni in questo ambito continuano, e un esempio è il lavoro nel campo ELT. ELT è un’altra opzione di elaborazione dei dati che cambia l’ordine dei compiti. In questo processo si estraggono i dati, si caricano i dati e poi li si trasforma.
ELT offre vantaggi come l’alimentazione di «data lake» con dati non strutturati o il caricamento immediato di tutti i dati, rimandando la loro elaborazione e sistemazione alle successive fasi di trasformazione.
Come funziona ETL (ed esempi)
Per comprendere meglio le funzionalità di ETL, osserviamo un caso d’uso. Immagina una grande azienda di fioristi con punti vendita in diverse città, che offre anche la possibilità ai clienti di ordinare online per consegne a domicilio o in ufficio. Puoi già immaginare quali tipi di dati questa organizzazione dovrebbe gestire, tra cui le scorte di fiori e materiali e gli ordini, le informazioni clienti, indirizzi e istruzioni di consegna, processi di pagamento e gli ordini stessi.
Per questo esempio, consideriamo il processo d’ordine e i dati generati. I dati d’ordine possono provenire da:
- Un’app mobile, che utilizza un’API per integrarsi con il sistema CRM principale dell’azienda
- Il sito web, che dispone di un negozio digitale e di un carrello acquisti
- Inserimenti manuali da parte dei dipendenti nei negozi fisici
Ovviamente, questi dati vengono di solito integrati con le informazioni sull’inventario e sul completamento degli ordini, i dati relativi ai pagamenti e le informazioni sulla spedizione o consegna. Le giuste pipeline ETL consentono di combinare tutti questi dati in un unico archivio per supportare attività future come:
- La possibilità per un cliente esistente di effettuare rapidamente lo stesso ordine in futuro
- Attività di assistenza clienti, come la ricerca di fatture precedenti per clienti con domande di fatturazione
- Analisi dei dati a supporto di vendite e marketing, ad esempio una revisione dei prodotti più venduti in passato per decidere cosa proporre sul sito per la Festa della Mamma di quest’anno
Vantaggi di ETL
Utilizzare ETL per aggregare i dati dai sistemi sorgente e caricarli nel sistema di destinazione giusto offre numerosi vantaggi aziendali.
| Risparmio sui costi | La fase di trasformazione dei dati ti permette di eliminare dati inutili, errati o duplicati, evitando così costi di archiviazione per informazioni che non servono. Quando i dati puliti sono archiviati correttamente e sono più accessibili per i flussi di lavoro, l’intelligenza artificiale e i dipendenti, si riduce anche il tempo necessario a completare molti processi, con un impatto positivo sui costi del lavoro. |
| Aumento della produttività | Un migliore accesso ai dati di origine aiuta gli utenti finali a svolgere meglio il proprio lavoro, portando a una migliore soddisfazione dei dipendenti, tempi di elaborazione più rapidi e una maggiore produttività. |
| Comunicazione migliorata | Quando grandi set di dati vengono acquisiti, trasformati e caricati rapidamente e con coerenza, si favorisce una comunicazione più efficace. Ad esempio, quando i dati in tempo reale sono disponibili per gli operatori del servizio clienti, questi possono fornire facilmente dettagli in risposta alle richieste dei clienti. |
| Migliori decisioni | I volumi di dati supportati da solidi processi ETL favoriscono la business intelligence e, in generale, portano a decisioni migliori in tutti i reparti. |
Sfide dell’ETL
Forse la sfida ETL più comune riguarda la qualità dei dati. Quando si estraggono dati da più fonti – soprattutto se si includono fonti generate dai clienti – non è possibile garantire automaticamente la loro integrità. Informazioni mancanti, dati incoerenti o obsoleti sono solo alcuni dei problemi con cui ci si confronterà nella pipeline ETL.
Altre sfide comuni dell’ETL includono:
- Garantire la sicurezza dei dati durante tutto il processo, poiché quando si spostano e si archiviano i dati si possono creare potenziali vulnerabilità
- Mantenere alte prestazioni dei dati, come l’efficienza dei processi ETL e l’accesso continuo ai dati una volta inseriti nel database di destinazione
- Integrare i dati con database esistenti, strumenti API e altre piattaforme per poterli impiegare a supporto dei processi aziendali
- Garantire che i dati siano gestiti in modo conforme ai protocolli di compliance in ogni fase del processo
Come iniziare con ETL e gli strumenti
Le organizzazioni che non utilizzano già processi ETL possono iniziare informandosi sull’ETL e assicurandosi di avere supporto per le basi dell’estrazione, della trasformazione e del caricamento. Si può valutare l’assunzione di personale IT interno con esperienza sull’ETL o la collaborazione con fornitori che offrono servizi di supporto ETL.
Poi, è necessario dotarsi dei giusti strumenti e prendersi del tempo per esercitarsi nell’estrazione dei dati da diverse fonti. Prima di mettere in produzione i processi ETL, testa ogni fase e risolvi eventuali problemi, soprattutto nelle attività di trasformazione dei dati.
Quando sei pronto, puoi costruire una pipeline ETL seguendo questi passaggi:
- Creare il proprio set di dati di riferimento, così da sapere quale risultato aspettarsi dalla trasformazione dei dati
- Collegare le fonti tramite strumenti di estrazione come le API
- Costruire flussi di lavoro per validare e trasformare i dati
- Configurare altri strumenti per caricare automaticamente i dati nei database di destinazione una volta completata la trasformazione
Strumenti ETL per iniziare
Ricerca e testa sempre gli strumenti prima di integrarli nei tuoi processi. Puoi iniziare la ricerca dei migliori strumenti ETL valutando alcune di queste opzioni:
- Informatica PowerCenter – Questo strumento aiuta a costruire e distribuire diverse pipeline di dati e offre opzioni senza codice per favorire una rapida integrazione da parte di team diversi. Con questa soluzione puoi anche sfruttare numerosi data lake e data warehouse, tra cui quelli di Google Cloud, AWS e Azure.
- IBM Infosphere Datastage – Questo strumento opera all’interno dell’ecosistema IBM e offre vantaggi come velocità e accesso ad applicazioni di intelligenza artificiale.
- Oracle Data Integrator – Questa soluzione consente di costruire e gestire data lake e warehouse complessi, con un’interfaccia grafica che agevola anche l’utilizzo da parte di utenti business non tecnici.
- AWS Data Pipeline – Si tratta di un servizio gestito che ti permette di sfruttare i vantaggi della gestione dei dati offerti da Amazon Web Services.
Best practice per ETL
La cosa migliore che puoi fare per i nuovi processi ETL è lanciarli con una pianificazione accurata e testata. Puoi inoltre seguire alcune delle best practice qui sotto per massimizzare i benefici dell’ETL nella tua organizzazione:
- Supporta una migliore qualità dei dati integrando le validazioni in ogni fase del processo. Ciò include il compito iniziale di inserimento dati quando possibile. Ad esempio, se desideri che gli utenti inseriscano una data, fagliela selezionare da un calendario API che assicuri che i dati siano formattati in modo coerente, invece di far digitare manualmente l'informazione agli utenti.
- Collabora con fornitori affidabili e soluzioni collaudate quando costruisci connettori e altre parti della tua pipeline ETL. Chiedi sempre ai fornitori come proteggono i dati, così puoi essere sicuro che i tuoi asset digitali siano ben protetti.
- Migliora le prestazioni dei tuoi strumenti ETL prendendo decisioni tecniche intelligenti dal processo di acquisizione dei dati fino al processo di caricamento. Ottimizza la tua pipeline ETL con scelte come l'implementazione di tecniche di caching o l’uso del caricamento incrementale.
- Implementa strumenti di gestione dei metadati e altri processi di gestione dei dati in modo da poter monitorare al meglio i dati e garantire un accesso preciso e il controllo su chi potrà accedere a quali dati in futuro.
Ulteriori risorse per approfondire
Per saperne di più sull’ETL e su temi correlati, considera alcune delle risorse selezionate di seguito:
- Hevo offre un elenco di strumenti open source per ETL per aiutarti a costruire il tuo framework ETL
- Dai un'occhiata a questa lista dei migliori strumenti ETL
- Panoramica dei migliori strumenti per data warehouse
- Dremio propone una guida avanzata ai tipi di ETL
- Coursera offre numerosi corsi ETL gratuiti e certificazioni
- Trova opportunità formative ETL tramite Udemy
Considerazioni finali
Con i dati che crescono letteralmente ogni minuto, i CTO e altri leader aziendali e tecnici non possono permettersi di ignorare i vantaggi dell’ETL. Se non stai sfruttando questi processi per sostenere l'efficienza, l’acquisizione accurata dei dati e la loro conservazione, prenditi il tempo per saperne di più e presenta l’ETL come un investimento importante per la tua organizzazione.
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