Che cos’è una pipeline ETL? Esempi + Strumenti
Le pipeline ETL sono un insieme di processi utilizzati per trasferire dati da una o più fonti a un database o data warehouse. ETL sta per "estrazione, trasformazione e caricamento", descrivendo i processi richiesti per fare ciò. Sapere come creare pipeline ETL efficienti può migliorare notevolmente le attività di business intelligence e semplificare la gestione dei dati.
Le pipeline ETL sono spesso utilizzate nella data science per la loro utilità nella pulizia e nell’ottimizzazione dei set di dati. Tuttavia, sono utili anche in ambito aziendale, specialmente nel mondo moderno dei big data.
Oggi, molti strumenti possono ottimizzare i flussi di lavoro di gestione dei dati e, come discuteremo in questa guida, questi strumenti costituiscono una parte cruciale delle moderne pipeline ETL.
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Cosa sono le pipeline ETL?
ETL sta per Extract, Transform, Load (Estrazione, Trasformazione, Caricamento). Vediamo ciascun passaggio del processo:
- Extract: Questo processo estrae i dati da un’API, recuperandoli da un database o leggendoli da un dump (come un file XML o JSON). A seconda del numero di fonti di dati dalle quali si desidera estrarre le informazioni, configurare i connettori e il parsing dei dati può essere un processo complesso. Gli strumenti di gestione dei dati possono spesso aiutare a convertire i dati provenienti da più fonti in un unico formato coerente.
- Transform: Una volta ottenuti i dati, il passaggio successivo consiste nel pulirli, rimuovere i duplicati, standardizzare i dati (ad esempio, assicurandosi che tutte le date seguano lo stesso formato), ristrutturarli per adattarli allo schema del database di destinazione e assicurarsi che tutti i campi siano mappati correttamente. Questo può essere un processo lungo e può richiedere revisioni regolari nel caso in cui una delle fonti modifichi la modalità di fornitura dei dati.
- Load: Infine, i dati trasformati possono essere importati nel database di destinazione, data warehouse o piattaforma. Il processo esatto per completare questo caricamento può variare a seconda della piattaforma di destinazione. Il caricamento iniziale potrebbe richiedere tempo, poiché prevede l’upload di una grande quantità di dati per popolare il database. In futuro, gli aggiornamenti possono essere gestiti tramite modifiche incrementali dei dati, ma possono essere effettuati occasionalmente dei refresh completi per garantire l’integrità dei dati. Molti data engineer automatizzano il processo di aggiornamento programmando tali operazioni nei periodi di bassa attività quando i sistemi sorgente registrano un traffico minimo.
Pianificare e progettare pipeline ETL efficaci
L’enorme quantità di dati trattata dalle pipeline ETL rende la loro implementazione un’impresa significativa. Per garantire il successo del processo, gli esperti di dati devono avere una buona comprensione dei dati che andranno a elaborare e degli obiettivi di chi utilizzerà quei dati.
Considerazioni chiave prima di costruire una pipeline ETL
Ci sono alcune sfide principali nella gestione dei big data:
- Volume dei dati: Una questione fondamentale è la quantità di dati raccolti e i costi legati all’archiviazione (e trasmissione) di tali dati. In alcuni casi, le organizzazioni non hanno controllo sul volume dei dati forniti da terzi quando richiedono un export. Tuttavia, è possibile decidere quali dati conservare e quali sono ridondanti.
- Varietà dei dati: È necessario considerare anche i tipi e i formati di dati con cui si sta lavorando, e se tali dati sono 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: Rappresenta la rapidità e la frequenza con cui i dati vengono raccolti. Un’elevata velocità di dati può causare problemi quando si tenta di automatizzare le pipeline, soprattutto se si desidera avere a disposizione i dati più aggiornati possibile da tutte le fonti per prendere decisioni basate sui dati.
Una volta affrontate queste problematiche, si può considerare lo scopo della consolidazione dei dati e gli obiettivi finali dell’analisi dei dati. Tali obiettivi potrebbero influenzare le decisioni di progettazione del database.
Scegliere gli strumenti e le tecnologie ETL giuste
È possibile scrivere i propri strumenti ETL da zero — ed alcune organizzazioni più piccole scelgono questa strada, pensando che possa essere più economica e semplice rispetto all’utilizzo di soluzioni già pronte.
Questo può essere vero quando si importano dati solo da una o due fonti che raramente cambiano formato di export, tuttavia questa via è raramente la migliore. Gli strumenti ETL offrono soluzioni più avanzate per il trattamento, la pulizia e la profilazione dei dati, funzionalità avanzate di automazione e batch processing, oltre a significativi vantaggi in termini di affidabilità e semplicità d’uso.
Quando si sceglie una soluzione ETL, bisogna considerare i seguenti fattori:
- Formati di dati supportati (file SQL, XML, JSON, CSV, ecc.)
- Integrazioni API
- Disponibilità dello streaming in tempo reale per l'ingestione dei dati (Apache Kafka è una soluzione molto diffusa per questo)
- Se la soluzione è cloud-native (Gli strumenti che supportano il caricamento semplice dei dati in Amazon AWS o nei data lake di Google Cloud possono essere di grande valore per le organizzazioni che richiedono flessibilità e agilità nell’ambito del data warehousing)
- Tempi di risposta del supporto
- Prezzi
Esistono molte soluzioni ETL open-source, alcune delle quali offrono edizioni community gratuite e finanziano lo sviluppo addebitando il supporto tecnico. 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 si progetta una pipeline ETL, è fondamentale non solo considerare le fonti dati con cui attualmente si lavora, ma anche come potrebbero evolversi le esigenze in futuro. Alcuni aspetti da considerare includono:
- Progettazione modulare: Scomponi il sistema nei processi di estrazione dei dati, pulizia dei dati e caricamento. Considera i vari formati di dati con cui potresti dover lavorare e crea un sistema modulare, così sarà facile modificare parti diverse del sistema senza compromettere l’intera pipeline.
- Gestione degli errori: Progetta il sistema affinché interrompa l’elaborazione in modo controllato e con un messaggio di errore chiaro se incontra dati non riconosciuti o in un formato non corretto. È meglio che il sistema salti i record che non può gestire e fornisca un messaggio di avviso, piuttosto che bloccare l’intero caricamento o, peggio, caricare dati errati corrompendo lo storage principale.
- Documentazione chiara e completa: Una documentazione chiara è essenziale. Ricorda che non tutti i membri del team sono data scientist. Molti utenti dei dati potrebbero essere team leader o responsabili di reparto che semplicemente desiderano un modo semplice per accedere ai dati in tempo reale provenienti da più fonti contemporaneamente. Prevedi una documentazione per loro e una più tecnica per gli sviluppatori che spieghi la pipeline nei dettagli. Illustra i principi progettuali fondamentali, come modularità, gestione degli errori e pratiche documentali.
Pipeline ETL vs 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 quei dati e il loro caricamento.
Al contrario, una pipeline di dati può includere alcune o tutte le fasi precedenti ma non si limita al caricamento. Una volta che i dati sono stati caricati, possono essere utilizzati in altri processi e flussi di lavoro, ad esempio in un sistema di visualizzazione o per attivare condizionatamente un’azione all’interno di un sistema di automazione.
Vantaggi principali delle pipeline ETL
Le pipeline ETL possono essere estremamente utili per alimentare sistemi di analytics e business intelligence. Poiché unificano dati provenienti da diverse fonti, ad esempio aggregando dati da social media, sistemi CRM, strumenti ERP e altri database, rendono più semplice ottenere informazioni aziendali accurate.
Il processo ETL prevede l’ottimizzazione, la validazione e la pulizia dei dati, contribuendo a garantire che le informazioni che arrivano nel database siano il più possibile accurate e aggiornate.
L’affidabilità delle tue pipeline ETL dipende dagli strumenti che utilizzi. Una pipeline può essere semplice come pochi script Python oppure più robusta, utilizzando Snowflake, Kafka e altri strumenti moderni. Oggi, gli strumenti disponibili per elaborare dati e costruire pipeline ETL sono piuttosto maturi. Interfacce grafiche intuitive e comunità di utenti attive permettono anche ai data scientist alle prime armi di iniziare rapidamente con queste pipeline.
Svantaggi delle pipeline ETL
Sebbene gli strumenti per la costruzione delle pipeline ETL siano maturi e i data warehouse cloud molto più accessibili oggi rispetto a qualche anno fa, esistono ancora alcune difficoltà nella realizzazione di pipeline di dati:
- Gestire dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati può essere complesso.
- I costi di storage dati possono risultare proibitivi per alcune organizzazioni.
- Lo streaming dei dati in tempo reale può essere sia complesso sia dispendioso in termini di risorse.
- La mappatura dei database e la configurazione delle integrazioni non sono attività da svolgere una sola volta. I fornitori di dati potrebbero cambiare i propri formati di esportazione o gli schemi dei database, richiedendo modifiche alla pipeline.
Implementazione di una pipeline ETL
Considera il seguente workflow per implementare una pipeline ETL:
- Crea dati di riferimento, così avrai qualcosa su cui lavorare durante le trasformazioni dei dati.
- Costruisci connettori per le fonti di dati con cui vuoi lavorare, come ad esempio:
- Interfacce API per piattaforme social media
- Scraper per pagine web (se i Termini di Servizio lo permettono)
- Parser per file XML/CSV/JSON
- Connettori per database per i tuoi sistemi on-premises
- Definisci regole per validare i dati.
- Applica trasformazioni per pulire e standardizzare i dati e rimuovere i duplicati.
- Carica i dati in un sistema di staging.
- Trasferisci i dati dallo staging al data warehouse.
Alcuni dei passaggi sopra sono opzionali. Per 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 effettuare uno staging dei dati prima del caricamento. Tuttavia, è una best practice farlo perché è più facile ripristinare lo staging layer in caso di problemi e quello strato può essere utilizzato per report di audit e altri requisiti di conformità.
Strumenti per Pipeline ETL da Provare
Molti strumenti ETL disponibili possono semplificare il processamento, l’aggregazione, la pulizia e il caricamento dei dati sul tuo sistema di destinazione. Il mercato del software ETL è valutato intorno a $3,1 miliardi ed è previsto raggiunga i $10,3 miliardi entro il 2030, quindi non mancano le opzioni.
Alcuni strumenti popolari includono:
- Informatica Power Center: Una soluzione versatile con supporto cloud, che include strumenti low- e no-code per pipeline ETL
- Apache Airflow: Una potente piattaforma open-source con opzioni sia da linea di comando che da interfaccia grafica (GUI)
- IBM Infosphere Datastage: Una soluzione rapida e potente con funzionalità di bilanciamento del carico e parallelizzazione
Ci sono molte altre opzioni, comprese soluzioni di Oracle e Microsoft. Quando selezioni una soluzione ETL, considera il tuo budget e l’ecosistema già esistente, dato che rimanere con i fornitori che conosci bene può essere una scelta affidabile e conveniente.
Conclusioni
Le pipeline ETL sono una parte fondamentale della gestione dei dati per le aziende moderne che trattano grandi volumi di informazioni. Implementare una pipeline ETL può aiutare a migliorare i processi decisionali della tua organizzazione e fornire un vantaggio competitivo al tuo business.
Tuttavia, gestire dati grezzi provenienti da più fonti può essere complesso, e i responsabili IT devono sottolineare l'importanza di una pianificazione accurata e di una documentazione dettagliata lungo tutto il processo, rispettando sempre le normative sulla protezione dei dati e sulla privacy.
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