Cos’è ETL? (Estrazione, Trasformazione, Caricamento) Metodologia e casi d’uso

ETL è l’acronimo di “estrazione, trasformazione, caricamento”. È un processo che integra dati da diverse fonti in un unico repository in modo che possano essere elaborati e analizzati per inferire informazioni utili. Queste informazioni utili aiutano le aziende a prendere decisioni basate sui dati e a crescere.

“I dati sono il nuovo petrolio.”

Clive Humby, Matematico

La creazione di dati a livello globale è aumentata esponenzialmente, tanto che, secondo Forbes, al ritmo attuale, gli esseri umani stanno raddoppiando la creazione di dati ogni due anni. Di conseguenza, lo stack di dati moderno è evoluto. I data mart sono stati convertiti in data warehouse e, quando ciò non è stato sufficiente, sono stati creati data lake. Tuttavia, in tutte queste diverse infrastrutture, un processo è rimasto lo stesso, il processo ETL.

In questo articolo, esamineremo la metodologia di ETL, i suoi casi d’uso, i suoi vantaggi e come questo processo ha contribuito a formare il moderno paesaggio dei dati.

Metodologia di ETL

ETL rende possibile integrare dati da diverse fonti in un unico luogo in modo che possano essere elaborati, analizzati e condivisi con gli stakeholder delle aziende. Garantisce l’integrità dei dati che devono essere utilizzati per la creazione di report, l’analisi e la previsione con modelli di apprendimento automatico. È un processo in tre fasi che estrae dati da più fonti, li trasforma e li carica in strumenti di business intelligence. Questi strumenti di business intelligence vengono quindi utilizzati dalle aziende per prendere decisioni basate sui dati.

Fase di estrazione

In questa fase, i dati vengono estratti da più fonti utilizzando query SQL, codici Python, DBMS (sistemi di gestione dei database) o strumenti ETL. Le fonti più comuni sono:

• Software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM)
• Strumenti di analisi
• Data warehouse
• Database
• Piattaforme di archiviazione cloud
• Strumenti di vendita e marketing
• App mobili

Queste fonti sono sia strutturate che non strutturate, il che significa che il formato dei dati non è uniforme in questa fase.

Fase di trasformazione

Nella fase di trasformazione, i dati grezzi estratti vengono trasformati e compilati in un formato adatto al sistema di destinazione. Per questo, i dati grezzi subiscono alcuni sottoprocessi di trasformazione, come ad esempio:

1. Pulizia: i dati inconsistenti e mancanti vengono gestiti.
2. Standardizzazione: viene applicato un formato uniforme in tutto.
3. Rimozione delle duplicazioni: i dati ridondanti vengono rimossi.
4. Rilevamento degli outlier: gli outlier vengono rilevati e normalizzati.
5. Ordinamento: i dati vengono organizzati in modo da aumentare l’efficienza.

Oltre a riformattare i dati, ci sono altri motivi per cui è necessaria la trasformazione dei dati. I valori nulli, se presenti nei dati, devono essere rimossi; inoltre, ci sono spesso outlier presenti nei dati che influiscono negativamente sull’analisi; essi devono essere gestiti nella fase di trasformazione. Spesso ci si trova di fronte a dati ridondanti che non aggiungono valore all’azienda; tali dati vengono eliminati nella fase di trasformazione per risparmiare spazio di archiviazione del sistema. Questi sono i problemi che vengono risolti nella fase di trasformazione.

Fase di caricamento

Una volta che i dati grezzi vengono estratti e adattati con i processi di trasformazione, vengono caricati nel sistema di destinazione, che di solito è un data warehouse o un data lake. Ci sono due modi diversi per eseguire la fase di caricamento.

1. Caricamento completo: tutti i dati vengono caricati una volta per tutte nel sistema di destinazione. È tecnicamente meno complesso, ma richiede più tempo. È ideale quando le dimensioni dei dati non sono troppo grandi.
2. Caricamento incrementale: il caricamento incrementale, come suggerisce il nome, viene eseguito in incrementi. Ha due sottocategorie.

• Caricamento incrementale a flusso: i dati vengono caricati a intervalli, di solito giornalmente. Questo tipo di caricamento è il migliore quando i dati sono in piccole quantità.
• Caricamento incrementale a batch: nel tipo di caricamento incrementale a batch, i dati vengono caricati in batch con un intervallo tra due batch. È ideale quando i dati sono troppo grandi. È veloce, ma tecnicamente più complesso.

Tipi di strumenti ETL

ETL viene eseguito in due modi, ETL manuale o ETL senza codice. Nell’ETL manuale, c’è poca o nessuna automazione. Tutto viene codificato da un team che include il data scientist, il data analyst e il data engineer. Tutte le pipeline di estrazione, trasformazione e caricamento vengono progettate per tutti i set di dati manualmente. Ciò comporta enormi perdite di produttività e risorse.

L’alternativa è l’ETL senza codice; questi strumenti di solito hanno funzioni di trascinamento e rilascio. Questi strumenti rimuovono completamente la necessità di codifica, consentendo anche ai lavoratori non tecnici di eseguire l’ETL. Per il loro design interattivo e l’approccio inclusivo, la maggior parte delle aziende utilizza Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow e Oracle (ORCL ) Data Integrator per le loro operazioni ETL.

Esistono quattro tipi di strumenti ETL senza codice nel settore dei dati.

1. Strumenti ETL commerciali
2. Strumenti ETL open source
3. Strumenti ETL personalizzati
4. Strumenti ETL basati su cloud

Migliori pratiche per ETL

Ci sono alcune pratiche e protocolli che devono essere seguiti per garantire una pipeline ETL ottimizzata. Le migliori pratiche sono discusse di seguito:

1. Comprensione del contesto dei dati: come vengono raccolti i dati e cosa significano le metriche deve essere compreso correttamente. Ciò aiuterebbe a identificare quali attributi sono ridondanti e devono essere rimossi.
2. Punti di controllo per il recupero: in caso di interruzione della pipeline e perdita di dati, è necessario avere protocolli in atto per recuperare i dati persi.
3. Registro ETL: deve essere mantenuto un registro ETL che abbia un record di ogni processo eseguito con i dati prima, durante e dopo un ciclo ETL.
4. Audit: tenere d’occhio i dati a intervalli regolari solo per assicurarsi che i dati siano nello stato desiderato.
5. Dimensioni dei dati ridotte: le dimensioni dei database e delle tabelle devono essere mantenute piccole in modo che i dati siano distribuiti più orizzontalmente che verticalmente. Questa pratica garantisce un aumento della velocità di elaborazione e, di conseguenza, accelera il processo ETL.
6. Creazione di uno strato di cache: lo strato di cache è uno strato di archiviazione dei dati ad alta velocità che memorizza i dati recentemente utilizzati su un disco dove possono essere accessi rapidamente. Questa pratica aiuta a risparmiare tempo quando i dati memorizzati nella cache sono quelli richiesti dal sistema.
7. Elaborazione parallela: trattare l’ETL come un processo seriale consuma una grande quantità di tempo e risorse dell’azienda, il che rende l’intero processo estremamente inefficiente. La soluzione è eseguire l’elaborazione parallela e più integrazioni ETL contemporaneamente.

Casi d’uso di ETL

ETL rende le operazioni lisce e efficienti per le aziende in diversi modi, ma discuteremo qui i tre casi d’uso più popolari.

Caricamento su cloud:

Archiviare i dati localmente è un’opzione costosa che fa sì che le aziende spendano risorse per l’acquisto, la manutenzione e l’esecuzione dei server. Per evitare tutto questo problema, le aziende possono caricare direttamente i dati sul cloud. Ciò salva risorse e tempo preziosi, che possono essere investiti per migliorare altri aspetti del processo ETL.

Unione dei dati da diverse fonti:

I dati sono spesso sparsi tra diversi sistemi all’interno di un’organizzazione. Unire i dati da diverse fonti in un unico luogo in modo che possano essere elaborati e analizzati per essere condivisi in seguito con gli stakeholder, viene eseguito utilizzando il processo ETL. ETL garantisce che i dati da diverse fonti siano formattati in modo uniforme mentre l’integrità dei dati rimane intatta.

Modellazione predittiva:

La presa di decisioni basata sui dati è il fondamento di una strategia aziendale di successo. ETL aiuta le aziende estraendo i dati, trasformandoli e caricandoli in database collegati a modelli di apprendimento automatico. Questi modelli di apprendimento automatico analizzano i dati dopo che sono stati sottoposti a un processo ETL e quindi effettuano previsioni basate su quei dati.

Futuro di ETL nel paesaggio dei dati

ETL svolge sicuramente il ruolo di colonna vertebrale per l’architettura dei dati; se rimarrà tale o no è ancora da vedere, poiché, con l’introduzione di Zero ETL nel settore tecnologico, sono imminenti grandi cambiamenti. Con Zero ETL, non ci sarà più bisogno dei tradizionali processi di estrazione, trasformazione e caricamento, ma i dati verranno trasferiti direttamente nel sistema di destinazione in quasi tempo reale.

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