Con il rapido sviluppo delle capacità di elaborazione e delle tecniche di archiviazione, non c’è dubbio che stiamo affrontando una serie di opportunità nell’era dei dati.
Il nuovo trend basato sui dati non solo diffonde una nuova consapevolezza nel processo decisionale e nel miglioramento della performance aziendale, ma rappresenta anche un punto di rottura con le tecniche di elaborazione dati tradizionali.
La crescente complessità della realtà richiede soluzioni semplici e flessibili per una contesto altamente competitivo per le aziende. Quindi, il nuovo scenario dipenderà da come le organizzazioni utilizzano grandi volumi di Big Data per analizzare, organizzare e ristrutturare i propri processi aziendali.
I vantaggi della trasformazione dei dati
Ci sono alcuni aspetti chiave che dovremmo considerare prima di lavorare sui dati:
- Determinare i requisiti aziendali
- Comprendere e analizzare le diverse fonti
- Determina le modalità di estrazione dei dati
- Stabilire i requisiti di trasformazione dei dati
- Decidere come gestire il processo ETL
I processi Extract-Transform-Load (ETL) vengono utilizzati per estrarre, pulire, trasformare e caricare i Big Data dei dataset per un’integrazione coerente in altro sistema cloud unificato per la business intelligence (BI).
In quanto fase vitale del processo ETL, la trasformazione dei dati è necessaria per trasformare le informazioni in un formato in cui una piattaforma di business intelligence possa interagire con informazioni fruibili.
L’estrazione
Prima di organizzare i dati, il primo passo nell’approccio ETL è l’estrazione dei dati grezzi da tutte le fonti rilevanti per l’analisi. Le origini dati possono includere:
- Sistemi CRM
- piattaforme di automazione del marketing
- data warehouse su cloud
- file non strutturati e strutturati
- database applicazioni cloud e qualsiasi altra fonte di dati in grado di fornire informazioni da processare.
Una volta che tutti i dati sono stati raccolti, notiamo che i dati provenienti da diverse fonti sono strutturati in diversi formati. In questa fase, i dati devono essere organizzati in base alla dimensione e all’origine per adattarsi al processo di trasformazione.
È richiesto un certo livello di coerenza in tutti i dati da raccogliere nel sistema ed elaborare nella fase successiva.
La complessità di questo passaggio può variare in modo significativo, a seconda dei tipi di dati, del volume dei dati e della sorgente dati. Sebbene dovremmo considerare diversi fattori, la scalabilità è fondamentale.
La Trasformazione dei Dati
La trasformazione dei dati è la seconda fase del processo nell’approccio ETL. I dati devono essere puliti, mappati e trasformati. In effetti, questo è il passaggio cruciale in cui il processo ETL modifica i dati in modo tale da poter generare report.
È uno dei concetti ETL importanti in cui si applica un insieme di funzioni ai dati estratti.
La fase di trasformazione prevede l’esecuzione di una serie di funzioni e l’applicazione di serie di regole ai dati estratti per convertirli in un formato standard per soddisfare i requisiti del database di destinazione. Il livello di intervento richiesto nella trasformazione ETL dipende dai dati estratti e dalle esigenze dell’azienda.
Le sorgenti di dati qualitativamente superiori non richiedono molte trasformazioni, mentre altri set di dati potrebbero richiederlo in modo significativo. Per soddisfare i requisiti tecnici e aziendali del database di destinazione, possiamo adottare diverse tecniche di trasformazione.
Il processo ETL in un data warehouse include i seguenti passaggi durante la trasformazione dei dati:
Converti i dati in base ai requisiti aziendali.
- Formattare i dati convertiti in un formato standard per la compatibilità
- Eliminare i dati irrilevanti dai set di dati
- Ordinare e filtrare i dati
- Cancellare le informazioni duplicate
- Tradurre dove necessario.
La fase di loading o streaming
La fase conclusiva del processo ETL in tre fasi è l’atto di caricare / trasmettere in streaming i set di dati che sono stati estratti e trasformati in precedenza per essere gestiti nel database di destinazione.
Ci sono due modi per farlo; la prima è una routine di inserimento SQL che prevede l’inserimento manuale di ogni record in ogni riga della tabella del database di destinazione. L’altro approccio di caricamento utilizza un processo riservato al caricamento di una mole di dati.
L’SQL è lento, ma esegue controlli di qualità dei dati più rigorosi. Sebbene il caricamento di in “bulk” sia molto più veloce per caricare enormi quantità di dati, non considera l’integrità dei dati per ogni record. Il caricamento di un’ampia mole di dati è l’ideale per i set di dati sicuri che siano privi di errori.
Streaming ETL
Lo streaming del processo ETL è utile per casi d’uso in tempo reale: dashboard, tool dinamici e interattivi che trovano applicazione nell’ambito della customer experience. Fortunatamente, esistono strumenti che semplificano la conversione di lavori in batch periodici in una pipeline di dati in tempo reale.
La trasformazione e il caricamento dei dati possono essere estratti utilizzando una pipeline di dati basata sul flusso per eseguire query SQL e generare report e dashboard. L’applicazione ETL di streaming può estrarre i dati da qualsiasi origine e pubblicarli direttamente nell’applicazione ETL di streaming oppure la sorgente può pubblicare i dati direttamente nell’applicazione ETL di streaming ed estrarli da un’altra origine. Apache Kafka è uno strumento popolare per l’elaborazione dei dati in tempo reale. Possiamo estrarre i dati con e consentire a ETL di eseguire lo streaming nel cloud in tempo reale, senza la necessità di sistemi complessi che richiedono la codifica.
L’architettura ETL per lo streaming è scalabile e gestibile, offrendo un’ampia varietà di scenari ETL.
Vantaggi della trasformazione dei dati
Che si tratti di informazioni sui comportamenti dei clienti, processi interni, supply chain, aziende e organizzazioni in tutti i settori, capiscono che i dati hanno il potenziale per aumentare l’efficienza e generare entrate. Utilizzando il paradigma ETL, le aziende sono in grado di trarre enormi vantaggi dai propri dati, tra cui:
- Gestire i Big Data in modo più efficace: con i dati raccolti da diverse fonti, le incongruenze nei metadati possono rendere difficile la comprensione dei dati.
- La trasformazione dei dati organizza metadati migliori per rendere più facile organizzare e capire cosa c’è nel set di dati guidando l’attività del cliente
- Esecuzione di query più veloci: i dati trasformati vengono standardizzati e archiviati in macchine virtuali, dove possono essere recuperati rapidamente e facilmente.
- Miglioramento della qualità dei dati: la qualità dei dati sta diventando una delle principali preoccupazioni per le organizzazioni a causa dei rischi e dei costi derivanti dall’utilizzo di dati non validi per ottenere business intelligence.
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- La trasformazione dei dati organizza metadati migliori per rendere più facile organizzare e capire cosa c’è nel set di dati guidando l’attività del cliente