- Cos’è il processo ETL: vantaggi
- Le fasi della metodologia ETL
- ETL vs ELT: quali differenze?
- Applicazioni del processo ETL
Cos’è il processo ETL: vantaggi
Il processo ETL comprende un insieme di attività utili ad estrarre, preparare, integrare e gestire i dati provenienti da varie fonti in un unico repository. In particolare, la metodologia ETL prevede l’estrazione dei dati alla fonte, la loro trasformazione in un formato comprensibile ed applicabile, e infine il caricamento nello storage di destinazione.
L’applicazione di un sistema ETL per i dati aziendali può offrire numerosi vantaggi:
- Ottimizzare tempi e risorse: il processo di estrazione, trasformazione e caricamento può automatizzare una serie di attività (tipicamente dispendiose) per integrare e gestire i dati.
- Migliorare la Data Quality: la preparazione dei dati assicura che le informazioni integrate siano quanto più valide e coerenti, evitando di trasportare discrepanze o errori nei dati.
- Sviluppare strategie data-driven: la qualità dei dati permette al management di avere una visione completa e accurata del business, prendendo decisioni più informate ed efficaci.
- Semplificare l’analisi dati: il metodo ETL organizza i dati in modo coerente, facilitando la Data Analytics aziendale e garantendo che le informazioni siano sempre corrette.
- Supportare la Data Integration: tale processo risulta fondamentale per creare dei Data Warehouse completi, che forniscono una visione integrata delle attività aziendali.
Le fasi della metodologia ETL
Molti IT manager si chiedono se ricorrere a soluzioni manuali per il processo ETL o se investire in sistemi automatizzati: analizzando la procedura nel lungo termine, risulta più facile comprendere perché optare per uno strumento scalabile, economico e duraturo.
Le best practices della metodologia ETL comprendono le seguenti fasi:
- Extract, o estrazione: il primo passaggio consiste nel prelevare i dati da più fonti (database, gestionali aziendali, file CSV, etc.) per poi uniformarli in un formato comune. Un tool ETL riduce il rumore dei dati estratti, applica dei filtri, inserisce regole ed algoritmi.
- Transform, o trasformazione: in seguito i dati vengono trasformati nel formato necessario per il database di destinazione. Uno strumento ETL può selezionare delle colonne specifiche, rimuovere i duplicati, convertire i formati e applicare delle funzioni di calcolo.
- Load, o caricamento: infine si procede al caricamento dei dati nel nuovo sistema di gestione attraverso vari metodi, come l’importazione di file, l’integrazione di database o web services. Si tratta solitamente del passaggio più complesso della procedura ETL.
Completata l’attività finale di verifica e convalida della qualità dei dati, il processo ETL può considerarsi concluso. Se svolta manualmente, l’attività di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati può prevedere tempi più lunghi ed errori più frequenti, oltre ad una scarsa flessibilità nel caso in cui i sistemi informatici aziendali subiscano dei cambiamenti.
Proprio a favore di una maggiore efficienza e scalabilità, negli ultimi anni è diventato sempre più frequente trasformare i dati dopo il caricamento nel database finale: si parla quindi di processo ELT anziché ETL, che prevede l’inversione delle ultime due fasi operative.
ETL vs ELT: quali differenze?
Oltre alla sequenza dei due passaggi finali, ci sono alcune differenze significative tra la procedura ETL (Extract, Transform, Load) e quella ELT (Extract, Load, Transform).
Nel primo metodo, la trasformazione che precede il caricamento dei dati richiede elevate risorse di calcolo: spesso avviene in piattaforme separate dallo storage di destinazione. Il sistema ELT prevede invece la trasformazione dei dati direttamente nel repository finale, quindi all’interno del database dove vi è già integrata la capacità di calcolo necessaria.
In generale il processo ELT consente una maggiore flessibilità e scalabilità, necessitando di minori risorse di calcolo esterne, mentre la procedura ETL permette un totale controllo sulla trasformazione dei dati, richiedendo però una maggiore capacità di calcolo iniziale.
Applicazioni del processo ETL
Il processo ETL aiuta a eliminare gli errori, i colli di bottiglia e la latenza dei dati per garantire un flusso regolare di dati da un sistema all’altro. Ecco alcuni dei principali casi d’uso:
- Migrazione dei dati da un sistema legacy a un nuovo repository.
- Centralizzazione delle fonti di dati per ottenere una versione consolidata dei dati.
- Arricchire i dati di un sistema con quelli di un altro sistema.
- Fornire un set di dati stabile per le soluzioni di Data Analytics.
- Conformità agli standard GDPR.
Qlik Sense, il software di Business Intelligence proposto da ITReview, è uno tra gli strumenti leader per le funzionalità di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati e rappresenta, inoltre, una soluzione di Business Intelligence completa, in grado di dare un valore concreto ai dati aziendali.