Gli strumenti ETL (Extract, Transform, Load) sono strumenti software progettati per l’estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati da diverse fonti di dati verso un data warehouse o un data lake nel cloud. Questi strumenti sono fondamentali per l’analisi dei dati e per la creazione di report, dashboard e modelli di intelligenza artificiale.
Sviluppo ed evoluzione degli Strumenti ETL
Gli strumenti ETL per l’estrazione dei dati hanno avuto origine dalla necessità di gestire grandi volumi di dati provenienti da fonti disparate e di trasformarli in formati utilizzabili per l’analisi e il reporting. Il concetto di ETL è stato sviluppato nel contesto del data warehousing tradizionale, dove le aziende hanno iniziato a riconoscere il valore di conservare i dati storici e operativi in un’unica posizione centrale per analisi e reportistica.
Quindi si può affermare che il primo processo di sviluppo degli strumenti ETL sia concomitante con la nascita dei data warehousing. Negli anni ’80 e ’90, con la crescente complessità delle attività aziendali e la disponibilità di tecnologie informatiche più potenti, le organizzazioni hanno iniziato a sviluppare data warehouse per integrare, archiviare e analizzare i dati provenienti da più fonti. Tuttavia, l’acquisizione e la preparazione dei dati per il data warehouse erano spesso processi manuali e laboriosi.
Per automatizzare e semplificare il processo di acquisizione e preparazione dei dati, sono emersi gli strumenti ETL. Questi strumenti sono stati progettati per semplificare le attività di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati, consentendo agli sviluppatori di definire flussi di lavoro che gestiscono automaticamente questi processi.
E’ infatti nei primi anni 2000 che abbiamo già presente sul mercato un pacchetto di applicativi specializzati per l’estrazione dei dati. Da questa prima generazione, abbiamo alcuni esempi di strumenti ETL che sono arrivati fino ai giorni nostri, partendo dai primi approcci fino ad arrivare ad evolversi nei giorni nostri come importanti strumenti per l’elaborazione dei dati:
- Informatica PowerCenter: Informatica PowerCenter è uno dei primi e più noti strumenti ETL. È stato introdotto da Informatica Corporation ed è diventato uno degli strumenti preferiti per l’estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati in molte aziende.
- IBM InfoSphere DataStage: IBM InfoSphere DataStage è un altro strumento ETL ampiamente utilizzato, sviluppato da IBM. Offre funzionalità complete per l’estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati, nonché capacità di integrazione con altre soluzioni di IBM.
- Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS): SSIS è un componente di SQL Server di Microsoft, introdotto con SQL Server 2005. È stato utilizzato da molte aziende per creare pacchetti ETL per l’estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati.
- Oracle Data Integrator (ODI): Oracle Data Integrator è stato sviluppato da Oracle Corporation per l’integrazione dei dati. Offre funzionalità ETL avanzate, tra cui l’elaborazione parallela, la gestione dei metadati e la gestione della qualità dei dati.
- SAP BusinessObjects Data Services (BODS): SAP BusinessObjects Data Services, precedentemente noto come SAP Data Integrator, è uno strumento ETL sviluppato da SAP per l’estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati da diverse fonti.
Infatti, nel corso degli anni, gli strumenti ETL hanno subito significative evoluzioni per adattarsi ai cambiamenti tecnologici e alle esigenze aziendali in continua evoluzione. Con l’avvento del cloud computing e delle grandi quantità di dati generate dai social media, dai dispositivi connessi e da altre fonti, gli strumenti ETL si sono evoluti per gestire queste sfide, offrendo scalabilità, flessibilità e prestazioni elevate. Molte nuove realtà applicative si sono aggiunte a quelle esistenti:
- AWS Glue: AWS Glue è uno strumento di ETL completamente gestito offerto da Amazon Web Services (AWS). Consente di estrarre, trasformare e caricare i dati in modo scalabile, utilizzando servizi cloud come Amazon S3 e Amazon Redshift. Glue offre anche funzionalità di catalogazione dei dati e generazione automatica di codice ETL.
- Google Cloud Dataflow: Google Cloud Dataflow è un servizio di elaborazione dei dati e di ETL completamente gestito offerto da Google Cloud Platform. Utilizza il modello di programmazione Apache Beam per definire e eseguire flussi di lavoro di elaborazione dei dati in modo scalabile e affidabile.
- Azure Data Factory: Azure Data Factory è uno strumento di ETL gestito offerto da Microsoft Azure. Consente di creare flussi di lavoro di integrazione dei dati che possono estrarre, trasformare e caricare i dati da una vasta gamma di origini e destinazioni, sia nel cloud che on-premises.
- Talend Cloud: Talend offre una suite di prodotti per l’integrazione dei dati, tra cui Talend Cloud, una piattaforma di ETL basata sul cloud. Talend Cloud offre funzionalità di integrazione dei dati, inclusi strumenti per l’estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati, oltre a funzionalità di gestione dei metadati e collaborazione in ambiente cloud.
- Matillion: Matillion è una piattaforma di ETL costruita per i data warehouse cloud come Amazon Redshift, Google BigQuery e Snowflake. Offre un’interfaccia intuitiva basata su blocchi per la progettazione di flussi di lavoro ETL e fornisce integrazioni predefinite con molte fonti di dati comuni.
Questa ultima generazione di strumenti ETL si sono anche integrati con altre tecnologie, come l’elaborazione in tempo reale, l’intelligenza artificiale e l’analisi predittiva, per consentire alle aziende di ottenere insights più rapidi e approfonditi dai loro dati.
Oggi, gli strumenti ETL per l’estrazione dei dati nel cloud computing rappresentano una parte essenziale dell’infrastruttura tecnologica per molte organizzazioni, consentendo loro di sfruttare al meglio i dati per prendere decisioni informate e ottenere vantaggi competitivi.
Le tre fasi principali del processo ETL
Il processo ETL (Extract, Transform, Load) è un approccio sistemico per l’acquisizione, la trasformazione e il caricamento dei dati da una o più fonti di dati verso un data warehouse, un data lake o un’altra destinazione di memorizzazione dati.
- Extract (Estrazione): Questa fase coinvolge l’estrazione dei dati da una o più fonti di dati. Le fonti di dati possono essere database relazionali, file flat, servizi web, API, applicazioni SaaS (Software as a Service) o qualsiasi altra risorsa che contiene dati rilevanti. Gli strumenti ETL nel Cloud Computing offrono soluzioni per connettersi a queste fonti e recuperare i dati in modo efficiente.
- Transform (Trasformazione): Dopo l’estrazione dei dati, è spesso necessario applicare trasformazioni per preparare i dati per l’analisi. Queste trasformazioni possono includere la pulizia dei dati, la normalizzazione, l’arricchimento dei dati con informazioni aggiuntive, la creazione di nuove colonne o la combinazione di dati da più fonti. Gli strumenti ETL nel Cloud Computing forniscono funzionalità per eseguire queste trasformazioni in modo efficiente e scalabile, spesso utilizzando linguaggi di programmazione o interfacce visive per la creazione di flussi di lavoro di trasformazione dei dati.
- Load (Caricamento): Una volta trasformati, i dati vengono caricati nel data warehouse o nel data lake nel cloud, dove possono essere utilizzati per analisi e reporting. Gli strumenti ETL nel Cloud Computing gestiscono il processo di caricamento dei dati, garantendo la coerenza e l’integrità dei dati durante il trasferimento e archiviando i dati in modo ottimizzato per le prestazioni di interrogazione.
Prima Fase ETL: l’estrazione da fonti di dati
La prima fase del processo ETL consiste proprio nell’estrazione dei dati da fonti di vario genere. Nel corso degli anni queste fonti sono variate sia nel contenuto che nella forma. Le prime fonti di dati sono stati e sono tuttora i Database relazionali (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle e altri). Questi sono molto diffusi e si tratta quindi di una fonte di dati molto comune: i database, infatti si utilizzano da decenni per raccogliere ed immagazzinare dati. I dati che contengono sono in forma relazionale ed altamente strutturata ed ordinata, e quindi possono essere estratti sotto forma di tabelle, viste attraverso le query SQL.
Altra forma molto comune di fonte di dati è quella racchiusa sotto il nome di “File Flat“. Si tratta di file contenenti dati in forma ordinata e strutturata, come file CSV (Comma-Separated Values), file Excel o file XML. Questi sono utilizzati da tantissimi anni, sono molto comuni e sono così semplici da utilizzare tanto che è stata la prassi (e in gran parte lo è ancora) più comune di raccolta di dati da parte di qualsiasi persona. In questo caso, i dati vengono estratti dai file utilizzando dei parser specifici per ciascun formato.
Negli ultimi anni le tecnologie aziendali sono cambiate e con l’avvento del web e dei nuovi strumenti aziendali, la raccolta dei dati ed il loro immagazzinamento è cambiato notevolmente rispetto ai due casi precedenti. Molte organizzazioni utilizzano oggi applicazioni SaaS (Software as a Service) distribuite che forniscono delle valide piattaforme di raccolta, gestione e analisi dei dati come Salesforce, HubSpot, Google Analytics e molte altre ancora. I dati possono essere estratti da queste applicazioni utilizzando API o connettori specifici forniti dagli strumenti ETL.
Ma la raccolta dati non si limita più principalmente alla raccolta dati tramite l’attività umana, e molte di esse sono diventate completamente automatizzate ed introdotte nella realtà esterna alle aziende. Con l’avvento dell’Internet of Things (IoT) tutto il mondo che ci circonda è disseminato di sensori e dispositivi che registrano dati continuamente. Questo flusso di dati continuo e generalizzato richiede un particolare approccio, in grado di selezionare, estrarre e analizzare i dati grezzi e convertili in informazioni a più alto livello. E’ chiaro che a questo livello il processo ETL diventa più complesso richiedendo l’apporto di strumenti di analisi e reporting, portando così ad una ulteriore evoluzione delle funzionalità offerte dagli strumenti ETL oggi disponibili.
Ultima evoluzione della fonte dei dati sono i Data Lake. Si tratta di archivi centralizzati di dati grezzi, non strutturati e semi-strutturati. Si tratta di mole enormi di dati, spesso non correlati tra di loro, spesso senza alcuna correlazione. Anche in questo caso, gli strumenti ETL sono in grado, grazie alle nuove innovazioni del trattamento dei Big Data, a trattare ed estrarre da queste mole di dati informazioni ordinate e strutturate da poter poi elaborare per ulteriori analisi.
Seconda Fase ETL: la trasformazione dei dati
Dopo aver raccolto i dati, si passa alla seconda fase: la trasformazione dei dati dell’ETL. In questa fase vengono utilizzati una varietà di strumenti e tecniche per manipolare e preparare i dati per l’analisi. Infatti le modalità sono molteplici e possono essere generalizzate in vari gruppi. Per prima cosa i linguaggi di programmazione, in particolare Python, Perl e R sono utilizzati per implementare delle complesse manipolazioni dei dati, in modo programmatico. Questi linguaggi offrono una flessibilità ed un controllo completo sulle modalità di trasformazione dei dati.
Un approccio più classico della trasformazione dei dati, ma molto più limitato rispetto al caso precedente, è l’utilizzo di SQL (Structured Query Language), specializzato nell’eseguire operazioni di trasformazione dei dati provenienti da database relazionali. Le query SQL infatti sono in grado di filtrare, aggregare, unire e trasformare i dati direttamente direttamente durante l’estrazione dei dati dai database.
Un altro approccio più recente è quello dell’utilizzo di strumenti ETL visivi. Infatti molti strumenti ETL offrono tra i loro servizi un’interfaccia grafica che consente agli utenti di progettare flussi di lavoro di trasformazione dei dati utilizzando una rappresentazione visuale delle operazioni di trasformazione. Questi strumenti consentono agli utenti di trascinare e rilasciare componenti per eseguire operazioni di trasformazione come mapping di colonne, filtri, aggregazioni e altro ancora.
Per quanto riguarda i Big Data, è necessario utilizzare degli strumenti di trasformazione dei dati specifici. Negli ultimi anni si sono infatti affermati un set di framework specializzati nell’elaborazione dei dati distribuiti. Apache Spark, Apache Hadoop, o Apache Flink forniscono potenti capacità di elaborazione distribuita per la trasformazione dei dati su grandi dataset. Questi framework consentono di scalare l’elaborazione dei dati su cluster di macchine e offrono una varietà di funzionalità per la trasformazione e l’analisi dei dati.
Altre modalità di elaborazione e trasformazione dei dati che negli ultimi anni si stanno affermando sempre di più nel mondo aziendale sono gli Strumenti di business intelligence (BI). Alcuni strumenti di BI offrono funzionalità per la trasformazione dei dati durante il processo di creazione di report e dashboard. Questi strumenti consentono di applicare filtri, aggregazioni, calcoli e altre trasformazioni ai dati per creare visualizzazioni significative e informative.
Al termine della fase di trasformazione nell’ETL, i dati assumeranno diverse strutture a seconda delle necessità specifiche dell’azienda e dei requisiti dell’applicazione. Generalmente si hanno delle strutture di tipo tabulare e relazionale, oppure a formato gerarchico come JSON e XML. In casi più complessi questi dati possono essere organizzati in strutture più complesse come modelli a grafi, dove gli elementi dati sono rappresentati come nodi e le relazioni tra i dati sono rappresentate come archi. Questo formato è utile per rappresentare dati altamente connessi, come le relazioni sociali o le reti di infrastrutture.
Inoltre i dati possono subire delle trasformazioni di aggregazione o di sintesi, in cui la loro complessità viene gradualmente ridotta per migliorare le prestazioni e focalizzare i dati verso determinati obiettivi. Oppure in senso opposto, i dati possono venire integrati ed arricchiti con informazioni aggiuntive provenienti da altre fonti.
Terza Fase: il caricamento dei dati
Nella fase di caricamento dei dati nell’ETL, i dati trasformati vengono caricati in una destinazione di memorizzazione. Questa destinazione può essere un data warehouse, un data lake, un database relazionale, un sistema di archiviazione cloud o qualsiasi altra piattaforma progettata per memorizzare e gestire grandi volumi di dati. La scelta della destinazione dipende dalle esigenze specifiche dell’azienda e dal tipo di analisi o applicazioni che verranno eseguite sui dati.
Comunque ultimamente i metodi tradizionali di data warehousing e i database relazionali si stanno integrando e rimpiazzando con i più moderni servi forniti dai Sistemi di Archiviazione Cloud: Con l’adozione diffusa del cloud computing, molte organizzazioni utilizzano servizi di archiviazione cloud come Amazon S3, Google Cloud Storage o Azure Blob Storage per archiviare i loro dati. Questi sistemi offrono scalabilità, affidabilità e prestazioni elevate per il caricamento e l’archiviazione dei dati.