Prima di poter analizzare i dati, è necessario ingerirli.
Che cos'è l'ingestione dei dati?
L'ingestione dei dati è il processo di importazione dei dati da una o più fonti e il loro trasferimento in una posizione di destinazione per l'archiviazione o l'utilizzo immediato. È il primo passo fondamentale nella pipeline dell'architettura dei dati e un prerequisito per qualsiasi progetto di business analytics o data science.
Ogni azienda dispone di una combinazione unica di fonti di dati. Le fonti di dati più comuni includono app e piattaforme, data lake, database, dispositivi IoT, fogli di calcolo e file CSV, e i dati pubblici possono essere persino raschiati dal web. Le destinazioni dei dati ingeriti includono data warehouse, data mart, database e archivi di documenti. Se si prevede di utilizzare o trasformare i dati immediatamente, la destinazione potrebbe anche essere un'area di sosta temporanea.
Conoscere i tipi di ingestione dei dati
Il tipo di ingestione dei dati dipende da diversi fattori, tra cui la tempistica dell'elaborazione delle informazioni e il metodo di archiviazione.
Elaborazione in lotti
L'elaborazione in batch è un tipo comune di ingestione dei dati in cui gli strumenti di ingestione elaborano i dati in batch discreti a intervalli di tempo periodici programmati. Questa elaborazione può anche essere attivata da determinate condizioni, come richieste in arrivo o cambiamenti di stato del sistema.
L'elaborazione in batch è di solito la scelta migliore quando non si ha bisogno di dati immediati. Ad esempio, se si sta monitorando l'andamento delle vendite, è probabile che sia necessario estrarre batch di dati aggiornati sulle vendite solo una volta al giorno.
Elaborazione in tempo reale
Gli strumenti ETL per l'ingestione dei dati ingeriscono i dati grezzi, li spostano in un'area di staging, li puliscono, li trasformano e quindi li caricano nel magazzino di destinazione. La fase di trasformazione è unica per l'ETL e l'ELT (trattata in seguito) e mira a convalidare e standardizzare i dati in modo che siano utili, coerenti e compatibili con gli strumenti di business intelligence.
Le trasformazioni comuni dei dati comprendono la convalida, la pulizia, la deduplicazione, l'aggregazione, il filtraggio, la riepilogo e la revisione del formato.
ETL (Estrazione, trasformazione, caricamento)
Gli strumenti di ingestione dei dati ETL ingeriscono i dati grezzi e li spostano in un'area di staging, dove possono essere puliti e trasformati prima di essere caricati nel magazzino di destinazione.
Questa fase di trasformazione è unica per l'ETL e l'ELT (trattati in seguito). L'obiettivo della trasformazione è convalidare e standardizzare i dati in modo che siano utili, coerenti e compatibili con gli strumenti di business intelligence.
Le trasformazioni comuni dei dati includono:
- Convalida - Assicurare che i dati siano accurati e non corrotti.
- Pulizia: rimozione di dati obsoleti, corrotti e incompleti.
- Deduplicazione - Rimozione dei dati duplicati
- Aggregazione - Unione di dati provenienti da diverse fonti
- Filtraggio - Raffinare i set di dati eliminando i dati irrilevanti o sensibili.
- Riassunto - Esecuzione di calcoli per creare nuovi dati.
- Revisione del formato: conversione dei tipi di dati in un formato coerente e compatibile con il software di analisi.
ELT (Estrarre, caricare, trasformare)
Gli strumenti di ingestione dei dati ELT estraggono e caricano immediatamente i dati grezzi nel magazzino di destinazione. Qui i dati possono essere puliti e trasformati secondo le necessità.
La controparte decennale dell'ELT, l'ETL, era più che altro una necessità quando le aziende utilizzavano sistemi di archiviazione dati on-premise e sistemi di analisi interni. Queste soluzioni on-premise richiedevano server di dati costosi e potenza di elaborazione per l'archiviazione dei dati. Poiché le aziende non volevano pagare per immagazzinare dati inutili, hanno prima sfrondato e preparato i dati il più possibile.
Oggi, i data warehouse cloud consentono alle aziende di qualsiasi dimensione di accedere a storage e analisi di livello enterprise a una frazione del costo. Molti team di analisi ora indirizzano i dati grezzi direttamente al magazzino di destinazione, eliminando la "trasformazione" dalla pipeline di ingestione dei dati e lasciando che avvenga in un secondo momento (ETL). Questo approccio semplifica e automatizza completamente il percorso dall'origine alla destinazione, accelerando il processo di ingestione ed eliminando gli errori umani.
Scegliere i giusti strumenti di ingestione dei dati
Gli strumenti di ingestione dei dati automatizzano il processo di ingestione e molti di essi offrono anche funzioni di ETL/ELT. Per trovare gli strumenti più adatti alle vostre esigenze, considerate le caratteristiche dei dati che volete ingerire. Queste caratteristiche includono il formato, la frequenza, la dimensione, la sicurezza, l'interoperabilità e la facilità d'uso dei dati.
Per trovare gli strumenti più adatti alle vostre esigenze, considerate le caratteristiche dei dati che volete ingerire:
- Formato - I vostri dati sono strutturati, semi-strutturati o non strutturati? Se lavorate con dati non strutturati (soprattutto file video e audio), la scelta migliore è quella di uno strumento di ingestione dei dati con archiviazione su cloud e un processo di ELT. Cercate anche strumenti che diano priorità alla velocità di caricamento.
- Frequenza - È necessario elaborare i dati in tempo reale o è possibile utilizzare l'elaborazione batch? Se si tratta di un'elaborazione dei dati in tempo reale, si devono utilizzare strumenti costruiti per questo scopo specifico. L'elaborazione in batch è un compito più facile da gestire per il software.
- Dimensione - Quanti dati è necessario caricare? Se lavorate con insiemi di dati di grandi dimensioni o ad alto volume, è probabile che utilizziate lo storage cloud e l'ELT. Cercate strumenti che diano priorità alla rapidità di caricamento e all'ELT.
- Sicurezza - Se lavorate con dati sensibili, lo strumento ha le caratteristiche necessarie per mantenerli sicuri e conformi?
- Interoperabilità - Lo strumento è compatibile con tutte le fonti che si desidera utilizzare?
- Facilità d'uso - Lo strumento richiede la scrittura di script e codice? Le funzioni low-code/no-code sono più adatte a chi non dispone di risorse ingegneristiche e consentono di risparmiare una notevole quantità di tempo.
Ecco alcuni strumenti che possono aiutare nel processo di ingestione dei dati:
SnapLogic
SnapLogic può integrarsi con centinaia di applicazioni e piattaforme diverse, recuperando i dati tramite l'elaborazione batch e inviandoli al magazzino di destinazione o all'applicazione definita dall'utente. Questa piattaforma low-code/no-code consente di costruire senza problemi pipeline complesse, comprese le trasformazioni e le analisi, attraverso strumenti e piattaforme diverse. SnapLogic supporta database e applicazioni basati su cloud e on-premise, compresi tutti i principali formati di file(XML, JSON) e protocolli di trasferimento.
Apache Kafka
Apache Kafka è un framework open-source per l'ingestione dei dati che cattura lo streaming analitico in tempo reale, alimentando pipeline di dati ad alte prestazioni. La piattaforma è nota per il suo elevato throughput e per le sue latenze che raggiungono i 2ms. Se avete bisogno di elaborare i dati in tempo reale, Apache Kafka è una delle migliori opzioni disponibili.
Fronte d'onda
Wavefront è un sistema di gestione delle informazioni di laboratorio (LIMS) ospitato da cloud con analisi in streaming per acquisire i dati dei test, monitorare le metriche di laboratorio in tempo reale e gestire ordini e campioni. La piattaforma è in grado di scalare fino a carichi di query molto elevati, il che la rende adatta a casi d'uso basati su laboratori industriali, tra cui l'industria aerospaziale e della difesa, la produzione di materiali e le operazioni di fonderia.
Lasciate che SnapLogic gestisca il vostro processo di ingestione dei dati
L'ingestione dei dati è il primo passo fondamentale di qualsiasi progetto di analisi dei dati. Se una qualsiasi parte del processo di ingestione non va a buon fine, i dati potrebbero essere incoerenti, rendendo difficile, se non impossibile, formulare previsioni e approfondimenti intelligenti.
Fortunatamente, con SnapLogic, è possibile ingerire dati in modo sicuro e affidabile da qualsiasi fonte e consegnarli alla destinazione prescelta. E grazie ai connettori low-code/no-code di SnapLogic, non è mai stato così facile per le aziende di ogni dimensione costruire pipeline di dati completamente personalizzabili e di livello enterprise.
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