La maggior parte dei team ha bisogno di molti dati, di cui si può fidare, che può interrogare e usare senza dover districare un guazzabuglio di esportazioni, discrepanze nei campi o dashboard parzialmente funzionanti. Oltre a spostare i dati, una pipeline di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) li trasforma in qualcosa di utilizzabile, scalabile e senza sorprese. Nel 2024, si stima che siano stati creati, acquisiti, copiati e consumati globalmente 149 zettabyte di dati, quindi è importante avere una pipeline in grado di semplificare l'elaborazione dei dati.

Di seguito è riportata una guida su come funzionano le pipeline ETL, perché sono utili e come progettarne una adatta alla tua attività.

Di cosa parla questo articolo?

• Che cos'è una pipeline ETL?
  
• Come funziona una pipeline ETL?
  
• Perché le aziende utilizzano le pipeline ETL?
  
• Quali sono le comuni difficoltà con ETL e come si risolvono?
  
• Come si può progettare una pipeline ETL scalabile?
  

Che cos'è una pipeline ETL?

Una pipeline ETL è un sistema che rende utilizzabili i dati grezzi e li sposta da un luogo a un altro. Questo è il significato dell'acronimo:

• Extract (estrazione): Estrae i dati dai sistemi di origine.
  
• Transform (trasformazione): Pulisce e riformatta i dati.
  
• Load (caricamento): Carica i dati in una destinazione centralizzata (ad esempio, un data warehouse).
  

In termini pratici, una pipeline ETL raccoglie dati da sorgenti come le piattaforme di pagamento, i database di prodotti e gli strumenti di analisi web. Il sistema elabora i dati, ripulendoli, unificando i formati e combinando i sistemi, quindi invia il prodotto finale in un luogo dove può essere utilizzato, ad esempio per la creazione di report, dashboard o modellazione.

E per quanto riguarda estrazione, caricamento e trasformazione (ELT)?

Tradizionalmente, le pipeline ETL trasformavano i dati prima di caricarli nel warehouse. Oggi, con un'elaborazione più veloce e uno storage più economico, molti team utilizzano l'ELT, caricando prima i dati grezzi e quindi trasformandoli all'interno del warehouse.

ELT ha un ordine di operazioni diverso, ma ha lo stesso scopo di ETL: spostare i dati in un'unica posizione e in uno stato utilizzabile.

Come funziona una pipeline ETL?

Le pipeline ETL operano su tre fasi principali: estrazione, trasformazione e caricamento, ma raramente si tratta di un’elaborazione lineare e ordinata. Una pipeline ben costruita è costantemente in movimento, gestisce diversi batch di dati, coordina le dipendenze e fornisce informazioni dettagliate prima di completare l'ultimo batch.

Ecco che cosa succede in ogni fase:

Estrazione

I metodi di estrazione variano in base al sistema. I limiti di velocità e la latenza determinano i tempi delle interfacci di programmazione delle applicazioni (API). Con i database di produzione, per ridurre al minimo il carico i team utilizzano spesso estrazioni incrementali, estraendo solo i dati che sono stati modificati dall'ultima esecuzione. La pipeline inizia estraendo i dati da qualsiasi luogo risiedano.

Le sorgenti potrebbero includere:

• Database relazionali (ad esempio PostgreSQL, MySQL)
  
• Piattaforme Software-as-a-service (SaaS), tramite le API di strumenti come i sistemi di gestione delle relazioni con la clientela (CRM), il software di supporto e i fornitori di pagamenti
  
• File semplici, registri, bucket cloud o server FTP (File Transfer Protocol)
  

Trasformazione

Questo è il cuore della pipeline ed è solitamente la parte più coinvolta. Dopo l'estrazione, i dati vengono inseriti in un ambiente di gestione temporanea per essere elaborati. La fase di trasformazione può prevedere:

• Pulizia dei dati: Rimozione delle righe danneggiate, rimozione dei record duplicati e inserimento dei valori mancanti.
  
• Standardizzazione dei dati: Armonizzazione di formati e unità (ad esempio, conversione dei timestamp, corrispondenza dei codici valute).
  
• Fusione dei dati: Combinazione delle informazioni tra le sorgenti (ad esempio, abbinando i record utente di un sistema CRM con la cronologia delle transazioni da un sistema di pagamento).
  
• Derivazione dei campi: Calcolo di nuove metriche o applicazione della business logic (ad esempio, etichettando i clienti "a rischio di abbandono" in base ai modelli di comportamento).
  

È possibile eseguire questi passaggi in linguaggi di programmazione come SQL (Structured Query Language) e Python, o tramite un motore di trasformazione come Apache Spark, a seconda delle dimensioni e dell'ambito dei dati. Ne risultano set di dati ordinati e strutturati che si adattano al modello e agli obiettivi di analisi dell'attività.

Caricamento

Una volta trasformati, i dati sono pronti per essere spostati nella destinazione finale, che potrebbe essere:

• Data warehouse cloud (ad esempio, Amazon, BigQuery)
  
• Data lake
  
• Database per il reporting
  

Il modo in cui i dati vengono caricati dipende dagli obiettivi. Alcuni team aggiungono continuamente nuovi record, altri inseriscono righe o le aggiornano per mantenere aggiornate le tabelle. Le sostituzioni di tabelle complete o la sovrascrittura delle partizioni sono comuni nel riesame dei dati.

Le pipeline efficienti gestiscono il caricamento in batch o in grandi quantità, soprattutto su scala maggiore. Questo consente di ridurre i conflitti di scrittura, evitare colli di bottiglia delle prestazioni e fornire dati utilizzabili in formato prevedibile ai sistemi a valle.

Parallelismo

In una pipeline matura, queste fasi non si verificano in sincronia. Al contrario, sono sfalsate e parallelizzate: ad esempio, mentre i dati estratti di lunedì vengono trasformati, può iniziare l'estrazione del martedì.

Questa pipeline mantiene elevata la velocità effettiva. Tuttavia, introduce anche possibili complicazioni: se qualcosa si guasta a metà, è necessario poter vedere quale fase si è interrotta e come riprendere senza corrompere il flusso di dati.

Orchestrazione

I programmi di orchestrazione come Apache Airflow, Prefect e i servizi nativi del cloud (ad esempio, AWS Glue) gestiscono queste fasi. Essi coordinano:

• Dipendenze dei task: Queste determinano cosa viene eseguito per primo e cosa segue.
  
• Pianificazione: Questo è il momento in cui inizia ogni fase (ad esempio, ogni ora, ogni giorno, in base agli eventi attivati).
  
• Gestione degli errori: La gestione degli errori fornisce i passaggi successivi quando un lavoro si blocca o si interrompe.
  
• Gestione delle risorse: Determina quali processi di calcolo vengono eseguiti, dove e quanti alla volta.
  

Senza l’orchestrazione, l'ETL diventa fragile e richiede un impegno manuale. Con essa, l’infrastruttura dei dati diventa più prevedibile e affidabile.

Perché le attività utilizzano le pipeline ETL?

Molte attività affermano di essere guidate dai dati. Tuttavia, la vera sfida consiste nell’ottenere i dati giusti in un unico punto e in uno stato utilizzabile dall’attività. Le pipeline ETL offrono ai team un modo affidabile per raccogliere, pulire e combinare i dati provenienti da tutta l'attività, in modo da utilizzarli per analisi, report, previsioni, intelligenza artificiale, audit o aggiornamenti per gli investitori.

Ecco perché le attività investono nelle pipeline ETL:

Per creare una vista unificata tra i diversi sistemi

I dati sono frammentati per impostazione predefinita. I dati di vendita potrebbero essere contenuti nel sistema CRM. Le transazioni passano attraverso la piattaforma di pagamento. L'utilizzo dei prodotti si trova in un file di registro. Ognuno di questi sistemi racconta una parte della storia.

Le pipeline ETL estraggono i dati grezzi da tali sorgenti, riconciliano i campi che si sovrappongono (ad esempio, gli ID cliente) e caricano una versione pulita e unificata in un archivio centrale. Ad esempio, un'attività SaaS potrebbe utilizzare una pipeline ETL per combinare utilizzo dei prodotti, ticket di assistenza e dati di fatturazione in modo da monitorare lo stato di salute degli account in un unico punto.

Questa visione consolidata consente un processo decisionale migliore ed è spesso l'unico modo per rispondere a domande provenienti da più soggetti come: "Quali campagne di marketing ci hanno portato i clienti più di valore?"

Per migliorare la qualità dei dati

I dati grezzi possono essere disorganizzati. Sistemi diversi utilizzano formati diversi, applicano etichette incoerenti o contengono duplicati e spazi vuoti.

Le pipeline ETL stabiliscono uno standard minimo di qualità. Ripuliscono i record sporchi, normalizzano categorie e formati e applicano le regole dell’attività prima di inviare i dati al software utilizzato da analisti o dirigenti. Questo può significare meno correzioni ad hoc, meno domande sui campi non corrispondenti e più fiducia in ciò che dicono i dati.

Per automatizzare i flussi di lavoro manuali

Senza ETL, i team spesso si affidano a esportazioni, fogli di calcolo e script che possono disfarsi se qualcuno aggiorna il nome di un campo. Questo approccio è lento e non è scalabile.

Le pipeline ETL automatizzano questi flussi di lavoro. Vengono eseguite in base a programmi o eventi, spostano i dati in modo ripetibile ed eliminano la necessità del monitoraggio umano dell’elaborazione.

Per supportare la scalabilità e la complessità

Man mano che la tua attività cresce, crescono anche i dati. Ciò significa più clienti, eventi e sistemi. Combinare manualmente quei dati diventa insostenibile.

Le pipeline ETL sono costruite per essere scalabili. Possono elaborare grandi volumi di dati, elaborarli in parallelo e adattarsi all'introduzione di nuove sorgenti e casi d'uso.

Per migliorare l'analisi e le decisioni

Le dashboard e i modelli di intelligenza artificiale sono tanto validi quanto i dati che li alimentano. Se la tua pipeline è interrotta, lo è anche la tua analisi.

Le pipeline ETL garantiscono dati tempestivi e affidabili ai responsabili delle decisioni. Questo include:

• Ricavi settimanali
  
• Tendenze di abbandono dei clienti
  
• Prestazioni del prodotto in tutti i segmenti
  
• Segnali di frode in tempo reale
  

La pipeline di dati Stripe consente alle aziende di inviano automaticamente i dati dei pagamenti e finanziari alle piattaforme, senza dover costruire e mantenere da soli la pipeline.

Per gestire il rischio e mantenere la conformità

Quando i dati, in particolare quelli sensibili, si spostano da un sistema all'altro, sono presenti dei rischi: violazioni della sicurezza, violazioni delle normative e controlli di accesso incoerenti.

Con le pipeline ETL, le aziende hanno un maggiore controllo. Possono:

• Mascherare o crittografare i campi sensibili durante l'elaborazione
  
• Registrare accessi e trasformazioni per gli audit
  
• Centralizzare i dati in ambienti con controlli di sicurezza più rigorosi
  

Tali compiti facilitano la conformità alle norme in materia di protezione dei dati, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e lo Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), e rende più difficile la perdita di dati sensibili.

Quali sono le difficoltà comuni con ETL e come si risolvono?

Le pipeline ETL sono importanti, ma raramente sono semplici. La loro complessità deriva dai dati, dai sistemi e dalla business logic coinvolti. Tuttavia, la maggior parte dei problemi può essere risolta con l'architettura e le tecniche giuste.

Ecco i problemi più comuni con ETL e il modo per superarli:

Problemi di qualità dei dati

La pipeline può funzionare perfettamente e fornire comunque risultati di scarsa qualità se i dati di origine sono incoerenti o difettosi.

Perché succede

• Formati o codici in conflitto tra i sistemi (ad esempio, "CA" e “California”).
  
• Sono presenti duplicati, valori mancanti o immissioni non corrette.
  
• I campi a valle vengono calcolati in base a errori a monte.
  

Che cosa aiuta

• Integrare la convalida dei dati nella pipeline (non come ultimo passaggio).
  
• Impostare soglie e avvisi per valori anomali o valori nulli imprevisti.
  
• Definire le regole per ciò che vale come "pulito", e documentarle.
  
• Mettere in quarantena le righe danneggiate invece di eliminarle.
  

Trasformazioni complesse

Alcune trasformazioni sono semplici. Altre si complicano rapidamente, soprattutto quando uniscono le sorgenti o applicano una logica a più passaggi.

Perché succede

• Le regole aziendali cambiano, si stratificano o non sono ben documentate.
  
• Le unioni tra i sistemi richiedono una notevole gestione dei casi limite.
  
• Le prestazioni diminuiscono quando le trasformazioni non vengono perfezionate.
  

Che cosa aiuta

• Suddividere le trasformazioni in passaggi modulari che è possibile testare, eseguirne il debug e riutilizzare.
  
• Utilizzare il controllo della versione per tenere traccia delle modifiche logiche nel tempo.
  
• Spostare i calcoli pesanti su motori distribuiti o inviarli al data warehouse, se possibile.
  
• Trattare il codice di trasformazione come codice di produzione: riesaminarlo con colleghi di pari livello, testarlo e monitorarlo.
  

Colli di bottiglia delle prestazioni e possibilità di crescita

Una pipeline che funziona correttamente con 1 milione di record potrebbe fermarsi a 10 milioni o iniziare a richiedere troppo tempo per il completamento.

Perché succede

• I processi vengono eseguiti in serie quando potrebbero essere eseguiti in parallelo.
  
• I sistemi raggiungono i limiti di input/output (I/O), unità di elaborazione centrale (CPU) o memoria.
  
• Il codice elabora i dati riga per riga anziché in blocco.
  
• Le estrazioni complete ripetute sovraccaricano i sistemi di origine.
  

Che cosa aiuta

• Progettare un parallelismo che abbia senso: partizionare per data, area e ID cliente.
  
• Ove possibile, utilizzare caricamenti incrementali anziché aggiornamenti completi.
  
• Decentrare i carichi pesanti su sistemi flessibili (ad esempio, calcolo distribuito, warehouse con scalabilità automatica).
  
• Profilare regolarmente la pipeline e migliorare i passaggi più lenti.
  

Troppi sistemi sorgente e mancanza di standardizzazione

Ogni nuova sorgente aggiunge difficoltà: API che differiscono, nomi dei campi che collidono, sorgenti che inviano i dati una volta al minuto mentre altre lo fanno una volta alla settimana.

Perché succede

• Molti sistemi delle attività non sono stati progettati per l'integrazione.
  
• I formati di origine non sono coerenti (ad esempio, esportazioni CSV, API, database legacy).
  
• I team estraggono i dati in modi diversi senza coordinamento.
  

Che cosa aiuta

• Standardizzare i metodi di estrazione ove possibile: utilizzare connettori condivisi o strumenti di inserimento centralizzati.
  
• Isolare la logica per ogni sorgente (moduli o script separati) per facilitare la manutenzione.
  
• Normalizzare la denominazione dei campi e i metadati nelle prime fasi della pipeline.
  
• Utilizzare l'acquisizione dei dati modificati (CDC), ove possibile, per sincronizzare solo gli aggiornamenti.
  

Rischi per la sicurezza e la conformità

Lo spostamento di dati sensibili, in particolare delle informazioni finanziarie o dei clienti, crea dei rischi. La pipeline deve considerare crittografia, regole sulla privacy e audit trail.

Perché succede

• I sistemi estraggono inutilmente i campi sensibili.
  
• L'archiviazione temporanea non è protetta.
  
• Non viene registrato chi ha avuto accesso, a cosa e quando.
  

Che cosa aiuta

• Mascherare o crittografare i dati sensibili durante la trasformazione.
  
• Limitare l'accesso alle aree di staging e applicare controlli basati sui ruoli.
  
• Utilizzare protocolli sicuri per l'estrazione e il trasferimento.
  
• Mantenere registri di controllo e supportare su richiesta l'eliminazione o l’oscuramento.
  

Mancanza di manutenzione e deriva della pipeline

Le pipeline richiedono un'attenzione continua poiché gli schemi di origine e le definizioni dell’attività cambiano e i processi falliscono senza dare segnale.

Perché succede

• Le pipeline mancano di osservabilità, quindi i problemi passano inosservati.
  
• Nessuno è proprietario della pipeline giorno per giorno.
  
• La logica è codificata e non documentata.
  

Che cosa aiuta

• Trattare le pipeline come un'infrastruttura vivente: con controllo della versione, monitoraggio e test.
  
• Aggiungere registrazioni, metriche e controlli di funzionalità.
  
• Utilizzare il software di orchestrazione per tenere traccia delle dipendenze e dei tentativi.
  
• Creare manuali di intervento per gli errori comuni, senza fare affidamento sulla memoria.
  

Le prassi corrette possono attenuare le difficoltà e impedire che diventino emergenze ricorrenti. Inoltre, aiuteranno a creare pipeline trasparenti, gestibili e sufficientemente resilienti perché possano crescere con la tua attività.

Come è possibile progettare una pipeline ETL scalabile?

Il vero collaudo di una pipeline ETL consiste nella qualità del funzionamento quando i dati aumentano di un fattore 10, il modello di business si evolve o 3 nuovi sistemi vengono connessi online. Una pipeline flessibile può assorbire quel cambiamento senza bloccarsi, rallentare o diventare troppo complessa.

Ecco come favorire la scalabilità della tua pipeline:

Inizia pensando alla crescita

La scalabilità consiste nell'essere pronti per qualcosa in più:

• Sorgenti
  
• Volume
  
• Team che necessitano dell’accesso
  
• Carico dovuto alle normative
  

Considera innanzitutto che cosa potrebbe guastarsi se la pipeline dovesse supportare 10 volte i dati o riempire 5 nuove dashboard. Costruiscila con una capacità sufficiente da non richiedere una costosa ricostruzione fra sei mesi.

Utilizza un'architettura che supporti la scalabilità

Alcune pipeline sono condannate fin dall'inizio perché si basano su sistemi o processi non scalabili orizzontalmente. Per evitare che questo accada:

• Scegli dei motori di elaborazione in grado di eseguire processi in parallelo su più computer
  
• Utilizzare database o spazi di archiviazione in grado di separare lo storage e l'elaborazione e scalare ciascuno di essi in modo indipendente
  
• Eseguire caricamenti batch o scritture partizionate, anziché operazioni riga per riga
  

Se una qualsiasi parte della tua pipeline esaurisce una macchina, questo rappresenta il tuo collo di bottiglia.

Progettare per l’elaborazione parallela

L’elaborazione parallela è il modo per ridurre al minimo i tempi di funzionamento e aumentare la capacità. Le pipeline seriali possono sembrare sicure, ma sono lente. Se stai elaborando un file, un cliente o una regione per volta, il throughput è limitato indipendentemente dalla potenza dell'infrastruttura. Al contrario, dovresti:

• Partizionare i dati per unità logiche (ad esempio, data, regione, ID cliente)
  
• Eseguire contemporaneamente i passaggi di estrazione, trasformazione e caricamento quando le dipendenze lo consentono
  
• Rendere senza stato ogni fase in modo che sia possibile eseguire più istanze in parallelo
  

Affidati all'elasticità del cloud

l cloud rende facile scalare l’ETL senza far crescere eccessivamente il provisioning. Ecco cosa puoi fare:

• Scalare automaticamente l’elaborazione quando la domanda raggiunge i picchi
  
• Utilizzare i servizi di object storage per lo staging, senza preoccuparti della capacità
  
• Lasciare ai servizi ETL la gestione del lavoro gravoso di allocazione delle risorse
  

Risolvi i problemi minori prima che diventino urgenti

In termini di scalabilità, le piccole scelte hanno un grande impatto. Alcune azioni utili includono:

• Utilizzo di formati di file a colonne (ad esempio, Parquet) per lo staging, per velocizzare le letture e le scritture
  
• Comprimere i file di grandi dimensioni per ridurre il tempo di I/O
  
• Scrivere query SQL efficienti ed evitare trasformazioni superflue
  
• Profilare i processi per individuare tempestivamente i colli di bottiglia
  

Mantieni modulare la pipeline

Le pipeline modulari sono più facili da far crescere, collaudare e risolverne i problemi. Si scalano dal punto di vista organizzativo e da quello tecnico. Quando è necessario aggiungere una nuova sorgente di dati o modificare una regola di trasformazione, si vuole evitare di aprire un monolito di 2.000 righe. Al contrario, dovresti:

• Suddividere la pipeline in fasi logiche (ad esempio, acquisizione, elaborazione, caricamento)
  
• Incapsulare le trasformazioni in modo che possano essere aggiornate o riutilizzate in modo indipendente
  
• Documentare in modo chiaro input, output e dipendenze
  

Costruisci per la visibilità

Con la crescita della pipeline, aumenta anche la necessità di capire che cosa sta succedendo al suo interno. Non puoi correggere o scalare ciò che non puoi vedere. Assicurati di:

• Monitorare i tempi di esecuzione dei processi, il conteggio delle righe, i tassi di errore e il livello di aggiornamento
  
• Impostare gli avvisi di errori e soglie
  
• Monitorare la genealogia dei dati in modo che i team sappiano da dove provengono i dati e come sono cambiati
  
• Registrare gli eventi di ogni fase con un contesto sufficiente, per eseguire rapidamente il debug degli errori
  

Una buona visibilità è ciò che ti consente di scalare in tutta sicurezza.