Comprendere gli strumenti ETL come un'organizzazione incentrata sui dati

I ETL Il processo è definito come lo spostamento dei dati dall'archiviazione di origine allo storage di destinazione (tipicamente un Data Warehouse) per un utilizzo futuro in report e analisi. I dati vengono inizialmente estratti da una vasta gamma di fonti prima di trasformarli e convertirli in un formato specifico in base ai requisiti aziendali.

ETL è uno dei processi più integrali richiesti dai casi d'uso di Business Intelligence e Analytics poiché si basa sui dati archiviati nei Data Warehouse per creare report e visualizzazioni. Questo aiuta a costruire strategie efficaci in grado di fornire informazioni fruibili e operative. 

Comprendere il processo ETL

Prima che tu capisca cos'è lo strumento ETL?, devi prima comprendere il processo ETL.

• Estratto: In questa fase, i dati vengono estratti da una vasta gamma di sorgenti presenti in diversi formati come Flat File, Hadoop Files, XML, JSON, ecc. I dati estratti vengono quindi archiviati in un'area di staging dove vengono eseguite ulteriori trasformazioni. Pertanto, i dati vengono accuratamente controllati prima di essere caricati su un Data Warehouse. Avrai bisogno di una mappa dati tra l'origine e la destinazione perché il processo ETL deve interagire con vari sistemi lungo il percorso. 
• Trasformare: Questo passaggio è considerato il passaggio più importante del processo ETL. Esistono due tipi di trasformazioni che possono essere eseguite sui dati: trasformazioni di base come consolidamento, filtraggio, pulizia dei dati e standardizzazioni o trasformazioni avanzate come duplicazione, ristrutturazione delle chiavi e utilizzo di ricerche per unire i dati.
• Caricare: in questo passaggio si caricano i dati trasformati nel Data Warehouse, dove possono essere utilizzati per generare vari report e prendere decisioni analitiche chiave.

Tipi di strumenti ETL

Ecco i diversi tipi di strumenti ETL che puoi sfruttare per la tua attività:

Strumenti ETL open source

Nell'ultimo decennio, gli sviluppatori di software hanno escogitato vari prodotti ETL Open-Source. Questi prodotti sono gratuiti e il loro codice sorgente è disponibile gratuitamente. Ciò consente di migliorare o estendere le loro capacità. Gli strumenti Open-Source possono variare notevolmente in termini di integrazioni, qualità, adozione, facilità d'uso e disponibilità di supporto. Molti strumenti ETL Open-Source ospitano un'interfaccia grafica per l'esecuzione e la progettazione di pipeline di dati.

Ecco alcuni dei migliori Open Source Strumenti ETL sul mercato:

• Hadoop: Hadoop si distingue come piattaforma di calcolo distribuito per tutti gli usi. Può essere utilizzato per manipolare, archiviare e analizzare i dati di qualsiasi struttura. Hadoop è un complesso ecosistema di progetti Open-Source, che comprende oltre 20 diverse tecnologie. Progetti come MapReduce, Pig e Spark vengono utilizzati per eseguire attività ETL chiave.  
• Talend Open Studio: Talend Open Studio è uno degli strumenti ETL Open-Source più popolari sul mercato. Genera codice Java per le pipeline di dati invece di eseguire le configurazioni della pipeline tramite un motore ETL. Questo approccio unico gli conferisce un paio di vantaggi in termini di prestazioni.
• Integrazione dati Pentaho (PDI): Pentaho Data Integration è ben noto nel mercato per la sua interfaccia grafica, Spoon. PDI può generare file XML per rappresentare Pipeline ed eseguire tali Pipeline tramite il suo motore ETL.

Strumenti ETL del software aziendale

Esistono numerose società di software che supportano e vendono prodotti software ETL commerciali. Questi prodotti sono in circolazione da molto tempo e sono generalmente maturi in termini di funzionalità e adozione. Tutti i prodotti forniscono interfacce grafiche per l'esecuzione e la progettazione di ETL Pipeline e si collegano a database relazionali.

Ecco i pochi migliori strumenti ETL per software aziendali sul mercato:

• IBM Infosphere DataStage: DataStage è un prodotto ETL maturo che offre solide capacità per lavorare con i computer mainframe. È considerato uno "strumento complesso da concedere in licenza e costoso" che spesso si sovrappone ad altri prodotti di questa categoria.
• Integratore di dati Oracle: Il prodotto ETL di Oracle è sul mercato da diversi anni. Utilizza un'architettura fondamentalmente unica di altri prodotti ETL. Invece di eseguire trasformazioni nello stesso strumento ETL utilizzando risorse hardware e un processo dedicato, Oracle Data Integrator sposta prima i dati nella destinazione. Quindi esegue le trasformazioni utilizzando il cluster Hadoop o le funzionalità del database. 
• Elaborazione PowerCenter: Informatica PowerCenter è sfruttata da diverse grandi aziende ed è ben considerata dagli analisti del settore. Fa parte di una suite di prodotti più ampia, in bundle come Piattaforma Informatica. Questi prodotti sono incentrati sull'IT ma piuttosto costosi. Informatica è ritenuta meno matura di alcuni altri prodotti sul mercato per fonti non strutturate e semistrutturate. 

Strumenti ETL basati su cloud

Strumenti ETL basati su cloud hanno il vantaggio di fornire solide integrazioni ad altri servizi cloud, prezzi basati sull'uso ed elasticità. Anche queste soluzioni sono proprietarie e funzionano solo nell'ambito del fornitore Cloud. In parole povere, gli strumenti ETL basati su cloud non possono essere utilizzati nella piattaforma di un altro fornitore di cloud.

Ecco i pochi migliori strumenti ETL basati su cloud sul mercato:

• Dati Hevo: Una piattaforma No-code Data Pipeline completamente gestita come Hevo Data ti aiuta a integrare i dati da Oltre 100 origini dati (incluse oltre 30 origini dati gratuite) verso una destinazione a tua scelta in tempo reale e senza sforzo. Hevo con la sua curva di apprendimento minima può essere configurato in pochi minuti consentendo agli utenti di caricare i dati senza dover compromettere le prestazioni. La sua forte integrazione con l'ennesima fonte consente agli utenti di importare dati di diverso tipo in modo fluido senza dover codificare una sola riga.
• Data Factory di Azure: si tratta di un servizio completamente gestito che si connette a un'ampia gamma di sorgenti on-premise e cloud. Può facilmente trasformare, copiare e arricchire i dati, scrivendoli infine nei servizi dati di Azure come destinazione. Azure Data Factory supporta anche Spark, Hadoop e Machine Learning come passaggi di trasformazione.  
• Pipeline di dati AWS: AWS Data Pipeline può essere utilizzato per pianificare attività di elaborazione regolari come trasformazioni SQL, script personalizzati, applicazioni MapReduce e copia dei dati distribuiti. È anche in grado di eseguirli su più destinazioni come RDS, DynamoDB e Amazon S3.

Conclusione

Questo blog parla delle basi degli strumenti ETL e ETL. Fornisce inoltre una panoramica di un paio dei migliori strumenti ETL sul mercato appartenenti a ciascuna categoria di strumenti ETL.

Fonte: https://www.smartdatacollective.com/understanding-etl-tools-as-data-centric-organization/