Extract, Transform, Load (ETL) è un processo fondamentale nel contesto dei database, utilizzato in particolare durante gli sforzi di integrazione e migrazione dei dati. Implica l'estrazione di dati da varie fonti, la loro trasformazione per soddisfare lo schema o il formato richiesto e il caricamento dei dati trasformati in un sistema di destinazione, che di solito è un database. L'ETL è fondamentale per il trasferimento dei dati tra sistemi eterogenei, il consolidamento dei data warehouse e la sincronizzazione dei data store operativi. Poiché ETL semplifica le attività di analisi dei dati, è diventato un componente fondamentale nelle iniziative di Business Intelligence (BI) e nei sistemi di data warehouse.
Il primo passaggio del processo ETL, l'estrazione, prevede il recupero dei dati da varie fonti come database relazionali, database NoSQL, file flat, sistemi ERP, sistemi CRM o persino API e servizi Web esterni. I dati possono essere omogenei o eterogenei e possono presentare incoerenze, attributi mancanti o persino voci danneggiate. Durante la fase di estrazione, i dati vengono letti ed estratti da queste fonti senza apportare modifiche o trasformazioni agli stessi, garantendo che i dati grezzi rimangano intatti.
Transform, il secondo passaggio, si concentra sulla conversione dei dati grezzi estratti in un formato coerente. Questo passaggio potrebbe comportare diversi processi secondari, come la pulizia dei dati, la profilazione dei dati, la standardizzazione del formato, la deduplicazione, l'arricchimento e altro ancora. Poiché i dati possono provenire da varie fonti e formati, è essenziale standardizzare e armonizzare il formato dei dati, assicurando che sia conforme allo schema dei dati e alle regole aziendali del sistema di destinazione. La trasformazione dei dati a volte può essere complessa e comporta manipolazioni avanzate dei dati come il pivoting, l'aggregazione o il filtraggio dei dati. Questo passaggio mira a garantire la qualità complessiva dei dati e l'usabilità nel sistema di destinazione, soddisfacendo in ultima analisi i requisiti per il reporting, l'analisi e altri processi aziendali.
Il passaggio finale, il caricamento, prevede l'inserimento dei dati trasformati nel sistema di destinazione. Può trattarsi di un data warehouse, un data lake o qualsiasi altro tipo di sistema di gestione del database (DBMS). Il processo di caricamento può richiedere molte risorse e potrebbe essere necessario eseguirlo in batch più piccoli per ottimizzare le prestazioni e ridurre il rischio di tempi di inattività del sistema. Durante questa fase, il processo ETL esegue anche le attività necessarie come la convalida dei dati, l'applicazione dell'integrità referenziale e l'indicizzazione, assicurando che i dati siano archiviati in modo accurato ed efficace nel sistema di destinazione.
ETL svolge un ruolo fondamentale nella piattaforma senza codice AppMaster, che fornisce un modo efficiente per creare applicazioni back-end, web e mobili. Applicando i processi ETL, AppMaster migliora notevolmente e semplifica l'integrazione dei dati da varie fonti nelle sue applicazioni. Inoltre, l'affidabilità e la scalabilità del processo ETL lo rendono adatto alla gestione delle grandi quantità di dati coinvolti nei casi d'uso aziendali e ad alto carico.
Gartner stima che i processi ETL consumino oltre il 70% dello sforzo e della manodopera nei progetti di data warehouse. Nonostante le sfide associate all'ETL, le aziende e le organizzazioni di tutte le dimensioni devono integrare i dati provenienti da fonti diverse per eseguire attività critiche come reportistica, processo decisionale e previsione. Di conseguenza, sono stati sviluppati numerosi strumenti e tecnologie per semplificare e automatizzare il processo ETL, offrendo interfacce drag-and-drop, connettori predefiniti e diagrammi di flusso visivi.
Apache NiFi, Talend, Informatica PowerCenter, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) e Google Cloud Data Fusion sono strumenti ETL popolari che offrono una suite completa di funzionalità per facilitare i processi di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati. Questi strumenti forniscono agli utenti flessibilità e capacità di personalizzazione, consentendo loro di progettare e gestire flussi di lavoro ETL complessi e monitorare le prestazioni dei loro processi di integrazione dei dati.
Con l'aumento della popolarità delle soluzioni basate su cloud, anche i processi ETL si sono evoluti per adattarsi alle architetture native del cloud, supportando carichi di lavoro ETL serverless e scalabili. Le piattaforme Big Data, come Apache Hadoop e Apache Spark, offrono anche potenti funzionalità ETL, consentendo alle organizzazioni di elaborare enormi quantità di dati in modo efficiente ed economico.
Il processo di estrazione, trasformazione, caricamento (ETL) è una componente vitale delle attività di integrazione e migrazione dei dati, garantendo un flusso di dati continuo tra sistemi eterogenei. Poiché le organizzazioni continuano a generare e consumare grandi quantità di dati, i processi ETL diventano sempre più critici per le operazioni aziendali e il processo decisionale. La piattaforma no-code AppMaster sfrutta i processi ETL per accelerare e semplificare lo sviluppo delle applicazioni, consentendo alle aziende di creare applicazioni robuste e altamente scalabili con un debito tecnico minimo.
