Automazione dei dati

A fronte del continuo aumento dei dati, delle sorgenti e delle tipologie di dati, le organizzazioni hanno sempre più bisogno di strumenti e strategie per poter elaborare tali dati e ricavarne informazioni dettagliate fruibili. La trasformazione di dati grezzi e disordinati in dati di qualità puliti è un passaggio fondamentale a questo scopo. Nei paragrafi successivi parleremo di automazione dei dati e del suo impiego, illustrando le best practice per la costruzione di procedure di automazione dei dati all'interno di un'organizzazione.

Che cos'è l'automazione dei dati?

L'automazione dei dati è una tecnica sempre più diffusa di gestione dei dati. L'automazione dei dati consente a un'organizzazione di raccogliere, caricare, trasformare, immagazzinare, elaborare e analizzare dati utilizzando tecnologie che non richiedono alcun intervento umano. Automatizzando attività lunghe e ripetitive come acquisizione, trasformazione, convalida, pulizia, integrazione e analisi dei dati, l'automazione consente alle organizzazioni di sfruttare al meglio i loro dati, rendendo più semplici e veloci i processi decisionali guidati dai dati.

Quali sono esempi di automazione dei dati? 

Un esempio comune di automazione dei dati è Extract, Transform, and Load (ETL). L'ETL consente ai tecnici di estrarre dati da diverse fonti, trasformarli in risorse fruibili e affidabili e caricare i dati in sistemi accessibili agli utenti finali, che li potranno utilizzare a valle per risolvere problemi operativi. 

L'automazione può essere applicata a vari tipi di dati, sia strutturati sia non strutturati. Può essere utilizzata inoltre su diverse sorgenti di dati, ad esempio database interni ed esterni, sorgenti di dati in cloud, applicazioni di terze parti, servizi web e API. Le pipeline di dati possono essere automatizzate in diversi modi. Ad esempio, possono essere:

• Programmate: La modalità più diffusa per l'automazione dei processi di gestione dei dati è la programmazione in orari o a intervalli specifici. Ad esempio, molte organizzazioni programmano pipeline di dati notturne che vengono avviate automaticamente ogni 24 ore, elaborando tutti i dati raccolti nell'arco della giornata. 
• Attivate: I processi di elaborazione dei dati possono essere avviati automaticamente in presenza di determinate condizioni o quando si verificano eventi specifici. Ad esempio, una pipeline di dati che acquisisce nuovi dati da file memorizzati in cloud può essere automatizzata per attivarsi quando arriva un nuovo file. Questa tecnica fa sì che la pipeline di dati operi solo quando necessario e non consumi risorse preziose quando non sono disponibili nuovi dati.
• In streaming: Una pipeline in streaming può essere utilizzata per elaborare dati grezzi in modo pressoché istantaneo. Il motore di elaborazione del flusso elabora i dati in tempo reale man mano che vengono generati, offrendo una valida opzione alle organizzazioni che accedono a dati provenienti da sorgenti in streaming, come mercati finanziari o social media.
   

Quali sono i vantaggi dell'automazione dei dati?

L'efficacia a lungo termine di una pipeline di dati dipende dall'automazione, perché questa può migliorare sensibilmente i processi di analisi dei dati e aiutare le organizzazioni a sfruttare tutto il potenziale del loro patrimonio di dati. In particolare, l'automazione offre numerosi vantaggi: 

• Migliore qualità dei dati: L'elaborazione manuale di grandi quantità di dati espone le organizzazioni al rischio di errori umani. L'automazione dei dati riduce gli errori umani assicurando che i dati vengano caricati in modo omogeneo e strutturato.
• Risparmio di costi: Spesso è meno costoso utilizzare per l'analisi dei dati risorse di calcolo piuttosto che ore di lavoro dei dipendenti. 
• Maggiore capacità di generare informazioni approfondite: Una corretta strategia di automazione dei dati consente agli ingegneri di concentrarsi su compiti più produttivi come l'estrazione di informazioni fruibili invece di occuparsi della pulizia dei dati. L'automazione consente inoltre ai data scientist di lavorare con dati completi, di alta qualità e aggiornati. 
• Maggiore produttività: L'automazione favorisce un'analisi e un'elaborazione dei dati più efficienti, riducendo il tempo e l'impegno richiesto ai dipendenti per attività ripetitive o banali. 
• Maggiore velocità di analisi: L'elaborazione di grandi quantità di dati da sorgenti disparate non è facile per un essere umano, mentre i computer possono svolgere questa compito lungo e complesso in modo efficiente. I dati possono quindi essere standardizzati e validati prima di essere caricati in un sistema unificato. 
   

Quali sono le problematiche comuni dell'automazione dei dati?

L'automazione dei dati offre molti vantaggi, ma anche alcuni limiti. Alcune possibili limitazioni e problematiche dell'automazione dei dati sono:

• Costo di investimento iniziale: Implementare strumenti o sistemi di automazione dei dati comporta spesso costi di investimento iniziali o canoni di abbonamento. Tuttavia, una volta impostata, l'automazione dei dati farà risparmiare molto denaro all'organizzazione a lungo termine. 
• Evoluzione dei ruoli del team: Se non si devono più concentrare su attività manuali, i data engineer sono liberi per svolgere un lavoro più importante e di maggiore impatto. I dipendenti che si dedicavano ad attività a basso valore possono trovare nuovi ruoli in nuove aree, ad esempio capire come sfruttare efficacemente le soluzioni di automazione dei dati e garantire che i sistemi vengano configurati correttamente. L'azienda deve essere pronta a valutare come i ruoli all'interno del team si dovranno evolvere e come cambiare o ampliare il ruolo di ciascun dipendente. 
• Curva di apprendimento: L'introduzione di un nuovo strumento o una nuova tecnologia prevede spesso una fase di apprendimento. L'automazione dei dati non fa eccezione. Può servire del tempo perché i dipendenti acquisiscano dimestichezza con gli strumenti di automazione dei dati e imparino a usarli in tutto il loro potenziale. 
• La risoluzione dei problemi richiede ancora l'intervento umano: L'automazione dei dati può snellire l'integrazione dei dati e ridurre il lavoro manuale, ma attività critiche del flusso di lavoro possono ancora richiedere un intervento umano. Ad esempio, se si verifica un guasto della pipeline, può essere necessario l'intervento di un tecnico per capire che cosa è successo e come risolvere il problema.
   

Che cosa sono le strategie di automazione dei dati?

Prima di cimentarsi con l'automazione dei dati, è opportuno definire un piano di automazione in linea con gli obiettivi dell'organizzazione. Alcuni passaggi che le organizzazioni compiono per sviluppare una strategia di automazione dei dati sono:  

• Definire le priorità dei processi da automatizzare: Valutare quali processi di gestione dei dati all'interno dell'organizzazione assorbono la maggiore parte del tempo del team. Bisogna considerare processi come pipeline che vengono eseguite frequentemente e comportano un numero elevato di passaggi manuali. Questi potrebbero essere i processi che fanno risparmiare più tempo ai data engineer e che garantiscono il ritorno maggiore se automatizzati. Si può cominciare individuando quali processi devono essere automatizzati per primi.
• Individuare attività specifiche da automatizzare: Dopo aver scelto di automatizzare un determinato processo, bisogna valutare con cura le fasi manuali del processo o della pipeline. Spesso si capisce molto velocemente quali sono le attività manuali che conviene automatizzare di più. Valutate la complessità dell'automazione e ciò che serve per automatizzare ogni attività. È importante anche comprendere bene i requisiti tecnologici per automatizzare le attività individuate.
• Scegliere gli strumenti di automazione giusti: Una volta individuati, i requisiti specifici per il processo consentiranno di valutare e scegliere il giusto strumento per automatizzare l'elaborazione dei dati. Oltre ai requisiti specifici di ciascuna azienda, esistono capacità aggiuntive che sono importanti per la scelta di uno strumento di automazione (vedi paragrafo successivo), per assicurarsi di implementare le best practice e realizzare un'automazione dei dati "a prova di futuro".
• Adottare un approccio graduale all'automazione: Non serve automatizzare completamente una pipeline di dati o un processo attualmente manuali. Si può cominciare automatizzando alcune fasi della pipeline e valutandole. È importante ricordare che l'automazione dei dati richiede un cambio di mentalità e una fase di apprendimento, pertanto un processo di automazione graduale può favorire questa transizione. Questo approccio riduce inoltre il rischio di cambiare il modo in cui vengono eseguiti processi critici per l'azienda. Man mano che il team acquisisce esperienza e l'azienda vede i benefici portati dall'automazione, si possono automatizzare altre parti di un processo o lavorare per automatizzare ulteriori pipeline e processi nel tempo.
   

Che cosa sono gli strumenti di automazione dei dati?

Gli strumenti di automazione dei dati sono tecnologie che possono essere utilizzate per automatizzare processi come ETL. Esistono molti fornitori di strumenti di automazione dei dati, ma la ricerca dello strumento giusto per le esigenze specifiche di un'azienda può essere complicata. Ecco alcuni aspetti da considerare quando si ricerca uno strumento di automazione dei dati: 

• Scalabilità: Lo strumento di automazione dei dati deve poter crescere velocemente per rispondere alle crescenti esigenze di elaborazione dei dati
• Osservabilità: Lo strumento deve fornire capacità di registrazione (logging) e monitoraggio per garantire l'integrità e la precisione dei dati, oltre a favorire una rapida risoluzione dei problemi
• Sicurezza: Lo strumento deve avere solide funzioni di sicurezza, ad esempio crittografia, controlli degli accessi, autenticazione e auditing
• Integrazione: Lo strumento si deve integrare perfettamente con altri strumenti e sistemi per la gestione dei dati, come data warehouse, data lake, piattaforme di analisi e strumenti di visualizzazione, per realizzare flussi completi di automazione dei dati. Inoltre, si deve adattare a diverse sorgenti di dati, formati e flussi di lavoro. 
• Facilità d'uso: Lo strumento deve consentire agli utenti di configurare, progettare e gestire facilmente i flussi di lavoro per l'automazione dei dati, senza richiedere competenze avanzate di scrittura di codice o altre conoscenze tecniche 

Automazione dei dati sulla Databricks Lakehouse Platform

Databricks Lakehouse Platform è un insieme unificato di strumenti per data engineering, gestione dei dati, data science e machine learning. La piattaforma coniuga le caratteristiche migliori del data warehouse (un contenitore centralizzato per dati strutturati) e del data lake, utilizzato per conservare grandi quantità di dati grezzi. 

Databricks Lakehouse Platform comprende Databricks Workflows, uno strumento di orchestrazione unificato per carichi di lavoro di elaborazione di dati, machine learning e analisi all'interno della Databricks Lakehouse Platform. Databricks Workflows aiuta i team ad automatizzare i loro processi, definendo le attività che compongono un lavoro e i grafi aciclici diretti (DAG) che definiscono l'ordine di esecuzione e le dipendenze fra le varie attività. Databricks Workflows supporta lavori di programmazione, che possono essere attivati oppure eseguiti in continuo quando si costruiscono pipeline per dati in streaming in tempo reale. Databricks Workflows offre inoltre capacità di monitoraggio avanzate e un'allocazione efficiente delle risorse per i lavori automatizzati.

Delta Live Tables (DLT) semplifica l'elaborazione di processi ETL e dati in streaming e agevola la costruzione e la gestione di pipeline di dati affidabili in batch e in streaming, per fornire dati di alta qualità alla Databricks Lakehouse Platform. DLT aiuta i team di data engineering a semplificare lo sviluppo e la gestione di processi ETL con sviluppo di pipeline dichiarative, test automatici sui dati e visibilità approfondita per monitoraggio e recupero. DLT offre anche supporto integrato per interfacce Auto Loader, SQL e Python che supportano l'implementazione dichiarativa di trasformazioni dei dati.

 

Risorse aggiuntive

Demo di Databricks Workflows →

Demo di Delta Live Tables →

Streaming di dati con Delta Live Tables e Databricks Workflows →