Pipeline di dati

Chiunque lavori con i dati si sarà sicuramente imbattuto in una pipeline, magari senza neppure rendersene conto.

Molte organizzazioni utilizzano una varietà di piattaforme e tecnologie basate su cloud per gestire le attività operative, e le pipeline di dati sono strumentali per accedere alle informazioni che esse contengono.

Daremo ora un'occhiata ai diversi tipi di pipeline di dati e al loro utilizzo e vedremo le migliori pratiche per costruire una pipeline per la propria azienda.

Che cos'è una pipeline di dati?

Una pipeline di dati racchiude le modalità con cui i dati fluiscono da un sistema all'altro. Consiste in una serie di fasi che vengono eseguite in un ordine specifico e in cui l'output di una fase funge da input per la fase successiva.

Gli elementi chiave sono solitamente tre: la fonte, le fasi di elaborazione dei dati e infine la destinazione, o "sink." Durante il processo di trasferimento i dati possono essere modificati e alcune pipeline possono essere utilizzate semplicemente per tale scopo; in questo caso, sistema di origine e sistema di destinazione coincidono.

Negli ultimi anni, le pipeline di dati sono dovute diventare più potenti per far fronte alle richieste di Big Data avanzate dalle organizzazioni a fronte di un aumento dei volumi e della varietà dei dati.

Occorre adottare misure specifiche per garantire che le pipeline non subiscano perdite di dati, assicurino precisione e qualità elevate e siano scalabili in base alle mutevoli esigenze delle aziende. Le pipeline devono inoltre essere abbastanza versatili da poter gestire dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati.

Esempi comuni di pipeline di dati

Esistono vari tipi di architetture di pipeline di dati, ciascuno con caratteristiche specifiche che lo rendono adatto a un particolare caso d'uso.

Pipeline in batch

Come si evince dal nome, queste pipeline sono utilizzate per l'elaborazione in batch dei dati. Se vi è la necessità di trasferire un gran numero di data point da un sistema, come ad esempio un libro paga, a un data warehouse, è possibile utilizzare una pipeline di dati basata su batch.

I dati non vengono trasferiti in tempo reale, ma lasciati accumulare e trasferiti in un secondo momento seguendo una programmazione prestabilita.

Pipeline in streaming

Una pipeline in streaming può essere utilizzata per elaborare dati grezzi in modo pressoché istantaneo. Il motore di elaborazione dei flussi modifica i dati in tempo reale man mano che vengono generati, rendendo questo tipo di pipeline una valida opzione per le organizzazioni che accedono a dati provenienti da sorgenti in streaming, come mercati finanziari o social media.

Architettura Lambda

L'architettura Lambda offre un approccio ibrido all'elaborazione dei dati, combinando metodi di elaborazione in batch e streaming. Sebbene questo approccio presenti degli aspetti positivi, come la flessibilità nella scalabilità, gli svantaggi possono superare i vantaggi.

Spesso è considerato obsoleto e inutilmente complesso, in quanto richiede più livelli ("batch", "speed" e "serving"). Ciò significa che è necessaria una notevole quantità di tempo e potenza di calcolo, con relativo aumento dei costi. Dato che ha due diverse basi di codice che devono rimanere sincronizzate, può essere molto difficile sia da mantenere che da correggere.

Architettura Delta

L'architettura Delta su Databricks offre un'alternativa all'architettura Lambda. Particolarmente attenta alla semplicità, l'architettura Delta acquisisce, elabora, archivia e gestisce i dati all'interno di Delta Lake. L'architettura Delta ha meno codice da mantenere, fornisce un'unica fonte di verità per gli utenti a valle e consente di eseguire facilmente il merge di nuove sorgenti di dati. Diminuisce inoltre i costi di lavoro riducendo il numero di data hop e processi falliti e velocizza il completamento dei lavori e lo spin-up dei cluster.

Come costruire una pipeline di dati

Le modalità di costruzione e implementazione di una pipeline di dati dipendono spesso dalle esigenze individuali dell'azienda. Nella maggior parte dei casi, una pipeline di dati pronta per la produzione può essere costruita dai Data Engineer. Si può scrivere il codice per accedere alle sorgenti di dati tramite un'API, eseguire le trasformazioni necessarie e trasferire i dati ai sistemi di destinazione.

Tuttavia, senza un processo di automazione, tutto questo richiederà continui investimenti di tempo, codice e risorse ingegneristiche e operative. Utilizzando Delta Live Tables (DLT), è facile definire pipeline end-to-end. Invece di assemblare manualmente una varietà di operazioni di elaborazione di dati, basterà specificare la sorgente di dati, la logica di trasformazione e lo stato di destinazione dei dati. DLT manterrà automaticamente tutte le dipendenze, riducendo il tempo da dedicare alla messa a punto manuale.

L'importanza delle pipeline di dati nelle organizzazioni moderne

"Pipeline di dati" è una definizione che comprende una varietà di processi e può servire a diversi scopi. Le pipeline sono una parte importante di qualsiasi attività basata sui dati.

Garantiscono che i dati finiscano proprio dove devono finire, aiutano a preservare la coerenza dei formati e sono in grado di mantenere un elevato standard di qualità dei dati. Senza le giuste pipeline, è facile ritrovarsi con informazioni importanti in silos di dati, o con dati duplicati disseminati in tutta l'organizzazione.

Domande frequenti sulle pipeline di dati

Qual è la differenza tra un processo ETL e una pipeline di dati?

Un ETL è, in sostanza, un tipo di pipeline di dati, ma non tutte le pipeline di dati sono pipeline ETL.

ETL è l'acronimo di "extract, transform and load" (estrazione, trasformazione e caricamento), tre processi interdipendenti coinvolti nell'integrazione dei dati. Questi processi specifici vengono utilizzati per estrarre i dati da un database e spostarli in un altro, come un data warehouse in cloud, dove possono essere utilizzati per l'analisi dei dati, la visualizzazione e la creazione di report. Le attività di ETL sono realizzate utilizzando una pipeline di dati come dettaglio di implementazione.

Alcune pipeline non prevedono trasformazioni di dati e possono non implementare il processo ETL. L'operazione finale di una pipeline potrebbe essere ad esempio l'attivazione di un altro flusso di lavoro o processo.

Quali strumenti possono essere utilizzati per una pipeline di dati?

Esistono diversi strumenti e app, come Apache Spark™, da utilizzare per costruire e mantenere pipeline di dati, facilitando una migliore gestione dei dati e una più efficace Business Intelligence. Dal momento che queste app possono richiedere un grosso lavoro di ottimizzazione manuale, rappresentano una buona scelta per le organizzazioni che dispongono delle competenze necessarie per costruire e personalizzare le proprie pipeline.

Una soluzione come Databricks Delta Live Tables (DLT), invece, offre agli utenti automazione e riduzione della complessità. Questa soluzione semplifica la costruzione e la gestione di pipeline di dati affidabili in batch e 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 e una panoramica dettagliata per monitoraggio e recupero. Inoltre, queste pipeline di dati intelligenti includono test automatici sulla qualità dei dati, impedendo così a dati di cattiva qualità di avere un impatto sul lavoro degli utenti.