Pipeline di dati

Cosa sono le pipeline di dati cloud?

Tradizionalmente, le pipeline di dati venivano implementate nei data center on-premise per gestire il flusso di dati tra sistemi, fonti e strumenti locali. Tuttavia, con la crescita esponenziale del volume e della complessità dei dati, le pipeline di dati cloud sono emerse come una delle architetture di pipeline più scalabili, flessibili e agili.

Queste soluzioni implementano i dati delle pipeline nel cloud tramite servizi come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP). Sono progettate per automatizzare lo spostamento e la trasformazione dei dati tra varie fonti, sistemi di archiviazione e strumenti di analisi in un ambiente cloud. Potrebbero essere usate, ad esempio, per facilitare il trasferimento di dati da siti di e-commerce e software di business intelligence a data warehouse in cloud. 

Le moderne architetture di pipeline di dati devono supportare il trasferimento e l'analisi dei dati attraverso grandi pipeline di dati in modo rapido e accurato. Le soluzioni native per il cloud offrono resilienza e flessibilità, consentendo un'elaborazione efficiente dei dati, analisi in tempo reale, integrazione dei dati semplificata e altri vantaggi.

Come funziona l'architettura di una pipeline di dati?

L'architettura di una pipeline di dati può generalmente essere suddivisa in cinque componenti o fasi interconnesse. Ciascuna di esse alimenta la successiva, creando un flusso costante di dati.

Sorgenti di dati

La pipeline inizia con le tue sorgenti di dati: i sistemi interni ed esterni che raccolgono dati aziendali e dei clienti. La maggior parte delle aziende genera dati da più sistemi e software, tra cui piattaforme di streaming, strumenti di analisi e sistemi di punto vendita (POS). Tutto, dai dati delle transazioni al comportamento dei clienti, può essere prezioso.

Acquisizione di dati

Nella fase di acquisizione, i dati vengono prelevati dalle varie sorgenti e introdotti nella pipeline. Le interfacce di programmazione delle applicazioni (API) leggono questi dati e li acquisiscono a intervalli specifici (modalità batch) o in tempo reale (modalità streaming). 

Tuttavia, non tutti i dati devono essere acquisiti. Per evitare di sovraccaricare le pipeline con dati irrilevanti o inutilizzabili, i data engineer valutano varietà, volume e velocità per garantire che vengano acquisiti solo i dati di valore. 

Questo processo può essere manuale o, come avviene di solito nelle pipeline di dati cloud, automatizzato per migliorare l'efficienza.

Elaborazione dei dati

Una volta acquisiti, i dati grezzi vengono convertiti in un formato e una struttura standardizzati. 

In questa fase, i dati subiscono vari processi, tra cui: 

• Normalizzazione dei dati
• Pulizia
• Convalida
• Aggregazione
• Trasformazione

Uno degli obiettivi principali è standardizzare i formati dei dati, risolvere discrepanze e allineare le definizioni delle variabili per garantire coerenza e affidabilità dei dati. Altre operazioni includono il filtraggio dei dati irrilevanti e la mappatura dei dati codificati. 

L'obiettivo finale è rendere le informazioni il più complete e accurate possibile per generare insight validi e affidabili. 

Archiviazione dei dati

I dati elaborati e trasformati vengono quindi archiviati in un repository durevole, accessibile e sicuro. La scelta di dove archiviare i dati dipende dalle esigenze di accessibilità, costo e scalabilità dell'azienda. 

Tipicamente, i dati vengono conservati in un data warehouse centralizzato o in un data lake, da cui possono essere recuperati per analisi, business intelligence e reportistica.

Analisi dei dati

Data scientist e analisti sfruttano i dati archiviati nel repository centralizzato utilizzando vari metodi e strumenti per estrarre analisi preziose, come modelli, relazioni, tendenze e anomalie. 

Questi includono tecniche avanzate di SQL, machine learning e vari tipi di metodologie di analisi statistica. Le informazioni estratte vengono presentate tramite visualizzazioni dei dati, come report con grafici, diagrammi e mappe di calore.

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.

I vantaggi 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.

Ecco alcuni dei principali vantaggi delle pipeline di dati per le aziende moderne:

 

• Accuratezza dei dati: le pipeline di dati automatizzano la pulizia e la standardizzazione dei dati, eliminando i possibili errori dovuti alla gestione manuale e riducendo ridondanza e silos. Vengono così acquisiti dati coerenti, affidabili e accurati che possono essere sfruttati per accedere a informazioni altrettanto affidabili.
• Integrazione dei dati più veloce ed economica: le pipeline di dati standardizzano automaticamente i dati, riducendo costi e tempi per la pianificazione e l'implementazione di nuove integrazioni di dati e accelerando il loro time-to-value. 
• Flessibilità, agilità e scalabilità: una pipeline di dati cloud è intrinsecamente scalabile e offre un'elasticità immediata di fronte alla crescita dinamica dei dati. Con un'adattabilità agile ai tipi di dati, alle fonti e alle esigenze in evoluzione, la tua pipeline di dati favorisce un'espansione esponenziale in linea con le mutevoli esigenze aziendali e dei clienti.
• Accessibilità e analisi dei dati in tempo reale: le aziende moderne si affidano all'accesso ai dati in tempo reale, sia per strategie di pricing dinamiche nell'e-commerce, sia per prendere decisioni critiche sulla salute dei pazienti. Le pipeline di dati forniscono un accesso rapido ai dati in tempo reale, favorendo efficienza operativa, convenienza economica e migliori esperienze per l'utente finale. 
• Governance e sicurezza dei dati: una robusta pipeline di dati con policy di governance integrate, controlli sui dati, audit trail e modelli ripetibili consente di proteggere la sicurezza dei dati e di soddisfare gli standard normativi per la loro gestione. 
• Efficienza e precisione del processo decisionale: oltre a offrire ai team dati di alta qualità che portano a decisioni più accurate, l'elaborazione automatizzata dei dati aiuta anche a semplificare ed eliminare compiti manuali, consentendo più tempo per un'analisi dei dati meticolosa su larga scala. Ciò si traduce in decisioni più informate e in un accesso più rapido alle opportunità.

Comprendere le differenze tra pipeline di dati e pipeline ETL

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

Per capire cos'è una pipeline ETL, dobbiamo partire dalla definizione delle parti che la compongono: 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. La pipeline di dati ETL è il dettaglio di implementazione utilizzato per svolgere queste attività.

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.

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 le pipeline 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.

Oltre a sfruttare l'automazione, ecco alcune altre best practice da seguire nella creazione di una pipeline di dati:

Definisci obiettivi strategici

Stabilisci gli obiettivi principali delle tue iniziative relative alle pipeline di dati insieme agli indicatori chiave di performance che utilizzerai per misurarne il successo. Questo ti fornirà un chiaro ambito di progetto, ti guiderà verso i modelli di dati appropriati e determinerà flessibilità, complessità e scalabilità della tua pipeline. 

Raccogli le risorse giuste

Di quali strumenti e tecnologie per le pipeline di dati hai bisogno per costruire e mantenere un'architettura robusta? Quali sono le tue esigenze di manodopera e di budget? Identifica e assegna risorse in linea con i tuoi obiettivi e con le specifiche esigenze della tua pipeline di dati (ad esempio, il volume e la varietà dei dati).

Stabilisci le tue fonti di dati e i metodi di acquisizione 

I dati possono essere raccolti da diverse fonti: database interni, archivi cloud, flussi di dati in tempo reale, ecc. Individua le potenziali fonti di dati, stabilisci il formato e il volume dei dati che producono e identifica i metodi che utilizzerai per estrarre e integrare i dati nella tua pipeline.

Ad esempio, la tua pipeline di acquisizione dati lavorerà in batch o in tempo reale? Di quale livello di comunicazione avrai bisogno? Che ruolo avranno gli strumenti e le tecnologie scelti nel processo di acquisizione?

Crea una strategia di elaborazione dei dati

Quali metodi userai per trasformare i dati grezzi in dati strutturati pronti per l'analisi? In questa fase, è fondamentale stabilire gli approcci di trasformazione dei dati che utilizzerai (come pulizia, formattazione e arricchimento dei dati). Definisci inoltre le misure che adotterai per ridurre ridondanze e irrilevanze nei dati. 

Gestisci strategicamente l'archiviazione

La posizione di archiviazione dei dati elaborati dipenderà da diversi fattori, tra cui il volume dei dati, le esigenze di accessibilità e i casi d'uso. In base a queste considerazioni, scegli la soluzione di archiviazione più adatta (data warehouse, data lake, ecc.) e la sua posizione (cloud o on-premise). Considera anche dove archiviare i dati più critici per massimizzarne l’accessibilità.

Definisci un flusso di lavoro per i dati

Le pipeline di dati contengono molte dipendenze. Per garantire efficienza operativa e ridurre il rischio di colli di bottiglia, progetta un piano che dettagli la sequenza delle operazioni all'interno della pipeline. Stabilisci l'ordine delle attività, le dipendenze tra i processi e definisci protocolli di gestione degli errori e recupero dei dati.

Imposta un framework di monitoraggio e governance

La salute a lungo termine della pipeline di dati dipende da un monitoraggio continuo per garantirne sicurezza, affidabilità, efficienza e prestazioni. Tieni traccia del flusso dei dati nella pipeline, individuando eventuali colli di bottiglia, inefficienze e vulnerabilità. Un framework di monitoraggio consente di identificare e mitigare rapidamente i potenziali rischi, aumentando il valore sostenibile della pipeline di dati.

Implementa un livello affidabile per il consumo dei dati

Il livello di consumo è il punto in cui gli utenti finali accedono ai dati elaborati per ottenere informazioni utili. Individua gli strumenti di pipeline dati che utilizzerai per ottimizzare il consumo dei dati, come strumenti di business intelligence, API e strumenti di reportistica, e definisci come questi strumenti si connetteranno ai tuoi dati.

Ottimizza le tue pipeline di dati con un'architettura serverless

Un'altra opzione da considerare nella progettazione della pipeline di dati è l’architettura serverless. Questo modello prevede l'utilizzo di infrastrutture gestite da provider di cloud computing. 

Con pipeline DLT serverless, ad esempio, puoi concentrarti sull'acquisizione e trasformazione dei dati, senza doverti occupare della configurazione e distribuzione dell’infrastruttura. Le risorse delle pipeline saranno gestite da Databricks, garantendo un’ottimizzazione automatica delle risorse di calcolo con migliori prestazioni in termini di utilizzo, throughput e latenza, a un costo inferiore rispetto alle pipeline DLT tradizionali.

Quanto è importante la gestione delle pipeline di dati?

Più dati accumuli con la crescita del tuo business, più diventa complesso gestirli. Una pipeline di dati confusa, caotica e gestita manualmente genera flussi di lavoro poco efficienti e dati duplicati, irrilevanti o inaccurati, causando inefficienze operative di vasta portata e perdite di ricavi.

Per questi motivi, gli strumenti di gestione delle pipeline di dati sono essenziali per orchestrare e monitorare i dati, garantendo che fluiscano in modo efficiente attraverso i sistemi, rimanendo accurati, affidabili e accessibili.

L'orchestrazione semplifica e ottimizza i flussi di lavoro automatizzando attività ripetitive e consolidando sistemi isolati. L'orchestrazione dei dati svolge un ruolo chiave nella strategia di orchestrazione più ampia, automatizzando la raccolta, l'aggregazione e l'organizzazione delle informazioni provenienti da più data center. Grazie a questa standardizzazione, gli utenti hanno accesso a dati di alta qualità che sono coerenti, completi, validi, accurati, unici e aggiornati. 

Inoltre, una pipeline di dati ben progettata offre visibilità sui dati in ogni fase del processo. Gli strumenti efficaci di gestione delle pipeline possono fornire informazioni cruciali sulla provenienza dei dati più preziosi (o irrilevanti), oltre a individuare eventuali colli di bottiglia o inefficienze nei processi.

Quali sono i migliori strumenti per le 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 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.

Indipendentemente da ciò che devi orchestrare e monitorare nelle tue pipeline di dati, orchestratori come Databricks Workflows sono essenziali per definire, gestire e automatizzare flussi di lavoro complessi, rendendo più semplice la gestione delle pipeline.

Il futuro delle pipeline di dati

Quale sarà il futuro delle pipeline di dati? 

Le pipeline di dati devono gestire trasformazioni sempre più complesse su larga scala e a velocità elevate, ottimizzando al contempo i costi. Per le grandi aziende, esprimere trasformazioni tramite SQL e DataFrames comporta costosi ricalcoli a causa dell’evoluzione continua dello stato dei dati di input. Per contrastare questo problema, sempre più aziende si stanno affidando a strumenti di data intelligence. 

Enzyme è uno di questi strumenti. Il livello di ottimizzazione automatizza il processo ETL selezionando e applicando la migliore tecnica di ottimizzazione. Analizza materializzazioni delle query aggiornate e utilizza un modello di costo per identificare la tecnica più efficace, semplificando e ottimizzando la trasformazione dei dati per l'analisi a valle.

Data scientist e aziende che vogliono sfruttare dati di alta qualità migliorando le prestazioni dovrebbero rimanere aggiornati su queste tendenze per ottimizzare al meglio le loro pipeline di dati, oggi e in futuro.