Esplora soluzioni avanzate per la trasformazione dei dati, elementi chiave nel processo ETL (Extract, Transform, Load) per l’integrazione e l’archiviazione a lungo termine dei dati aziendali.
Quando un’azienda raccoglie ed elabora dati per analisi, segue una serie di passaggi cruciali. Uno dei più importanti è la trasformazione dei dati, che li adatta ai requisiti di strumenti di Business Intelligence (BI) o data warehouse.
Un’errata trasformazione può portare alla perdita di informazioni vitali, a danni ai dati o a problemi di compatibilità con le piattaforme di elaborazione scelte.
Per questo, è fondamentale selezionare lo strumento di trasformazione dati più adatto prima di avviare un progetto. Ma come orientarsi con così tante opzioni e responsabilità?
La risposta è: ricerca di mercato! Per facilitarti il compito, abbiamo analizzato funzionalità, caratteristiche, modelli di prezzo e usabilità di diversi strumenti. Ecco una selezione di quelli che ti consigliamo di provare.
Cos’è la trasformazione dei dati?
La trasformazione dei dati è la seconda fase del processo ETL, in cui i team di data science convertono i dati, strutturati o meno, in un formato uniforme che risponda alle esigenze aziendali.
Questo processo include:
- Standardizzazione dei dati, convertendoli in un formato specifico.
- Pulizia dei dati grezzi, eliminando errori e incongruenze.
- Combinazione di dati da diverse fonti o la loro mappatura.
- Acquisizione di dati da fonti esterne ai database o il loro arricchimento.
Durante la trasformazione, gli esperti applicano regole e logiche aziendali che aiutano i data scientist a generare informazioni utili per la crescita dell’azienda.
Caratteristiche fondamentali degli strumenti di trasformazione dati
# 1. Approccio No-Code e Low-Code
La trasformazione dei dati deve essere semplice e accessibile alla maggior parte del team di analisi. Opta per strumenti che non richiedano elevate competenze di programmazione e che offrano un flusso di lavoro intuitivo.
Se è necessario scrivere codice, un sistema di completamento automatico dovrebbe suggerire le sintassi corrette in base alle parole chiave digitate.
#2. Funzionalità di Scripting Opzionali
Per risolvere problemi complessi, è utile avere un’opzione di scripting avanzata che permetta agli esperti di intervenire direttamente.
#3. Mappatura dei Dati
Per una visione completa della crescita aziendale, è essenziale mappare diversi modelli di dati in un unico sistema di visualizzazione. Quindi, assicurati che lo strumento scelto offra questa funzionalità.
#4. Automazione
Un progetto di trasformazione dati richiede che il tuo team svolga attività ripetitive come:
- Invio e ricezione di email con allegati.
- Richieste Web e chiamate API.
- Scripting in PowerShell.
- Esecuzione di applicazioni di terze parti.
- Gestione dei file.
Per ridurre il carico di lavoro e le spese generali, scegli uno strumento capace di automatizzare queste operazioni.
#5. Pianificazione del Lavoro
L’applicazione dovrebbe consentirti di programmare le attività, monitorarne lo stato e gestirle tramite una dashboard visiva o una timeline di progetto.
#6. Modelli di Trasformazione Dati
Scegli un software che offra modelli predefiniti per le trasformazioni dati più comuni. Questo ti permetterà di convertire rapidamente dati non strutturati, selezionando il settore di riferimento (marketing digitale, sanità, manifatturiero, e-commerce, ecc.).
Ora che hai compreso le basi e le caratteristiche chiave, ecco alcuni strumenti efficaci da provare subito:
EasyMorph
EasyMorph consente al tuo team di gestire i dati in modo efficace, anche senza competenze di programmazione. Dimentica fogli di calcolo complessi e script in Excel, SQL, VBA o Python.
Con oltre 150 azioni integrate, puoi automatizzare e visualizzare le trasformazioni dei dati, riducendo il tempo dedicato alle operazioni manuali e la dipendenza dal reparto IT.
Questa piattaforma permette di automatizzare trasformazioni complesse e di recuperare dati da diverse fonti, grazie a un’interfaccia utente semplice e intuitiva che non richiede conoscenze di SQL o programmazione.
Tra le funzionalità principali di EasyMorph troviamo:
- Pianificazione della trasformazione e del recupero dati nel processo ETL.
- Raccolta, pubblicazione e distribuzione dati.
- API Web e webhook per l’integrazione tra sistemi.
- Catalogo dati per la condivisione dei dati controllata con gli utenti aziendali.
- Risparmio di risorse, evitando l’esecuzione di operazioni di calcolo complesse sul desktop.
Con EasyMorph, le aziende possono organizzare i propri dati in un catalogo ricercabile, che facilita l’accesso self-service e la gestione. Tutti i membri del team possono accedere ai dati da qualsiasi luogo.
Inoltre, non è necessario importare i dati in file o database, poiché il software può estrarli da API Web, cartelle remote, fogli di calcolo, file di testo e applicazioni cloud.
Puoi anche creare app interne per integrare dati e operazioni da vari sistemi, migliorando la produttività e riducendo la necessità di manutenzione.
Qlik Compose
Qlik Compose è uno strumento per la trasformazione dati che automatizza il processo di preparazione e trasferimento dei dati per l’analisi.
Questo software funge da agile strumento di automazione ETL, liberando gli amministratori dei dati dalla codifica manuale e riducendo tempi, errori e costi. Qlik Compose genera automaticamente il codice ETL e ottimizza la progettazione dei data warehouse.
Può accelerare di 10 volte il processo ETL e la creazione di data lake. Inoltre, può progettare, generare, caricare e aggiornare warehouse e data lake ad alta velocità.
Le aziende possono creare flussi di lavoro end-to-end automatizzati e applicare best practice nei progetti di analisi, utilizzando modelli predefiniti. Qlik Compose offre inoltre le seguenti funzionalità operative:
- Acquisizione, sincronizzazione, distribuzione e accumulo dei dati semplificati.
- Riduzione dell’impatto sulla produzione con un’architettura a impatto zero.
- Automazione dell’estrazione dati da fonti eterogenee con l’integrazione di Qlik Replicate.
- Scelta tra un metodo di sviluppo data warehouse basato su modelli o dati.
- Tecnologia CDC per l’estrazione, il caricamento e la sincronizzazione dati in tempo reale.
Qlik Compose si integra con diverse soluzioni ETL come SSIS ETL e funge da strumento avanzato per la migrazione cloud e SQL.
DBT
DBT permette ai team di dati di lavorare come ingegneri del software, garantendo l’affidabilità e la velocità dei dati. Questa piattaforma crea set di dati affidabili per la modellazione ML, la reportistica e i flussi di lavoro operativi.
Il processo di lavoro è semplice: i team possono collaborare attraverso il controllo della versione Git, testare i modelli e condividere la documentazione generata con le parti interessate.
DBT gestisce le dipendenze e permette di scrivere trasformazioni modulari in formato .sql o .py. Le caratteristiche principali includono:
- Generazione di una traccia di ipotesi validate per i collaboratori.
- Creazione automatica di dizionari di dati e grafici delle dipendenze.
- Implementazione di politiche di protezione delle filiali per lo spostamento sicuro dei dati.
- Misure di sicurezza con conformità SOC-2, distribuzione CI/CD, RBAC ed ELT.
- Governance dei dati con controllo della versione, avvisi, registrazione e test.
DBT genera codice tramite Macro, comandi di completamento automatico e istruzioni di riferimento. Il supporto della modellazione SQL e Python favorisce la collaborazione tra data scientist e analisti.
Domo
Domo è uno strumento per la trasformazione dei dati adatto sia agli utenti aziendali che ai reparti IT. Tutti hanno lo stesso accesso ai dati, grazie a un’interfaccia drag-and-drop e al supporto per trasformazioni SQL complesse.
Domo offre diversi approcci per la trasformazione, come la generazione di flussi di integrazione visivi, l’uso di espressioni SQL MySQL o Redshift e operazioni di fusione dati.
Puoi creare un flusso di lavoro e applicarlo automaticamente a ogni aggiornamento dati, con notifiche in caso di errori. Tra le principali caratteristiche di Domo troviamo:
- Pulizia, fusione e trasformazione dei dati senza codifica SQL.
- Esplorazione dei dati e manipolazione tramite filtraggio e raggruppamento.
- Visualizzazione del flusso dati con drag-and-drop.
- Oltre 1000 connettori cloud predefiniti e numerosi connettori locali.
Le aziende possono generare trasformazioni rapide e reattive con strumenti dedicati all’estrazione di nuove informazioni, combinando grandi set di dati provenienti da diverse piattaforme.
Matillion
Matillion è uno strumento cloud-native per la trasformazione dati conforme a ETL, ideale per lo spostamento di database tra warehouse o cloud diversi.
Le caratteristiche principali di Matillion sono:
- Riduzione del tempo necessario per ottenere informazioni sui dati e applicarli agli scenari aziendali.
- Scalabilità grazie a capacità di elaborazione illimitate.
- Maggiore sicurezza dei dati.
- Gestione di regole aziendali complesse per set di dati difficili.
- Accesso semplificato ai dati elaborati per i team appropriati.
- Preparazione dei dati automatizzata.
Matillion offre piani tariffari adatti a PMI e servizi premium per le grandi aziende, fornendo un supporto di livello enterprise a tutti i livelli. I Matillion Credits possono essere utilizzati su qualsiasi piattaforma Matillion, come Data Loader, ETL, ecc.
Datameer
Datameer è uno strumento di analisi dati ideale per chi usa la piattaforma Snowflake Data-as-a-Service per l’archiviazione e l’analisi dati nel cloud.
Snowflake richiede la codifica per la trasformazione dei dati, con conseguenti costi generali per la gestione dei programmatori.
Datameer consente di bypassare la fase di codifica in Snowflake, offrendo pacchetti di abbonamento convenienti e un notevole risparmio.
Oltre all’approccio no-code, Datameer permette di trasformare i dati utilizzando comandi SQL nativi con l’istruzione SELECT. Sia i non programmatori che i programmatori possono collaborare combinando SQL no-code nello spazio di lavoro modulare.
Datameer adotta un flusso di lavoro di elaborazione in tempo reale che copre l’intero ciclo di vita dei dati, dalla scoperta alla catalogazione, fino all’organizzazione delle informazioni dettagliate, all’interno della piattaforma cloud Snowflake in modalità live.
Offre soluzioni dedicate alla trasformazione dati per finanza, sanità, telecomunicazioni, retail ed eCommerce, energia, utilities, hospitality e viaggi.
IRI
IRI è un’alternativa automatica al processo tradizionale di trasformazione dati, che richiede script Perl, gestione di database SQL, strumenti ETL e programmi personalizzati. Il processo convenzionale è complesso, costoso e soggetto a errori. IRI semplifica la trasformazione dei dati.
Offre tutti gli strumenti necessari per un progetto di trasformazione dati, tra cui:
- Aggregazione dati.
- Calcolo incrociato da set di dati di grandi dimensioni.
- Regole di trasformazione personalizzate.
- Formati e chiavi dei dati.
- Ricerca dati.
- Corrispondenza o fusione di diversi modelli di dati.
- Applicazione della formattazione pivot o rimozione dei pivot.
- Pulizia dei dati.
- Riformattazione e rimappatura.
- Unione e ordinamento dei dati.
- Filtraggio dei dati.
Nella data science, la velocità di elaborazione è fondamentale a causa dell’enorme quantità di dati. Le operazioni ETL e SQL rallentano con set di dati più grandi.
IRI risolve questo problema con SortCL, un programma proprietario integrato nelle app IRI come il pacchetto CoSort e la piattaforma Voracity. Questo strumento elabora tabelle di dati enormi, aggregati di roll-up e drill-down con velocità, precisione ed efficienza.
Considerazioni finali
L’uso di tecniche e strumenti appropriati è essenziale per l’elaborazione delle risorse dati, indirizzando correttamente gli investimenti e raggiungendo gli obiettivi aziendali a breve e lungo termine. Trascurare questo aspetto può rendere vani gli investimenti in progetti di data science.
Utilizza uno degli strumenti di trasformazione dati sopra descritti per sfruttare al meglio le risorse dati e i team. Considera le specifiche esigenze aziendali per scegliere l’app più adatta. In caso contrario, potresti non ottenere dati facilmente utilizzabili nelle app di Business Intelligence (BI).
Grazie alle nostre descrizioni dettagliate, la scelta dello strumento di trasformazione dati giusto non sarà più un problema per te e il tuo team di data scientist.
Potresti anche essere interessato ad approfondire argomenti come data lake e data warehouse.