L’integrazione dei dati è diventata una componente critica per le aziende che vogliono trarre il massimo valore dai loro dati. Consente di gestire grandi quantità di dati da fonti eterogenee e combinare tutte queste informazioni in un unico registro: in questo modo, poi, l’organizzazione potrà sfruttare al meglio i dati raccolti per ottenere insights e informazioni da trasformare in azioni.
Rispetto alla data ingestion, l’integrazione dei dati è finalizzata al raggiungimento di una piena compatibilità dei dati, sia verso il data repository di destinazione sia verso i dati già esistenti.
Tuttavia, fare l’integrazione dei dati in modo efficace va oltre la semplice connessione di sistemi e richiede una strategia ben definita che comprenda sia gli strumenti tecnologici utilizzati sia i processi aziendali coinvolti. In particolare, il ruolo dell’ELT e come integrare al meglio gli strumenti e i processi.
Data integration: il ruolo dell’ELT
Con ELT ci si riferisce ai tre processi chiave dell’integrazione dei dati: extraction, load e transform. Ossia l’estrazione dei dati, il caricamento in un sistema di destinazione e infine la trasformazione in un formato comune.
Implementare efficacemente l’ELT richiede una valutazione attenta di vari fattori. Per garantire un’integrazione dei dati di successo occorre quindi seguire alcune pratiche.
7 aspetti da tenere a mente per implementare l’ELT
1. Assicurare la qualità dei dati
Prima di avviare il processo ELT, è necessario assicurarsi che i dati di origine siano puliti, coerenti e conformi agli standard definiti di qualità dei dati. Implementare controlli di validazione e routine di pulizia come parte della fase di estrazione riduce gli errori a valle.
2. Scalabilità e prestazioni
Inoltre, occorre progettare i processi ELT con scalabilità e prestazioni ottimali. Sfruttare framework di calcolo distribuito per gestire grandi dataset in modo efficiente. Considerare tecniche di elaborazione parallela per massimizzare il throughput e ridurre i tempi di elaborazione.
3. Caricamento incrementale dei dati
Implementare meccanismi per l’estrazione e il caricamento incrementali dei dati riduce il volume di dati da elaborare durante ciascun ciclo ELT, migliorando l’efficienza e minimizzando le risorse di sistema richieste.
4. Gestione dei metadati
Mantenere cataloghi dettagliati dei metadati che documentano la linea di flusso dei dati, le trasformazioni e le dipendenze all’interno del processo ELT. Questa documentazione è fondamentale per la risoluzione dei problemi, l’audit e per garantire la governance dei dati.
5. Sicurezza e conformità
Adottare robuste misure di sicurezza permette di proteggere i dati sensibili durante l’intero processo ELT. Inoltre, assicurarsi di rispettare le normative sulla privacy dei dati (ad esempio GDPR, CCPA) attraverso l’implementazione di crittografia, controlli di accesso e tecniche di anonimizzazione dei dati migliora la protezione delle informazioni aziendali.
6. Automazione e orchestrazione
Le organizzazioni, inoltre, devono prendere in considerazione strumenti di automazione e framework di orchestrazione per ottimizzare e pianificare i flussi di lavoro ELT. L’automazione riduce l’intervento manuale, minimizza gli errori e migliora l’efficienza complessiva del processo.
7. Monitoraggio delle prestazioni e ottimizzazione
Infine, è bene prevedere un monitoring costante delle prestazioni dei processi ELT. Implementare soluzioni di logging e monitoraggio per tenere traccia delle metriche di elaborazione dei dati, identificare i colli di bottiglia e ottimizzare l’utilizzo delle risorse riduce le inefficienze (e i costi).
Integrazione dei dati: come ottimizzare l’interazione tra tool e processi
Per massimizzare l’efficacia dell’integrazione dei dati, è essenziale ottimizzare l’interazione tra gli strumenti tecnologici e i processi aziendali.
Ecco alcuni suggerimenti pratici:
- effettuare un’analisi approfondita dei requisiti coinvolgendo sia un data engineer che gli stakeholder chiave per comprendere appieno i requisiti di integrazione e definire obiettivi chiari;
- scegliere gli strumenti adeguati che meglio si adattano alle esigenze specifiche dell’azienda;
- automatizzare i processi allo scopo di ridurre gli errori umani e migliorare l’efficienza operativa.
L’importanza dei connettori
Inoltre, sfruttando connettori dedicati, le organizzazioni possono sbloccare funzionalità più evolute, che consentono, interfacciandosi con le API dei software, di incrementare la rapidità e l’efficacia del processo di data integration.
Per esempio, attraverso i connettori, le imprese possono:
- scegliere tra molteplici endpoint;
- connettere simultaneamente più sorgenti;
- recuperare i dati istantaneamente oppure programmarne il recupero.
L’integrazione dei dati conviene
L’integrazione dei dati è un processo complesso che richiede una combinazione di strumenti tecnologici sofisticati e processi aziendali ben strutturati. Ottimizzare l’interazione tra tool e processi è fondamentale per garantire il successo nell’ottenere insight significativi dai dati e nell’implementare strategie di business basate sui dati.
