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Definizione: ETL

Le informazioni che i siti Web raccolgono da te hanno lo scopo di modellare le abitudini di consumo. Queste informazioni possono essere utilizzate anche per altre cause. In tutti i casi, ci vuole un intero processo industriale per far parlare i dati. ETL riunisce i primi 3 passi verso l’analisi approfondita in un data center. Questo post ti invita a comprendere meglio il trio.

Estrazione, trasformazione e caricamento dei dati o ETL

Come in una catena di fornitura fisica, un data center viene rifornito regolarmente. Il data warehouse ospita una grande quantità di informazioni grezze. Questi vengono integrati e classificati per formare dei silos. Diverse informazioni e parametri vengono quindi presi dai sistemi operativi. Le copie vengono inviate al data warehouse per analisi future. Questo sistema unificato è destinato a una migliore comprensione dei modelli di business.

L’estrazione dei dati e il loro trasferimento nel magazzino virtuale si chiama ETL. Come suggerisce l’acronimo inglese, il processo prevede 3 fasi distinte. Detto questo, questa è una presentazione semplicistica di ciò che accade in un data center. In realtà le informazioni seguono un percorso molto più complesso. Comprende altre fasi correlate tra cui il trasferimento e l’autenticazione.

Un processo basato sull’identificazione e raccolta di dati

Durante l’estrazione dei dati, speciali algoritmi si occupano di prelevare informazioni da vari luoghi. Le informazioni possono provenire da un browser, software di fatturazione, geolocalizzazione, ecc. Oltre ai file in vari formati, vengono estratti fogli di calcolo, registrazioni di applicazioni e contenuti vari. In questa fase, le informazioni sono grezze e non possono ancora essere utilizzate.

A volte i dati vengono trasformati prima di essere inviati a un data center. Questo è il caso di determinati contenuti provenienti da cellulari la cui larghezza di banda rimane limitata. Pertanto, l’estrazione viene eseguita con la compressione delle dimensioni del file. Tuttavia anche alcune informazioni dell’ordine dei gigabyte possono essere prese alla fonte. Alcuni dati vengono trasmessi in tempo reale mentre altri vengono compilati prima di essere raccolti.

Il trasporto e la trasformazione digitale delle informazioni

I dati estratti da qualsiasi fonte possono seguire due risultati. A volte sono destinati direttamente al software di analisi. A volte passano anche attraverso un sistema intermediario. Quest’ultimo può essere un luogo di stoccaggio in attesa dello sfruttamento. Occasionalmente, i data scientist pianificano la trasformazione delle informazioni immediatamente dopo l’estrazione.

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La maggior parte dei processi di analisi dei dati richiedono la trasformazione dei contenuti. Questo passaggio varia a seconda del circuito. Molto spesso, ciò comporta la modifica del formato appropriato. Detto questo, algoritmi dedicati possono occuparsi della pulizia dei dati grezzi. Alcuni robot hanno anche la missione di assemblare o raggruppare file. Poi c’è anche la validazione dei dati in modo da avere in output risultati molto più attendibili.

Estrazione dati

Due metodi per caricare i database

Il provisioning di un data warehouse avviene in due modi.

  • Il pieno carico si riferisce alla primissima consegna dei dati. Ciò comporta una grande quantità di informazioni fornite in un unico pezzo.
  • Il carico incrementale implica piccole quantità di informazioni trasmesse a intervalli regolari o in batch più grandi.

Una volta ricevute in un data center, le informazioni analizzate seguono diversi percorsi possibili. Spesso gli specialisti li analizzano con software che utilizza query. Possono emergere statistiche riassuntive o previsioni. A volte il compito è così complesso da dover essere affidato a un intero team di Business Intelligence. Questi esperti sapranno far sì che le donazioni parlino in modi diversi a seconda delle aspettative dello sponsor.

Forza e limite dello sfruttamento dei dati standardizzati

I processi ETL o ELT sono specifici per le aziende specializzate nel data mining. Detto questo, le grandi aziende e le start-up possono trarne vantaggio su piccola scala. L’estrazione e l’analisi dei dati ha consentito ai marchi commerciali di prendere le decisioni migliori. L’accuratezza delle previsioni dipende dalla molteplicità delle fonti, ma anche dalla qualità delle informazioni raccolte. Inoltre, le strategie di marketing devono essere decise in base all’attività e alla posizione geografica.

L’automazione delle analisi, il machine learning e l’Intelligenza Artificiale diventano realtà grazie alla perfetta padronanza di ETL. Quest’ultimo contribuisce anche all’evoluzione dell’Internet of Things. L’interfaccia degli elettrodomestici è stata progettata tenendo conto del feedback e delle aspettative. Pur rimanendo discreto, il campo del data mining contribuisce enormemente alla semplificazione della vita quotidiana. Dalle automobili moderne alla medicina digitale, all’agricoltura biotecnica e alla robotica, tutto può essere migliorato con ETL.