Un data pipeline è un sistema che sposta i dati da diverse sorgenti a una destinazione finale. È un componente dell’infrastruttura dati di un’organizzazione. L’infrastruttura dati descrive la combinazione unica di sistemi, processi e architetture di dati che consentono ai dati di svolgere la loro funzione all’interno di un’organizzazione. Il data pipeline è il tessuto connettivo di questa infrastruttura.
Nel contesto dell’infrastruttura dati, le sorgenti che alimentano un data pipeline possono essere database, applicazioni SaaS, flussi di dati o data lake. La destinazione può essere un altro database, un data warehouse o un sistema operativo, dove i dati verranno analizzati e utilizzati per raggiungere gli obiettivi di business. Un data pipeline può assumere diverse forme, a seconda della sorgente e della destinazione e, in definitiva, del caso d’uso aziendale.
Finché sposta i dati dal punto A al punto B, si può definire un data pipeline. Potresti già avere un data pipeline nella tua organizzazione in qualche forma. I data pipeline hanno molti nomi diversi, ad esempio ETL (Extract, Transform, Load), ELT (Extract, Load, Transform), ingestione dati o integrazione dati. In realtà, oggigiorno, è difficile trovare un’azienda di dimensioni considerevoli che non si basi su un data pipeline. Quasi tutti i settori dipendono dall’elaborazione rapida dei dati, dall’automazione, dall’analisi e dalle informazioni di business.
Connettendo diversi sistemi di dati, un data pipeline risponde a molteplici esigenze aziendali. Ad esempio: monitorare e analizzare le attività finanziarie per verificare rapidamente le frodi; tracciare l’inventario per semplificare le spedizioni e le ricezioni; raccogliere i dati dei clienti dagli e-commerce per personalizzare l’esperienza di vendita; raccogliere feedback per determinare il successo di un prodotto, servizio o campagna. Nessuno di questi flussi di lavoro sarebbe possibile se non fosse possibile sincronizzare i dati tra diversi sistemi.
Il volume di dati da spostare è quasi sempre enorme. Elaborare petabyte di dati grezzi e trasformarli in informazioni utili non è un’impresa da poco. È un compito immane che le aziende svolgono quotidianamente. Quindi, come si fa a determinare il modo migliore per costruire o ottimizzare un data pipeline per la propria azienda? Sarà più facile se si comprende meglio come funziona un data pipeline.
Un data pipeline è come qualsiasi altra tubatura: ad esempio, una tubatura che preleva acqua da una sorgente (il bacino idrico locale) e la porta a destinazione (il tuo rubinetto). Può diramarsi o prelevare acqua da più sorgenti e effettivamente raggiungere diverse destinazioni in tutta la casa. Quando funziona, non ci si pensa quasi mai. Allo stesso modo, ci si aspetta che l’acqua che esce dal rubinetto sia pulita e potabile. Lungo il percorso, deve essere trattata. Lo stesso vale per i dati.
Alcuni data pipeline si limitano a spostare i dati grezzi dalla sorgente allo storage, come ad esempio un data lake. Ma questo non è scalabile. La maggior parte delle aziende e delle imprese più grandi utilizza architetture di data pipeline più avanzate che includono trasformazioni di dati di base come l’aggregazione o la riformattazione per adattarsi a uno schema.
Come funziona questo processo? Si compone di tre parti: acquisizione dalla sorgente, trasformazione e destinazione. La sorgente dati è il punto di origine dei dati. La maggior parte dei data pipeline preleva informazioni da più sorgenti: possono essere API di applicazioni, database relazionali, CRM, strumenti di social media, ecc. I dati possono essere raccolti in batch o utilizzando la raccolta dati basata su eventi in tempo reale.
Prima che i dati raggiungano la destinazione, vengono in genere combinati, manipolati e standardizzati in base alle esigenze dell’azienda. La fase di trasformazione non è obbligatoria per la definizione di base di data pipeline, ma è fondamentale nella maggior parte dei flussi di lavoro. Garantisce che i sistemi di archiviazione dati dell’azienda (database, data warehouse o data lake) non si trasformino in paludi di dati. In altre parole, garantisce che i dati nella destinazione siano utilizzabili.
La destinazione è il sistema in cui i dati fuoriescono dal data pipeline. In genere è il data warehouse dell’azienda. I data warehouse sono progettati per gestire carichi di lavoro pesanti di analisi dei dati, data science e machine learning. Qui, gli analisti e i data scientist costruiscono modelli di dati e trasformano i dati in informazioni. Tuttavia, esistono molti sistemi di destinazione diversi: sistemi operativi come dashboard, applicazioni SaaS e strumenti di visualizzazione dei dati.
I due principali tipi di data pipeline sono i data pipeline batch e i data pipeline in tempo reale. I data pipeline batch spostano grandi quantità di dati – chiamati batch – a intervalli di tempo pianificati regolarmente. I dati non vengono spostati in tempo reale. I data pipeline in tempo reale elaborano i dati quasi istantaneamente. L’analisi in tempo reale o l’analisi di flusso riguarda la raccolta e la generazione di insight da flussi di dati continui in pochi secondi.
I data pipeline sono utilizzati in molti casi d’uso, tra cui applicazioni, analisi dei dati e centralizzazione dei dati. Che la tua azienda venda prodotti o servizi, gestisca le finanze, si occupi di logistica o di knowledge management, si basa sui dati. Per utilizzare correttamente tali dati, è necessario integrarli. E l’integrazione dei dati è fornita dai data pipeline.
