E.T.L. (Extract.Tansform.Load)
IBM - ISeries
Quick-EDD/DR-DRm
ETL
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Sommario
ETL ................................................................................................................................................. 3
I processi ETL (Extraction, Transformation and Loading - estrazione, trasformazione e caricamento) .......................... 3
Cos´è l´ETL?..................................................................................................................................................................................................... 3
Le sfide dell´ETL ............................................................................................................................................................................................ 5
Soluzioni di integrazione dati open source per ETL ......................................................................................................................... 5
strumenti di ETL nelle aziende ................................................................................................... 6
Costo o Investimento? ................................................................................................................................................................................ 6
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ETL
I processi ETL (Extraction,
Transformation and Loading estrazione, trasformazione e
caricamento)
sono i componenti più importanti e con
più valore aggiunto di un'infrastruttura di
Business Intelligence (BI). Sebbene
Figura 1 – Schema ETL
siano per lo più invisibili gli utenti della
piattaforma di BI, i processi ETL recuperano i dati da tutti i sistemi operativi e li pre-elaborano per
i tool di analisi e di reporting. La precisione e la tempestività dell´intera piattaforma di BI
dipendono in larga misura dai processi ETL.
Figura 2 - Business Intelligence
Cos´è l´ETL?
I processi di estrazione, trasformazione e caricamento comprendono step multipli che hanno
come obiettivo il trasferimento dei dati dalle applicazioni di produzione ai sistemi di Business
Intelligence :
y Estrazione dei dati dalle applicazioni di produzione e dai database (ERP, CRM, RDBMS, file
ecc.)
y Trasformazione di questi dati per la loro riconciliazione su tutti i sistemi sorgente,
eseguire calcoli o parsing di stringhe, arricchirli con informazioni di lookup esterne e
confrontare il formato richiesto dal sistema target (Third Normal Form Star Schema,
Slowly Changing Dimensions, ecc.)
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Figura 3 - 3NF (Third Normal Form Star Schema)
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Caricamento dei dati risultanti nelle varie applicazioni BI: Data Warehouse o Enterprise
Data Warehouse, Data Mart, applicazioni Online Analytical Processing (OLAP) o “cubi”,
ecc.
La latenza dei processi ETL varia da batch (a volte mensilmente o settimanalmente, ma più
spesso quotidianamente), a near-real-time con aggiornamenti più frequenti (ogni ora, ogni
minuto, ecc).
Figura 4 - Diagramma ETL
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Le sfide dell´ETL
Ci sono numerose difficoltà da fronteggiare per ottenere un´implementazione efficiente ed
affidabile dei processi ETL.
y I volumi di dati crescono in maniera esponenziale, e i processi ETL devono elaborare
grandi quantità di dati granulari (prodotti venduti, chiamate telefoniche, transazioni
bancarie.).
Alcuni sistemi BI raramente vengono aggiornati incrementalmente mentre altri
richiedono un caricamento completo ad ogni iterazione.
y Con l´aumento della complessità dei sistemi informatici, anche la disparità delle
sorgenti aumenta. I processi ETL richiedono una connettività di vasta portata per i
pacchetti di applicazioni (ERP, CRM, ecc.), database, mainframe, file, Servizi Web, ecc.
y Le strutture e le applicazioni di Business Intelligence comprendono data warehouse, data
mart, applicazioni OLAP per l´analisi, il reporting, il dashboarding, lo scorecarding, ecc.
Tutte queste strutture target hanno diversi requisiti di trasformazione dei dati e
diverse latenze.
y Le trasformazioni coinvolte nei processi ETL possono essere altamente complesse. I dati
devono essere aggregati, sottoposti a parsing, calcolati, elaborati statisticamente, ecc. Le
trasformazioni specifiche BI sono anch´esse necessarie, come lo Slowly Changing
Dimensions.
y Mentre la BI tende alla simultaneità real-time, i data warehouse e data mart devono
essere aggiornati più spesso e le finestre di tempo del caricamento diventano sempre più
brevi.
Soluzioni di integrazione dati open source per ETL
Le soluzioni di integrazione dati Talend sono ottimizzate per l´ETL enterprise-grade. Le seguenti
funzioni sono particolarmente importanti per la progettazione, lo sviluppo, l´esecuzione e la
manutenzione dei processi ETL :
y Modeling del processo business-oriented garantisce una comunicazione ottimale tra
l'informatica ed il business
y Ambiente di sviluppo grafico che migliora notevolmente la produttività e agevola la
manutenzione
y Piattaforma molto evolutiva che sfrutta una griglia di commodity hardware e l´unica
soluzione a supportare l´architettura doppia ETL + ELT.
y Ampissima connettività per supportare tutti i sistemi
y Componenti avanzati integrati per l´ETL, compresi manipolazioni di stringhe, Slowly
Changing Dimensions, supporto carichi bulk, ecc.
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STRUMENTI DI ETL NELLE AZIENDE
Costo o Investimento?
Le potenzialità degli strumenti ETL e i vantaggi che possono offrire alle aziende. Un'introduzione
ai sistemi di estrazione, trasformazione e salvataggio dati a supporto dei datawarehouse.
Da qualche anno si sente sempre più spesso parlare di ETL, tipicamente parlando di progetti di
Business Intelligence. Molte aziende li stanno adottando, generalmente spinte dall’ufficio IT.
Ma esattamente cosa sono e a cosa servono questi strumenti? Innanzitutto il significato del
termine: le tre lettere sono la sigla inglese di Extract, Transform and Load; si può quindi affermare
in sintesi che tratta di una classe di prodotti dedicati alla gestione e trasformazione dei dati.
Nulla quindi riguardo alla presentazione delle informazioni ed alla loro analisi, compito questo
degli strumenti di reporting.
In origine nascono come strumento a supporto dei sistemi di Business Intelligence e/o di
DataWarehouse:
y Extract: estrazione dai sistemi sorgente dei dati necessari per supportare i processi
decisionali
y Transform: trasformazione dei dati in informazione, tramite processi di verifica, pulizia ed
arricchimento
y Load: salvataggio delle informazioni in formati eterogenei
Arrivati a questa prima definizione, la domanda spontanea è: perché dovrei investire
nell’acquisto di uno di questi strumenti quando queste operazioni si sono sempre effettuate
anche senza la loro introduzione in azienda?
L’alternativa all’ETL è in sintesi la scrittura di un programma dedicato, sia esso realizzato tramite
le funzionalità intrinseche della base dati di riferimento o tramite un linguaggio di
programmazione esterno. Partendo dal presupposto che il risultato finale sia comunque
raggiungibile, esistono però alcune differenze notevoli tra i due approcci, tali da giustificare in
moltissime realtà la spesa necessaria all’acquisto delle licenze di un prodotto di ETL.
Ci sono naturalmente differenze anche notevoli tra un prodotto e l’altro, in funzione spesso del
posizionamento che il singolo vendor vuole prendere sul mercato, ma alcune caratteristiche
sono comunque accomunabili:
y strumento grafico: gli ETL sono strumenti dedicati a persone che hanno esperienza sulle
basi di dati, ma non necessariamente per programmatori: sono infatti progettati per
rendere più semplice e visuale lo sviluppo di trasformazioni complesse sui dati; tutti gli
strumenti presenti sul mercato propongono una visione grafica del flusso dati, rendendo
quindi molto più immediata l’interpretazione di un processo di caricamento o di
manipolazione dei dati; sono strumenti dove quindi si scrive pochissimo codice rispetto
alla realizzazione di programmi dedicati, in qualsiasi linguaggio essi vengano sviluppati
y manutenibilità: gli aspetti evidenziati al punto precedente consentono chiaramente
non solo una più semplice implementazione dei progetti, ma anche e soprattutto una
loro manutenzione molto più rapida e immediata, evitando i lunghi periodi di analisi
spesso necessari per comprendere gli impatti di una modifica al codice, anche se di lieve
entità
y analisi degli impatti: molti degli strumenti presenti sul mercato mettono a disposizione
diverse interfacce per l’analisi delle trasformazioni già realizzate; questi “strumenti nello
strumento” permettono di comprendere con pochi click quali passaggi della
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trasformazione usino determinate informazioni, e dove si propaghino in cascata
eventuali modifiche in corso di realizzazione
integrazione con gli strumenti di reporting: alcuni vendor di ETL propongono
all’interno del loro catalogo anche strumenti di analisi dei dati e reportistica; in questi casi
si può sfruttare l’integrazione tra i diversi prodotti per analizzare gli impatti di una
modifica al substrato informativo realmente end-to-end, visualizzando graficamente
quali report siano impattati da una modifica al sistema gestionale o viceversa quali fonti
informative vadano integrate per apportare nuove informazioni ad una analisi esistente
auto-documentazione: gli strumenti di ETL mettono tipicamente a disposizione molte
opzioni tramite cui commentare le trasformazioni sviluppate a diversi livelli di dettaglio;
tutte queste informazioni qualitative vengono poi messe a disposizione dell’utente
tramite apposite interfacce che costruiscono della documentazione tecnica
automaticamente generata, che consente in modo rapido e sicuro di documentare i
diversi passi che trasformano i dati aziendali in preziose informazioni per il management;
non solo velocità nella realizzazione della documentazione tecnica quindi, ma anche e
soprattutto sicurezza di avere documentazione sempre aggiornata e allineata con quanto
è effettivamente utilizzato ogni giorno in ogni singolo caricamento dati
indipendenza dalla base dati: una delle caratteristiche accomunanti gli ETL è la
possibilità di far dialogare basi dati eterogenee in modo completamente trasparente; da
un’unica interfaccia, con un unico software visuale, si riesce quindi a mettere in
comunicazione le diverse fonti informative dislocate nell’azienda, integrando e
consolidando il patrimonio informativo dell’azienda senza la necessità di realizzare per
ogni sistema un diverso programma di estrazione dati
trasformazioni pre-costruite: gli strumenti di ETL vengono tipicamente forniti con un
set di trasformazioni già pronte per realizzare le operazioni più comuni e spesso più
complesse; questi oggetti portano diversi vantaggi tra cui:
9 una sensibile riduzione dei tempi di deployment perché si favorisce il riutilizzo di
soluzioni già sviluppate e soprattutto già testate
9 una migliore comprensibilità di quanto già sviluppato perché questi oggetti
“standard” eseguono operazioni note e ben definite, rendendo quindi immediata
la comprensione della loro funzione in un qualsiasi flusso di lavoro
ambiente di debug: gli strumenti di ETL forniscono generalmente un ambiente di
debug, in cui cioè è possibile testare le operazioni eseguite, verificando passo dopo passo
le trasformazioni effettuate; questi ambienti sono estremamente utili nella comprensione
di qualsiasi problematica si dovesse riscontrare, poiché abbinati all’interfaccia visuale
velocizzano il processo di problem-setting e quindi la determinazione della soluzione da
realizzare
schedulatore e monitor interni: ogni prodotto viene tipicamente fornito con uno
schedulatore interno e con un relativo strumento di monitoraggio, che consentono in
modo del tutto integrato di gestire la pianificazione e la verifica dei caricamenti. Le
caratteristiche fin qui evidenziate permettono già di capire come in molte realtà aziendali
l’acquisto di un prodotto di questo genere sia velocemente ammortizzabile tramite un
aumento di efficienza ed efficacia dell’ufficio IT, ovviamente una volta trascorso un
seppur breve periodo di apprendimento. Come accennato all’inizio dell’articolo, questa
tipologia di strumenti viene spesso introdotta all’interno delle aziende in occasione di
grandi progetti di Business Intelligence, spesso di DataWarehouse. Questo perché le loro
potenzialità li rendono uno strumento ottimo per la realizzazione di questi sistemi. Per
sfruttare appieno l’investimento, però, questi strumenti non devono essere considerati
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solo come il “programma per caricare il DataWarehouse”, ma come lo strumento tramite
cui far passare le grandi movimentazioni di informazioni sempre più presenti all’interno
delle aziende. In questo modo si potranno sfruttare appieno ad esempio le caratteristiche
di documentazione, rendendo molto più trasparente l’interoperabilità tra i diversi sistemi
aziendali. In quest’ottica l’ETL non è più solo un software che velocizza il lavoro
dell’ufficio IT, ma diventa parte integrante della Business Intelligence aziendale e
permette di rendere esplicito molto know-how spesso isolato all’interno di poche
persone, conoscenza questa difficilmente documentabile e tramandabile senza degli
strumenti adeguati a causa del suo evolversi spesso frammentato e sedimentato negli
anni. In quest’ottica l’ETL non deve quindi essere interpretato come l’ennesima licenza
software da acquistare, ma come uno strumento che se correttamente interpretato può
portare un vero cambiamento all’interno dell’azienda, specie per le realtà dove siano
presenti molti sistemi eterogenei, o dove le necessità di interoperabilità dei sistemi
costringano a numerosi e frequenti sistemi di allineamento delle informazioni per poter
mantenere consistenza nei dati aziendali.
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