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Ingestion dei dati: come farla e con quali strumenti

ingestion dei dati

L’ingestion dei dati è il processo di raccolta e caricamento dei dati. Si tratta di un processo sempre più diffuso nell’ottica di consolidare strategie data-driven e, più in generale, una cultura dei dati evoluta ed efficace.

Qualunque moderno processo di integrazione dei dati, quindi, non può prescindere da un’ingestion configurata in modo ottimale: solo se i dati vengono trasferiti in modo corretto e ordinato, è possibile trasformarli e integrarli per servire le esigenze aziendali. Per questo motivo, realizzare un’ingestion dei dati evoluta è così importante.

Come fare l’ingestion dei dati

La scelta di come fare l’ingestion dei dati dipende, naturalmente, dallo scopo applicativo e le sue caratteristiche.

Le due principali tipologie di ingestion dei dati sono:

  1. Ingestion dei dati in tempo reale
  2. Ingestion dei dati in batch

Ingestion dei dati in tempo reale

L’ingestion dei dati in tempo reale implica che il processo di acquisizione e il trasferimento avvengano senza latenza. In questo modo, i dati provenienti da una fonte sono disponibili per l’elaborazione quasi istantanea.

Per ottenere un’ingestion dei dati in tempo reale efficace, quindi, è necessario implementare una soluzione che garantisca funzionalità avanzate di streaming dei dati – anche automatizzabili secondo determinati parametri. È necessario, quindi, stabilire un collegamento, detto “pipe”, fra la fonte e il data warehouse di destinazione: ogni volta che vengono identificati dati nuovi alla fonte saranno trasferiti in tempo quasi reale.

Questo metodo è cruciale per le applicazioni che richiedono analisi e azioni in tempo reale sui dati appena generati. Per esempio, il monitoraggio della rete elettrica oppure per seguire l’andamento dei titoli in Borsa; ma anche nel retail per la gestione del magazzino e nel manifatturiero per gestire i tantissimi dati provenienti dagli oggetti IoT.

Ingestion dei dati in batch

L’ingestion dei dati in batch invece prevede la raccolta e il caricamento di grandi volumi di dati da fonti eterogenee in lotti (batch, appunto). Per esempio, si può scegliere di effettuare questo tipo di ingestion dei dati soltanto in certe fasce orarie.

L’ingestion dei dati in batch è comunemente utilizzata per gestire grandi volumi di dati in modo efficiente, specialmente quando la latenza nei risultati non è critica e le analisi possono essere eseguite su dati storici o aggregati.

I 5 migliori strumenti per l’ingestion dei dati

L’ingestion dei dati, al di là delle specifiche tecniche, ha bisogno di strumenti dedicati, che possano fornire all’organizzazione capacità aggiuntive. Dall’automazione della raccolta fino alla compatibilità con i principali data warehouse.

1.      Fivetran

Fivetran semplifica il flusso dei dati da sorgenti diverse nel data warehouse. Automatizza il processo di estrazione dei dati da applicazioni, database, e strumenti di marketing, standardizzando e caricando i dati in un repository centralizzato come BigQuery, Snowflake o altri data warehouse.

2.      Matillion

Matillion è costruita per abilitare il caricamento dei dati in cloud data warehouse come Amazon Redshift, Google BigQuery, e Snowflake. Inoltre, offre un’interfaccia visuale e strumenti per trasformare i dati in modo efficiente prima del caricamento nel warehouse.

3.      Airbyte

Airbyte è un’infrastruttura open-source per l’ingestion e la sincronizzazione dei dati. Consente agli utenti di connettersi a diverse fonti di dati, estrae i dati utilizzando i connettori pre-costruiti, e li carica in destinazioni come data warehouse, data lake o strumenti di analisi.

4.      Alteryx

Alteryx comprende funzionalità di data ingestion, trasformazione e analisi. Consente agli utenti di combinare e trasformare dati provenienti da diverse fonti senza codifica, rendendo più semplice per gli utenti business preparare i dati per l’analisi.

5.      Knime

Infine, Knime è un ambiente open source per l’analisi dei dati che offre anche funzionalità di data ingestion e data preparation. Con Knime gli utenti possono costruire workflow visivi per l’elaborazione dei dati, integrando dati da molteplici fonti e applicando trasformazioni in modo interattivo.

Ognuno di questi strumenti ha caratteristiche uniche e può essere adatto – e adattato – a diversi casi d’uso a seconda delle esigenze di integrazione e analisi dei dati di un’organizzazione.

L’ingestion dei dati sblocca le decisioni data-driven

L’ingestion dei dati è un processo fondamentale per sfruttare appieno il potenziale dei dati aziendali. Ottimizzando l’utilizzo degli strumenti specializzati e seguendo le migliori pratiche, oltre che affidandosi a personale esperto, le organizzazioni possono garantire che i dati siano pronti per l’analisi e l’elaborazione.

La scelta degli strumenti dipenderà dalle esigenze specifiche dell’organizzazione, inclusa la scala dei dati, la complessità delle fonti e i requisiti di prestazioni in tempo reale. Il risultato, in ogni caso, sarà di una strategia data-driven e un’operatività più focalizzata.

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