Che cos’è una pipeline di dati?

Il termine "pipeline di dati", che in italiano significa letteralmente "conduttura per dati", fa venire in mente appunto un grande tubo nel quale fluiscono i dati, e in effetti, a un livello base, è di questo che si tratta. L'integrazione dei dati è un must per l'azienda moderna, indispensabile per migliorare i processi decisionali e aumentare il margine competitivo; le azioni eseguite all'interno di una pipeline servono proprio a questo scopo.

La necessità crescente di disporre di pipeline di dati.

Poiché i dati continuano a moltiplicarsi a velocità sbalorditive, le imprese impiegano le pipeline di dati per sfruttare in tempi brevi tutto il potenziale dei propri dati e soddisfare le richieste più velocemente.

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Secondo l'IDC, entro il 2025 dall'88% al 97% dei dati mondiali non sarà archiviato. Ciò significa che tra pochi anni i dati saranno raccolti, elaborati e analizzati in memoria e in tempo reale. Questa previsione è solo una delle tante ragioni alla base della crescente esigenza di pipeline di dati scalabili:

  • Accelerazione dell'elaborazione dei dati. Il tempo per l'elaborazione dei dati è un fattore elusivo; la qualità dei dati rappresenta la principale preoccupazione per i quadri dirigenziali. I dati difettosi sono ovunque: spesso sono dati incompleti, non aggiornati o errati. Oggi viviamo in un mondo basato sui dati e trascorrere ore nel tentativo di riparare i dati con strumenti come Excel non è più un'opzione praticabile.
  • Carenza di tecnici dei dati. Le imprese non possono arrestare la produttività neppure di fronte a una carenza di scienziati dei dati qualificati, e questo rafforza l'esigenza di disporre di pipeline intuitive per sfruttare il potenziale dei dati.
  • Difficoltà di stare al passo con l'innovazione. Lo sviluppo di molte imprese è rallentato dalla rigidità dell'infrastruttura legacy e dall'insieme di competenze e processi ad essa legati. Alla luce della continua crescita ed evoluzione dei dati, le imprese sono alla ricerca di pipeline di dati scalabili e facilmente adattabili ai requisiti in continuo cambiamento.

I dati nella pipeline.

Un'azienda normale possiede decine di migliaia di applicazioni, database e altre sorgenti di informazioni, come i fogli di calcolo di Excel e i registri chiamate, e tutte le informazioni devono essere condivise tra queste sorgenti. Se da una parte l'esplosione delle nuove tecnologie del cloud e dei big data ha contribuito alla complessità dei dati, dall'altra le aspettative delle parti interessate continuano a crescere. Una pipeline di dati racchiude una serie di azioni, che partono dall'acquisizione di tutti i dati grezzi provenienti da una sorgente per trasformarli rapidamente in dati pronti per essere analizzati.

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Un viaggio all'interno della pipeline di dati.

La pipeline di dati contiene il percorso completo che i dati compiono all'interno di un'azienda. Le quattro azioni principali compiute sui dati che attraversano la pipeline sono:

 

 

  1. Raccolta o estrazione di set di dati grezzi. I set di dati sono delle raccolte di dati e possono essere estratti da un numero qualsiasi di sorgenti. I dati arrivano nei formati più disparati, da tabelle di database, nomi di file, argomenti (Kafka), code (JMS), fino a percorsi di file (HDFS). In questa fase i dati non hanno struttura né sono classificati; si tratta di un vero e proprio dump di dati e in questa forma è impossibile ricavarne alcun senso.
  2. Governance dei dati. Dopo avere raccolto i dati, le imprese devono stabilire un insieme di regole per organizzarli su vasta scala e questo insieme di regole prende il nome di governance dei dati. All'inizio i dati grezzi vengono collegati al contesto aziendale affinché assumano un significato, quindi si passa al controllo della qualità dei dati e della loro sicurezza, e per finire li si organizza in modo completo per il consumo di massa.
  3. Trasformazione dei dati. La trasformazione dei dati pulisce e modifica i set di dati per ottenere il formato di report corretto. I dati non necessari o non validi devono essere eliminati, quelli rimanenti vengono arricchiti secondo una serie di regole e norme determinate dalle esigenze aziendali. Tra gli standard che garantiscono la qualità e l'accessibilità dei dati durante questa fase dovrebbero rientrare:
    • Standardizzazione. Definizione dei dati significativi e della modalità in cui verranno formattati e memorizzati.
    • Deduplicazione. Segnalazione di duplicazioni agli steward dei dati; esclusione e/o eliminazione dei dati ridondanti.
    • Verifica. Esecuzione di verifiche automatiche per mettere a confronto informazioni simili, come orari delle transazioni e record di accesso. Le attività di verifica consentono di sfrondare ulteriormente i dati inutilizzabili e di contrassegnare eventuali anomalie in sistemi, applicazioni e dati.
    • Ordinamento. Ottimizzazione dell'efficienza tramite raggruppamento e ordinamento in categorie di elementi come dati grezzi, audio, multimediali e altri oggetti. Le regole di trasformazione determinano come ogni singolo dato viene classificato e dove sarà collocato nella fase successiva. Attraverso questi passaggi di trasformazione, ciò che prima era un ammasso di materiale inutilizzabile viene plasmato fino a ottenere dati di qualità.
    • Condivisione dei dati. A questo punto i dati affidabili così trasformati sono finalmente pronti per essere condivisi. Si tratta di dati ai quali tutti sono impazienti di accedere e che spesso vengono estratti e archiviati in un data warehouse nel cloud o in un'applicazione endpoint.

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Nell'ambito dell'elaborazione e integrazione dei dati il tempo rappresenta oramai un lusso che le imprese non possono più permettersi. L'obiettivo di ogni pipeline di dati è di integrare i dati per fornire ai consumatori informazioni fruibili in tempi quanto più possibile vicini al tempo reale. Una pipeline di dati dovrebbe essere creata utilizzando un processo ripetibile, in grado di gestire job in batch o in streaming e compatibile con una qualsiasi piattaforma nel cloud o di big data a scelta, sia nel presente che in futuro.

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| Ultimo aggiornamento: 25 Ottobre, 2019