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Le 5 migliori tecnologie per i Big Data per l'estrazione, la gestione e l'analisi dei dati

Davide Avella

Davide Avella, 20 febbraio 2020 | Big Data Tools Big Data

I Big Data sono una risorsa ormai riconosciuta come la più grande fonte di conoscenza e crescita per ogni business. Senza dati non si sopravvive alla ferrigna competizione che taglia le gambe alle aziende ancora poco digitalizzate. Infatti, se fino a ieri l’ostacolo maggiore della Big Data Analytics era insito nella natura complessa dei dati, che sono troppi, diversi, veloci e variabili, oggi con le tecnologie per i Big Data non ci sono più scuse.

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Gli strumenti ETL per l’estrazione, gestione e analisi dei dati permettono di superare quegli ostacoli dapprima insormontabili per le piccole e medie imprese.

Oggi, infatti, grazie a piattaforme come data lakes e Hadoop per l’archiviazione dei dati, a tecnologie incaricate di estrarre, gestire e fare analisi in tempo reale – è finalmente possibile dominare questo immenso volume di dati che arrivano a noi in forma grezza, non leggibile, perché generati da ogni fonte (transazioni, Internet of Things, apparecchi industriali, e-mail, video, audio, social media, siti web ecc).

È un dato di fatto – acclarato anche dai numeri (l’industria del dato vale oggi 189 miliardi di dollari) – che la Big Data Analysis sia indispensabile per sopravvivere al trend sempre più marcato delle strategie aziendali data-driven.

E non potrebbe essere altrimenti visto che entro il 2025 si stima che l’Internet delle Cose farà schizzare a 175 zettabytes la mole dei dati generati a livello mondiale. Non tenerne conto potrebbe rappresentare un vero fattore di rischio esclusione dai mercati per quelle aziende ancora non digitalizzate.

Ecco perché negli ultimi anni sta crescendo a ritmi veloci il numero delle imprese che investono nelle tecnologie Big Data per tenere il passo con i trend più attuali della Big Data Analysis.

Leggi anche: I Big Data trend per il 2020: quali sono le tendenze?

Cos’è un processo ETL e a cosa serve?

ETL sta per estrazione, trasformazione e caricamento dati, un processo che si avvale di software in grado di estrapolare dati da più sorgenti per integrarli e raccoglierli in un unico repository (o Data Warehouse).

L’obiettivo è quello di integrare i dati originati da diverse fonti e di epurarli da ogni sorta di errore, per prepararli all’analisi con piattaforme di business intelligence avanzata.

I vantaggi dell’analisi dei Big Data fanno gola a tutte le aziende per le ragioni più evidenti. Ne bastano poche per comprenderne il grande potenziale:

  • rivelano informazioni che annullano rischi ed eventuali frodi
  • portano alla luce le criticità più urgenti e quelle a venire
  • migliorano le strategie di marketing per muoversi con largo anticipo e sbaragliare la concorrenza
  • guidano le decisioni aziendali in modo rapido e veritiero.

Di fronte a questi presupposti, si capisce perché anche le aziende fino a oggi bloccate dalla mancanza di competenze – potendo disporre di una quantità sempre maggiore di dati – stiano ricorrendo alle tecnologie Big Data per semplificare il processo di analisi e renderlo più efficiente possibile.

Leggi anche: Come realizzare un progetto di Big Data Analytics nella propria azienda

Senza tecnologia, infatti, il beneficio dei dati resta nullo perché vanificato da una mole troppo grande di informazioni, dai flussi troppo veloci per essere domata in tempo reale. Fin troppo variabili – vista la molteplicità delle sorgenti che generano dati – tutte queste informazioni resterebbero allo stato grezzo, congelate in compartimenti stagni e prive di senso compiuto, se non fossero sottoposte a un processo di raccolta, elaborazione e analisi.

Sciolto ogni indugio, è piuttosto lampante ormai che per farci guidare dalle rivelazioni matematiche dei dati abbiamo bisogno di processi automatizzati, ovvero di strumenti ETL (Extract, Transform, Load) che in tre fasi diverse lavora i dati senza alcun bisogno di codifiche manuali. Vediamo quali sono le 3 fasi dei processi ETL.

Le 3 fasi dei processi ETL

In sostanza, l'obiettivo di un processo ETL è quello di ottenere dati puliti e accessibili attraverso queste 3 fasi: estrazione, trasformazione, caricamento.

Estrazione

L’estrazione è il primo passaggio del processo ETL che estrae e raccoglie i dati dalle molteplici sorgenti, inclusi database e applicazioni. Dati che poi verranno integrati e ottmizzati per la scrittura, modifica e salvataggio in formati leggibili e analizzabili.

A seconda delle infrastrutture IT e della tecnologia utilizzata, la dimensione dei dati estratti può variare da centinaia di kilobyte a gigabyte.

Trasformazione

Nella 2° fase, i dati grezzi vengono “puliti” e trasformati passando al vaglio della verifica (automatizzata) che identifica anomalie, duplicazioni, dati inutilizzabili e, quindi, da scartare.

L’obiettivo è quello di ottimizzare questa massa informe di dati che allo stato grezzo non servono a nulla, attraverso un processo di selezione, ordinamento e aggregazione per categorie.

Inutile dire quanto la fase della trasformazione sia la più critica delle tre. Da questa procedura, infatti, si arriva al dato “pulito”, pronto per il caricamento.

Caricamento

Con la 3° e ultima fase del processo ETL i dati estratti e trasformati vengono integrati e caricati in un Data Warehouse per la lettura e l’analisi.

​Le 5 migliori tecnologie ETL del 2020

Assodata l’utilità o, per meglio dire, la necessità di operare con strumenti ETL per gestire la Big Data Analysis, potrebbe essere complicato individuare le tecnologie Big Data più convenienti per il proprio settore, progetto ed esigenze aziendali.

Leggi anche: Big Data in Italia: quali sono i settori che stanno investendo di più?

I software per l’estrazione, gestione e analisi dei dati disponibili sul mercato sono tanti e diversi, ciascuno con le sue caratteristiche e funzionalità peculiari. La selezione richiede consapevolezza e conoscenza delle tecnologie più adatte al proprio caso d’uso.

Noi ne abbiamo individuate 5, e ne mettiamo a confronto caratteristiche, vantaggi e funzionalità.

Xplenty

Xplenty è uno strumento ETL open source, basato su piattaforma cloud, ma non disponibile on-premise. Molto apprezzato per la semplicità nella gestione delle pipeline di dati visualizzati per flussi, il software raccoglie, integra ed elabora dati provenienti da varie fonti, rispettando tutti i parametri di conformità.

Non supporta funzionalità di sincronizzaziine dati in tempo reale, ma ha tutte le altre caratteristiche essenziali per svolgere processi ETL:

  • raccoglie i dati da fonti diverse e li trasferisce in una unica repository
  • trasforma i dati per prepararli all’analisi
  • invia dati a databse interni, Data Warehouse e Salesforce (tramite Heroku Connect)
  • estrae dati da qualsiasi fonte che abbia un API connettore Rest
  • gestisce in modo efficiente i flussi di lavoro correlando fra loro diverse pipeline di dati.

Oracle

Oracle Data Warehouse è una piattaforma di integrazione dati completa di funzionalità che rispondono a tutti i requisiti richiesti dai processi ETL.
Il software è in grado di gestire enormi quantità di dati, di archiviarli e organizzarli in forma correlata per renderli accessibili in un unico ambiente.

Le più grandi virtù di questa tecnologia – adatta soprattutto ad aziende che usano già strumenti Oracle – sono la sua architettura flessibile e l’interfaccia utente particolarmente intuitiva, a beneficio di un’interazione molto più semplice.

Altre funzioni degne di nota:

  • Oracle offre test di applicazioni reali
  • è basato su architettura adatta a cloud privato e pubblico di Oracle
  • sfrutta una connessione ad alta velocità per spostare dati di grandi dimensioni
  • è compatibile con piattaforme UNIX / Linux e Windows
  • fornisce supporto per la virtualizzazione
  • consente la connessione al database remoto e alle tabelle.

Informatica PowerCenter

Informatica PowerCenter è uno strumento di integrazione dati sviluppato da Informatica Corporation. Anche con questa tecnologia Big Data è possibile svolgere processi ETL, quindi estrarre dati da diverse fonti e manipolarli con operazioni automatizzate.

Il software registra ogni tipo di anomalia in un sistema centralizzato che semplifica il monitoraggio e la gestione di qualsiasi tipo di errore o problema possa verificarsi nella creazione delle tabelle relazionali.

Scelto soprattutto da aziende con sedi e team dislocati in diverse aree geografiche, integra funzioni di sincronizzazione delle attività e dei flussi di lavoro.

Talend OpenStudio

Open Studio è il nostro quarto software di integrazione dati, sviluppato da Talend in versione open source e per ambiente cloud. Del software esiste la versione on-premise.

Lo strumento offre tutto ciò che occorre per gestire dati grezzi, entrando a pieno titolo nella rosa delle migliori tecnologie per i Big Data soprattutto per il ricco set di tool con i quali gestire i processi ETL.

Se da un lato l’interfaccia utente si mostra abbastanza intuitiva, dall'altro alcune funzionalità potrebbero richiedere conoscenze tecniche superiori rispetto a quelle di base.

Talend ha sviluppato anche la versione commerciale del software, Talend Data Management Platform, con funzionalità aggiuntive di gestione e monitoraggio dati, e con attività di supporto sempre attivo.

A parte questa distinzione, entrambe le versioni offrono tutte le funzionalità multi-cloud native, scalabilità per progetti di ogni dimensione e strumenti per la connettività a oltre 900 database, file e applicazioni.

Pentaho

Pentaho è una piattaforma di Data Warehousing e Business Analytics. Scelto dalle aziende che vogliono gestire in modo semplice e unificato le pipeline dei dati, il software offre funzionalità molto utili, come il Community Dashboard Editor che serve per velocizzare ed efficientare lo sviluppo e la distribuzione dei dati all’interno dei flussi di lavoro.

Fra le caratteristiche che vale la pena di segnalare:

  • integrazione dei Big Data senza necessità di codifica
  • analisi integrata di tutti i dati provenienti da database diversi
  • visualizzazione dati in dashboard personalizzate

​Come scegliere la tecnologia adatta ai tuoi Big Data?

Come è possibile notare dal quadro descritto delle migliori tecnologie Big Data, alcune caratteristiche sono comuni, trattandosi di piattaforme nate per gestire processi di estrazione, trasformazione e caricamento dati.

Per quanto riguarda invece le singole funzionalità, ogni software ETL ha le sue peculiarità, i suoi “pregi e difetti”. La ricerca dello strumento ETL più adatto al proprio caso d’uso richiede senz’altro la valutazione di fattori quali: requisiti, obiettivi e priorità aziendali. Facciamo qualche esempio dei possibili obiettivi di un’azienda che voglia adottare tecnologie Big Data.

Semplicità d’uso e soluzioni open source

Molte aziende preferiscono adottare software open source per operare in ambienti più flessibili e per non doversi legare a un singolo fornitore. Le stesse aziende potrebbero anche voler gestire i processi ETL con funzionalità alla portata di chi non ha competenze tecniche.

Un criterio di selezione potrebbe essere quello che spinge a soluzioni completamente gestite, che non richiedono nessun intervento da parte del team. In questo caso, Xplenty e Talend possono essere la scelta migliore, perché offrono un’interfaccia intuitiva, strumenti di selezione e trascinamento semplici da usare anche per i non tecnici. La convenienza di questi software risiede anche nella disponibilità di tante integrazioni predefinite.

Senza togliere nulla alle altre 3 piattaforme, abbiamo soltanto voluto mostrare piccoli casi d’uso che possono orientare l’azienda verso le tecnologie Big Data più adatte e/o convenienti.

Al di là delle singole priorità di ogni azienda, per iniziare a valutare strumenti ETL si possono prendere come riferimento i seguenti requisiti.

Portabilità

La sempre maggiore diffusione di soluzioni cloud ibride pone la necessaria condizione di compiere una sola attività di integrazione dati per gestire, poi, le altre operazioni in qualsiasi altro ambiente, a seconda delle esigenze.

Semplicità d’uso nella visualizzazione delle pipeline dei dati

Abbiamo già accennato alla semplicità, ma conviene ribadire quanto sia importante l’accessibilità alla Big Data Analysis con strumenti ETL che semplificano la visualizzazione delle pipeline dei dati.

Nessun costo extra

Nella scelta delle tecnologie Big Data andrebbe valutato anche questo aspetto: la trasparenza dei prezzi. In qualche caso, il fornitore potrebbe richiedere costi extra per l’aumento dei connettori o del volume dei dati da gestire.

Compatibilità Cloud

Lo strumento ETL che consigliamo di valutare, alla luce della sempre più diffusa tecnologia cloud, è quello che funziona in modo nativo in ambienti single-cloud, multi-cloud o ibridi.

Leggi anche: Perché i Big Data non possono fare a meno del Cloud Computing?

Molte aziende utilizzano più di un ambiente cloud, oppure decidono di passare da un provider cloud (ad es. AWS, Azure o Google Cloud) a un altro. In questi casi non dovrebbe verificarsi il malaugurato imprevisto di dover creare daccapo la pipeline dei dati.

Al contrario, il software dovrebbe permettere di trasferire tutto il lavoro già fatto da un ambiente cloud all’altro, come pure di cambiare tecnologie di archiviazione, sistemi di elaborazione dati e database.

In conclusione, risulta chiaro come l’analisi dei Big Data sia oggi un’attività irrinunciabile per ogni azienda che voglia muoversi nel proprio mercato con iniziative infallibili, guidate dai dati.

Nella pratica questo significa scendere in campo tecnologie Big Data che operano in modo automatico per mantenere l’azienda viva e in salute. Significa scendendo in qualche dettaglio:

  • prevedere problemi e criticità in tempo reale individuandone le cause a monte
  • tagliare tempi e costi di gestione anticipando quei fattori di rischio finanziario
  • aumentare i profitti sviluppando nuovi prodotti e ottimizzando le offerte in base alle rivelazioni sulle abitudini dei propri clienti.

Questi esempi sono soltanto la punta dell’iceberg. Per scoprire tutto il potenziale del Big Data, scarica l’eBook “Innovare e far crescere l'azienda grazie ai Big Data", cliccando sul pulsante qui sotto!

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