La formula ETL sta per Extract/Transform/Load (estrazione/trasformazione/caricamento) e indica il processo di raccolta dei dati da un immenso numero di sorgenti e la loro successiva trasformazione e organizzazione in un unico database.
Nella maggior parte delle aziende i dati significativi sono spesso inaccessibili e infatti, secondo alcune stime, più di 2/3 delle aziende non riescono a trarre alcun vantaggio tangibile dai dati in loro possesso. I dati molto spesso rimangono depositati all’interno di piattaforme isolate o software utilizzati raramente. Gli strumenti di ETL (come, ad esempio, l’ambiente E3 sviluppato da Dialog Sistemi) rendono questi dati fruibili prelevandoli da numerose sorgenti differenti. Una volta estratti, i dati vengono plasmati dal modulo di ETL affinché possano essere impiegati dalle aziende per le loro finalità di business.
Processi ETL: a cosa servono?
I dati rivestono un’importanza fondamentale all’interno di qualsiasi processo aziendale. È fondamentale quindi disporre di dati di qualità, in tal senso assume un ruolo di primo ordine il processo ETL. Quest’ultimo è articolato in 3 fasi:
1. Estrazione
2. Trasformazione
3. Caricamento
Nella fase iniziale i dati grezzi vengono estrapolati da un ampio pool di sorgenti, quali:
● Registri di attività
● Archivi su prestazioni di applicazioni o anomalie
● Database già esistenti
Una volta desunti, i dati vengono inseriti in nuove destinazioni, come ad esempio il Data Warehouse.
In un secondo momento, poi, prende forma la fase di trasformazione che è sicuramente la più delicata. Ad ogni singolo dato vengono applicate delle regole tali da soddisfare i requisiti di segnalazione impostati da ciascuna azienda. I criteri che assicurano la qualità dei dati e l’accessibilità per finalità di business sono:
● Standardizzazione dei dati, affinché vengano formattati e memorizzati in maniera coerente
● Cleaning: segnalazione e rimozione/esclusione dei dati duplicati.
● Ordinamento: è importante catalogare e raggruppare i dati all’interno del data warehouse ordinandoli dopo aver impostato delle categorie di riferimento. Ad esempio, è possibile classificare i dati a seconda se si tratti di dati multimediali, audio o semplicemente dati grezzi.
● Verifica dei dati: questa consente di effettuare un’analisi finale complessiva dei dati presi in esame, omettendo i dati inutilizzabili e verificando eventuali anomalie.
Nella fase finale, il processo ETL prevede il caricamento dei dati estratti e trasformati in una nuova banca dati (come il data warehouse).
Uno dei software più efficienti per quanto concerne i processi ETL è sicuramente la piattaforma E3 promossa da Dialog Sistemi. L’ambiente ETL E3 (Explorer Enterprise Edition) consente l’estrazione, la raccolta, l’integrazione e la trasformazione di ampi volumi di dati, provenienti dalle più diverse fonti informative.