In questi ultimi anni le organizzazioni hanno dovuto affrontare enormi quantità di dati provenienti da diverse fonti e memorizzati in molte posizioni diverse. Può essere difficile ottenere una visione completa dei dati quando questi sono dispersi su diverse piattaforme. Avere la capacità di ottenere una comprensione esaustiva dei dati aggregati può essere di grande aiuto nei processi decisionali. Conoscere dove sono coinvolti i dettagli e come interagiscono con altre parti dei dati fornisce un’analisi che altrimenti sarebbe nascosta o difficile da ottenere senza avere una visione a 360° della situazione. In questo modo, comprendere tutti gli aspetti delle informazioni dell’organizzazione rende più facile per i decisori valutare in modo più sicuro la propria attività e l’ambiente competitivo in cui si trovano.
Incorporando gli strumenti di integrazione dei dati nell’ecosistema dei dati, i dati segregati in diverse posizioni possono essere combinati, trasformati in una forma comprensibile e infine caricati in un’unità di archiviazione dati centralizzata per ottenere preziose informazioni aziendali.
Questo articolo illustra tutto ciò che devi sapere sulla data integration e come Fivetran può aiutarti in questo processo.
Cos’è la Data Integration
La Data Integration è il processo di consolidamento dei dati disponibili in forme o strutture diverse provenienti da diverse fonti di dati in una destinazione centralizzata unica, che potrebbe essere un database, un data warehouse o qualsiasi altra destinazione desiderata. Il suo obiettivo è fornire una visione completa e olistica dei dati organizzativi a 360 gradi. L’integrazione dei dati consente alle aziende di utilizzare i dati grezzi per supportare e migliorare il valore aziendale offrendo insights critici sia sulle operazioni che sulle proprie esigenze.
La Data Integration può essere realizzata principalmente attraverso due approcci: ETL (Extract, Transform, Load) oppure ELT (Extract, Load, Transform). Entrambi gli approcci sono utilizzati per consolidare e integrare dati provenienti da diverse fonti in una destinazione centralizzata. In un nostro precedente articolo avevamo visto le principali differenze e in sintesi avevamo visto come l’ELT può essere vantaggioso quando si lavora con grandi volumi di dati, in quanto sfrutta la potenza di calcolo della destinazione finale per eseguire le trasformazioni. Inoltre, l’ELT consente di mantenere i dati grezzi nella destinazione finale, consentendo analisi più flessibili e l’utilizzo di strumenti specifici per la trasformazione dei dati nella destinazione.
Data Integration vs Data Ingestion
In questa fase spesso la Data Integration viene confusa o associata a quella che viene definita Data Ingestion. Ora che abbiamo appreso alcuni fondamenti per la Data Integration, approfondiamo cosa s’intende per Data Ingestion e la differenza con essa.
La Data Ingestion è il processo di spostamento dei dati da una fonte o posizione all’altra per archiviarli in un datalake, un database o un data warehouse. Dopo l’estrazione dei dati dalla loro forma originale, vengono trasformati in una forma adatta allo scopo di archiviazione. Tipicamente, i dati vengono estratti da file CSV, Excel, JSON e XML, e infine caricati nel sistema di destinazione. A differenza della Data Integration, i dati non vengono elaborati prima di essere caricati nella destinazione desiderata nell’ingestione dei dati. Vengono semplicemente trasferiti da un sistema all’altro. Ciò significa che i dati vengono inviati nella loro forma originale, senza alterazioni o filtraggio.
In sintesi, la Data Integration è un processo completo che include l’estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati per creare una vista unificata dei dati aziendali. La Data Ingestion, d’altra parte, si concentra sul trasferimento dei dati da una fonte all’altra senza effettuare modifiche sostanziali. Entrambi i processi possono essere parte di un flusso di lavoro più ampio per gestire i dati aziendali, ma differiscono per quanto riguarda la portata e la complessità delle operazioni coinvolte.
Fattori da considerare nella scelta di uno strumento di Data Integration
L’enorme mole di dati generati ogni giorno hanno reso la Data Integration essenzialmente cruciale per le imprese. Per sfruttare appieno i dati disponibili, le aziende ora devono integrare, gestire e organizzare i dati ottenuti da fonti di dati diversificate. Spesso diventa difficile per gli sviluppatori utilizzare strumenti di ETL e di integrazione dei dati man mano che l’organizzazione si espande e il volume dei dati aumenta. Alcuni problemi risultano essere comuni tra diverse organizzazioni e vanno dalla qualità dei dati, alla sicurezza degli stessi passando per la scalabilità e i costi da sostenere.
Questi fattori assieme ad alcuni requisiti come la tipologia delle fonti dati, la frequenza di trasferimento, la destinazione del processo fino al pricing costituiscono in generale il primo passo nella valutazione di uno strumento di Data Integration.
Fivetran strumento leader della Data Integration
Fivetran è uno strumento di integrazione dei dati low-code che automatizza i processi ELT e offre una moltitudine di connettori pre-costruiti per note fonti di dati. Inoltre, gli utenti possono anche richiedere un connettore o costruirne uno proprio se non ne è già disponibile uno, poiché i connettori aggiuntivi vengono costantemente aggiunti. L’enorme funzionalità in Fivetran consente agli utenti di automatizzare praticamente l’intera pipeline di dati. Inoltre Fivetran permette agli utenti di trasformare ed esportare facilmente i dati utilizzando i modelli di dati pre-costruiti.
Il costo per ogni utente dipende esclusivamente da quanto dati vengono elaborati attraverso la piattaforma. Fivetran offre inoltre uno sconto sul volume, il che significa che il costo per riga di dati diminuisce man mano che sincronizzi più righe. Viene addebitato in base al numero di righe che inserisci, modifichi o cancelli ogni mese. Indipendentemente dal livello di prezzo, il costo dell’utilizzo di Fivetran aumenterà man mano che aumenta la quantità di dati che sincronizzi.
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