Una nuova visione dell’integrazione dei dati: ETL efficiente dalla fonte all’analisi con Databricks Lakeflow

Le aziende archiviano continuamente enormi quantità di dati. Sensori, sistemi ERP, soluzioni CRM, applicazioni cloud e dispositivi IoT forniscono nuove informazioni ogni secondo. Il vero valore aggiunto deriva solo dall’integrazione, dall’elaborazione e dalla messa a disposizione di questi dati senza errori, in vista di successive analisi.

È qui che entra in gioco Databricks Lakeflow. La piattaforma combina integrazione dei dati, processi ETL e automazione all’interno di un’architettura Lakehouse espandibile a piacere. Il sistema offre un ambiente centralizzato per le classiche applicazioni di data warehouse e i moderni processi di intelligenza artificiale e machine learning.

Questa guida illustra l’intero percorso, dall’acquisizione dei dati alla trasformazione fino all’analisi. Scoprirai i vantaggi concreti per la tua azienda e il nostro supporto nell’integrazione dei dati.

Perché oggi l’integrazione dei dati è indispensabile?

Quasi tutte le aziende utilizzano contemporaneamente numerosi programmi. Sistemi ERP, soluzioni CRM, macchinari in fabbrica, negozi online, file Excel e servizi cloud generano incessantemente nuovi dati. A questi si aggiungono fonti esterne, API e flussi di dati provenienti da dispositivi IoT.

La vera sfida consiste nel riunire queste informazioni in modo affidabile. L’integrazione dei dati richiede il collegamento di dati provenienti da più sistemi. Solo la disponibilità di tutte le informazioni su una piattaforma comune consente analisi affidabili e decisioni fondate.

Molte aziende lavorano ancora con fonti di dati disperse o obsolete. Database diversi, formati vari e applicazioni isolate rendono l’integrazione notevolmente più complessa. Si creano così dei silos di dati che impediscono una visione unitaria dei dati aziendali.

Un ulteriore ostacolo è rappresentato dalla qualità dei dati. Voci duplicate, campi vuoti o dati anagrafici discordanti rendono i report inaffidabili. Strumenti di integrazione moderni come Databricks aiutano le aziende a risolvere questi problemi in modo definitivo.

Che ruolo svolgono i processi ETL?

ETL è l'acronimo di Extract, Transform e Load. Da molti anni questo approccio costituisce la base dell'integrazione professionale dei dati.

Il procedimento è semplice:

• estrarre i dati da diverse fonti

• Pulire e trasformare i dati

• Caricare i dati in un sistema di destinazione

Di fronte a enormi quantità di dati, le strutture ETL classiche raggiungono i propri limiti. Per questo motivo, i moderni lakehouse utilizzano spesso l’ELT. In questo processo, le informazioni confluiscono inizialmente nella piattaforma senza modifiche, dove la trasformazione avviene solo in un secondo momento. Questo approccio sfrutta in modo più efficiente la potenza di calcolo delle moderne infrastrutture cloud.

Databricks Lakeflow supporta entrambi i processi. Le aziende possono così scegliere l’approccio più adatto al proprio carico di lavoro. Il percorso più indicato per il vostro progetto emergerà durante il nostro primo colloquio senza impegno.

In che modo l'ETL classico si differenzia da Databricks Lakeflow?

I processi ETL tradizionali faticano a gestire il volume di informazioni in rapida crescita e l'esigenza di un'elaborazione immediata dei dati. Le piattaforme moderne come Databricks Lakeflow riuniscono tutte le fasi, dall’acquisizione iniziale dei dati fino all’analisi finale, in un unico ambiente. Questo approccio accelera l’integrazione dei dati, riduce lo sforzo necessario per la manutenzione del sistema e consente lo sviluppo di nuove applicazioni nei settori della Business Intelligence, dell’intelligenza artificiale e del machine learning.

Rispetto alle architetture ETL classiche, Databricks Lakeflow offre, tra l’altro, i seguenti vantaggi:

• Supporto di ETL ed ELT: oltre ai processi ETL tradizionali, Lakeflow supporta anche l’ELT, consentendo di effettuare le trasformazioni in modo flessibile dopo l’acquisizione dei dati.

• Piattaforma unificata: invece di ricorrere a diversi strumenti specializzati, l’acquisizione, l’integrazione, la trasformazione e l’analisi dei dati vengono gestite centralmente su un’unica piattaforma.

• Elevata scalabilità: grazie alle risorse cloud elastiche, la piattaforma è in grado di adattarsi senza problemi a volumi di dati in crescita e a requisiti sempre più elevati.

• Batch e streaming: oltre alla classica elaborazione batch, Lakeflow supporta anche lo streaming in tempo reale per casi d’uso in cui il tempo è un fattore critico.

• Architettura Lakehouse condivisa: la Business Intelligence, l’IA e il Machine Learning accedono alla stessa base di dati, evitando così copie ridondanti dei dati.

• Governance centralizzata e automazione: linee guida uniformi in materia di sicurezza, diritti di accesso e qualità dei dati garantiscono maggiore trasparenza e riducono l’onere amministrativo.

• Un unico database: invece di mantenere più copie degli stessi dati in sistemi diversi, tutti i team lavorano con informazioni coerenti.

• Standard aperti: il supporto di tecnologie come Apache Iceberg e formati di file aperti aumenta l’interoperabilità e riduce la dipendenza dai fornitori.

Il confronto dimostra che i moderni lakehouse accompagnano i dati lungo tutto il loro percorso in modo significativamente più veloce e con meno sforzo rispetto alle architetture ETL classiche. Le aziende acquisiscono così maggiore adattabilità, si assicurano dati privi di errori e utilizzano una piattaforma che combina le analisi classiche con i moderni processi di intelligenza artificiale e machine learning.

Perché oggi i dati in tempo reale sono così fondamentali?

In passato, i report venivano spesso aggiornati una volta al giorno. Oggi, in molti settori, gli aggiornamenti giornalieri non sono più sufficienti. Le aziende vogliono poter monitorare in qualsiasi momento

• come si evolvono i dati di vendita,

• quali clienti stanno effettuando acquisti in quel momento,

• quali catene di approvvigionamento sono a rischio.

Proprio per questo motivo, i requisiti relativi all’elaborazione in tempo reale sono in costante aumento. Le pipeline di dati in tempo reale forniscono informazioni immediate sui dati, poiché riuniscono informazioni provenienti da centinaia di fonti e riducono al minimo il ritardo tra l’acquisizione dei dati e l’analisi.

In particolare nelle applicazioni IoT, le pipeline di streaming elaborano gli eventi in arrivo in modo continuo. Ciò consente alle aziende di reagire più rapidamente e di automatizzare i processi aziendali.

Che cos’è Databricks Lakeflow?

Databricks Lakeflow è una soluzione per l'integrazione end-to-end dei dati all'interno della piattaforma Databricks. L'obiettivo è quello di mappare centralmente tutte le fasi di una pipeline di dati:

• Acquisizione dei dati

• Integrazione

• Trasformazione

• Garanzia di qualità

• Governance

• Preparazione per l'analisi

Lakeflow consente così di realizzare pipeline di dati end-to-end all’interno di un’unica piattaforma. Anziché dover collegare tra loro numerosi strumenti separati, le aziende dispongono di un ambiente integrato per l’intero ciclo di vita dei propri dati.

Come si svolge il processo all’interno di Databricks Lakeflow?

Il flusso di lavoro tipico all'interno di Databricks Lakeflow è il seguente:

1. Acquisizione dei dati

Le informazioni vengono acquisite da database relazionali, sistemi SaaS, API, applicazioni cloud o file. A tal fine, Databricks supporta numerosi connettori nativi per le più svariate fonti di dati.

2. Caricamento

Dopo l’acquisizione, i dati vengono inizialmente archiviati senza alcuna modifica. L’archiviazione avviene spesso nel Cloud Object Storage, il che consente di gestire in modo economico volumi di dati praticamente illimitati.

3. Trasformazione

Nella fase successiva, le informazioni vengono trasformate. A tal fine si utilizzano SQL, Python o Apache Spark. La trasformazione comprende, ad esempio:

• Pulizia

• Rilevamento dei duplicati

• Uniformazione

• Aggregazione

• Convalida

ELT consente di effettuare le trasformazioni solo dopo l'acquisizione dei dati.

4. Analisi

Successivamente, i dati elaborati sono disponibili per

• dashboard

• Business Intelligence

• Machine Learning

• applicazioni di IA

• Data Science

• Analisi operative

a disposizione. Ciò riduce notevolmente il tempo che intercorre tra l'acquisizione dei dati e l'estrazione di informazioni.

Che cos’è l’Auto Loader?

Una delle funzioni più importanti di Databricks Lakeflow è l’Auto Loader. L’Auto Loader rileva automaticamente i nuovi dati presenti negli archivi cloud. Anziché ricaricare regolarmente intere directory, l’Auto Loader elabora esclusivamente i file appena ricevuti. Ciò riduce:

• i costi di elaborazione

• Fabbisogno di spazio di archiviazione

• La latenza

• onere amministrativo

Soprattutto in presenza di set di dati in continua crescita, questo approccio migliora notevolmente l’efficienza dell’intero processo di elaborazione dei dati.

Elaborazione batch e in streaming su un’unica piattaforma

Alcune applicazioni elaborano i dati di notte, senza vincoli di tempo, secondo il classico processo batch. Altri programmi analizzano gli eventi in pochi secondi. Databricks è adatto a entrambi gli approcci. La piattaforma elabora i dati in batch e trasmette flussi di dati senza ritardi percepibili. Gli sviluppatori integrano report tradizionali e applicazioni di intelligenza artificiale in un'unica struttura di sistema.

Perché l’architettura Lakehouse costituisce il fondamento delle moderne piattaforme di dati?

Da alcuni anni, le esigenze relative alle piattaforme dati stanno subendo una trasformazione radicale. Le aziende richiedono analisi congiunte di dati strutturati provenienti da sistemi ERP, informazioni semi-strutturate provenienti da applicazioni e file non strutturati provenienti dalle fonti più disparate. Le soluzioni classiche di data warehouse spesso non riescono a far fronte a questi compiti.

È qui che entra in gioco il concetto di Lakehouse. Un Lakehouse combina la flessibilità di un Data Lake con le funzionalità collaudate di un Data Warehouse. Questa architettura consente di integrare Business Intelligence, IA, Machine Learning e analisi operative su una base comune.

I data lakehouse uniscono data lake e data warehouse. Utilizzano un’archiviazione a oggetti nel cloud a basso costo, il che consente una gestione economica di enormi quantità di dati. Per le aziende ciò significa:

• archiviazione di dati strutturati e non strutturati

• una piattaforma centrale per tutti i carichi di lavoro

• costi di infrastruttura ridotti

• elevata scalabilità nel cloud

• meno silos di dati

Mentre le soluzioni classiche di data warehouse richiedono spesso archivi e strumenti separati, i moderni lakehouse consentono un'architettura unificata.

Che cos’è l’architettura Medallion?

Una componente fondamentale di Databricks Lakeflow è la cosiddetta Medallion Architecture. Questa architettura suddivide i dati in tre livelli di qualità.

Bronzo

Il livello Bronzo contiene i dati grezzi. Qui tutte le informazioni vengono inizialmente archiviate senza modifiche. I record errati vengono conservati, in modo da poter risalire in qualsiasi momento alle informazioni fornite originariamente.

Silver

Nel livello Argento i dati vengono puliti. Qui avvengono:

• Trasformazione

• Convalida

• Standardizzazione

• Rilevamento dei duplicati

• Controlli di qualità

Questo livello costituisce spesso la base per le applicazioni operative.

Livello Gold

Il livello Gold contiene informazioni rilevanti per l'attività aziendale. Qui vengono generati:

• report

• Dashboard

• Indicatori chiave

• Funzionalità di machine learning

• Analisi BI

Qual è la funzione di Unity Catalog?

Con l'aumentare della quantità di dati cresce anche l'importanza di una governance centralizzata. Le aziende devono essere in grado di tracciare

• chi accede ai dati,

• quali informazioni sono state modificate,

• quali siano i requisiti normativi applicabili.

È qui che entra in gioco Unity Catalog. Unity Catalog consente una governance e un auditing centralizzati dei dati. La soluzione supporta:

• modelli di ruoli e autorizzazioni

• classificazione dei dati

• Lineage

• Audit

• Politiche di sicurezza

Una governance centralizzata aumenta la sicurezza e la trasparenza all'interno dell'intera piattaforma. Questo aspetto sta assumendo un'importanza sempre maggiore, soprattutto nei settori regolamentati.

In che modo le transazioni ACID garantiscono la coerenza dei dati?

I moderni lakehouse memorizzano enormi quantità di dati e forniscono al contempo risultati privi di errori e coerenti. Per questo motivo, Databricks utilizza il sistema Delta Lake. Delta Lake integra il data lake con funzionalità tipiche dei database relazionali classici. Tra queste figurano soprattutto le cosiddette transazioni ACID. Queste transazioni ACID garantiscono l’affidabilità dei dati nel lakehouse. In questo modo, più processi possono scrivere o leggere i dati contemporaneamente senza lasciare incongruenze nei record.

Ciò migliora:

• Affidabilità

• Qualità dei dati

• Prestazioni

• Tracciabilità

In che modo le pipeline di dati in tempo reale garantiscono un vantaggio competitivo?

Molte aziende preferiscono prendere decisioni immediate. Per questo motivo, le pipeline di dati veloci stanno acquisendo sempre più importanza. Databricks Lakeflow elabora i pacchetti di dati in batch e li trasmette in streaming in tempo reale. Il sistema crea canali di dati che forniscono informazioni senza ritardi percepibili. Queste pipeline mostrano le variazioni dei dati nell’istante stesso in cui si verificano. Raccolgono sia i segnali provenienti dai sensori sia i dati provenienti dal software operativo.

Altri vantaggi sono:

• Elaborazione a bassa latenza

• Integrazione da centinaia di fonti

• scalabilità automatica

• Aggiornamento continuo

Gli studi dimostrano inoltre che le pipeline di dati in tempo reale possono ridurre i costi di acquisizione dei dati fino all’80%, poiché eliminano le fasi di elaborazione ridondanti.

In che modo un'acquisizione standardizzata dei dati migliora la manutenibilità

Più applicazioni vengono integrate, più diventa importante un'acquisizione dei dati uniforme. L'acquisizione standardizzata dei dati favorisce la manutenibilità e l'interoperabilità. Anziché sviluppare script personalizzati per ogni applicazione, vengono create pipeline centralizzate. In questo modo le aziende traggono vantaggio da:

• un minor numero di errori

• costi di manutenzione ridotti

• implementazione più rapida

• maggiore riutilizzabilità

Inoltre, il monitoraggio continuo dei tempi di esecuzione delle pipeline migliora a lungo termine la strategia di integrazione dei dati.

Come posso integrare Databricks Lakeflow negli ambienti di sistema esistenti?

Quasi nessuna azienda parte da zero senza una struttura IT preesistente. Nella maggior parte dei casi sono già in esecuzione numerosi programmi, sistemi di archiviazione dati e servizi cloud, il cui funzionamento prosegue senza cambiamenti. Una piattaforma dati all'avanguardia collega tra loro questi sistemi eterogenei in modo trasparente.

Databricks Lakeflow semplifica questo passaggio grazie a numerose connessioni integrate e a strumenti di integrazione. La piattaforma recupera i dati direttamente da sistemi ERP, soluzioni CRM, database tradizionali, data lake, applicazioni cloud o interfacce di programmazione (API).

Databricks integra direttamente questi elementi di connessione per numerose fonti di dati. Ciò consente di risparmiare tempo di sviluppo nella configurazione di nuovi canali di dati. Tra i sistemi più comunemente collegati figurano:

• Microsoft SQL Server

• Microsoft Azure Storage

• Microsoft Fabric

• Microsoft Dynamics 365

• SAP

• Salesforce

• Oracle

• PostgreSQL

• MySQL

• Kafka

• Amazon S3

• Azure Data Lake Storage

• Google Cloud Storage

L'integrazione standardizzata facilita la creazione di un'architettura dei dati a prova di futuro.

Microsoft Azure è un ambiente cloud adatto a Databricks?

Molte aziende si affidano già alle tecnologie Microsoft. Per questo motivo, la stretta integrazione di Databricks nell’ecosistema Microsoft rappresenta un vantaggio decisivo. All’interno di Microsoft Azure è possibile combinare, tra gli altri, i seguenti servizi:

• Microsoft Azure Data Lake Storage

• Microsoft Entra ID

• Microsoft Power BI

• Microsoft Fabric

• Microsoft Defender

• Microsoft Purview

• Microsoft SQL Server

• Microsoft Synapse Analytics

Grazie all'ambiente cloud condiviso, le aziende beneficiano di una gestione unificata degli utenti, di criteri di sicurezza centralizzati e di una facile scalabilità. In particolare, le aziende che già si affidano a Microsoft possono continuare a sfruttare gli investimenti esistenti.

Perché la Business Intelligence e l’IA dovrebbero funzionare sulla stessa piattaforma?

In passato, la Business Intelligence, il Machine Learning e l’IA venivano spesso gestiti su piattaforme diverse. Ciò comportava:

• copie ridondanti dei dati

• indicatori diversi

• elevati costi di manutenzione

• risultati incoerenti

Un moderno Lakehouse adotta un approccio diverso. Tutti i team accedono agli stessi dati. In questo modo, la Business Intelligence, la Data Science, il Machine Learning e l’IA operano su una base comune. I vantaggi sono molteplici:

• indicatori coerenti

• analisi più rapide

• minori spostamenti di dati

• maggiore qualità dei dati

• migliore collaborazione tra i reparti

I modelli di IA avanzati richiedono dati privi di errori e completi per funzionare in modo affidabile. Dati incompleti o contraddittori compromettono sensibilmente i risultati delle applicazioni moderne. Il successo inizia quindi prima ancora del modello vero e proprio, con un'accurata integrazione di tutte le fonti. La piattaforma Databricks Lakeflow unifica questo processo importando, filtrando e verificando la presenza di errori nelle informazioni. Solo così si crea una base solida per:

• IA generativa

• IA classica

• Apprendimento automatico

• Analisi predittiva

• automazione intelligente

Un'elevata qualità dei dati migliora quindi direttamente la qualità delle previsioni e delle analisi successive.

Come è possibile eseguire i carichi di lavoro di machine learning con Databricks?

Oltre alle classiche applicazioni di BI, Databricks supporta un'ampia gamma di carichi di lavoro di machine learning. Tra questi figurano, ad esempio:

• Modelli di previsione

• Rilevamento delle anomalie

• Elaborazione delle immagini

• Applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

• Sistemi di raccomandazione

Poiché tutti i dati di addestramento sono già disponibili nel Lakehouse, non è più necessaria la complessa migrazione dei dati tra diverse piattaforme. Anche i carichi di lavoro di grandi dimensioni possono essere eseguiti in modo efficiente grazie al motore scalabile.

In che modo il monitoraggio con Databricks può migliorare la strategia dei dati?

Una strategia moderna sui dati non si esaurisce dopo la prima implementazione riuscita. Altrettanto importante è il monitoraggio continuo dell’intera piattaforma dati. Ciò include, tra l’altro:

• Tempi di esecuzione delle pipeline

• Tassi di errore

• Volumi di dati

• Utilizzo delle risorse

• Tempi di caricamento

• Andamento dei costi

Il monitoraggio dei tempi di esecuzione della pipeline migliora le strategie di integrazione dei dati, poiché consente di individuare tempestivamente eventuali colli di bottiglia. Le aziende ottengono così una base solida per l'ottimizzazione continua della propria strategia dei dati.

Ottimizzare l’intero processo ETL con Databricks Lakeflow

I requisiti delle moderne piattaforme di dati sono in continua crescita. Oggi le aziende devono integrare dati provenienti dalle fonti più disparate, elaborarli in tempo reale e renderli disponibili per la Business Intelligence, l’IA e il Machine Learning. Allo stesso tempo, aumentano i requisiti in termini di qualità dei dati, governance e scalabilità.

Databricks Lakeflow offre una soluzione potente che copre l’intero ciclo di vita dei dati all’interno di un’unica piattaforma. Dall’acquisizione dei dati ai processi ETL ed ELT fino all’analisi, le aziende beneficiano di un’architettura end-to-end che supporta sia i carichi di lavoro batch che quelli in streaming.

Grazie a funzionalità quali Auto Loader, la Medallion Architecture, Unity Catalog, Delta Lake e il supporto di standard aperti come Apache Iceberg, Lakeflow semplifica notevolmente lo sviluppo e la gestione delle moderne pipeline di dati. Allo stesso tempo, meccanismi di governance centralizzati e un elevato livello di automazione gettano le basi per una strategia dei dati sicura, trasparente e a prova di futuro.

Soprattutto in combinazione con soluzioni esistenti come Qlik Talend Cloud o l’ecosistema Microsoft Azure, Databricks Lakeflow può essere integrato senza soluzione di continuità negli attuali ambienti IT. Le aziende possono continuare a utilizzare i sistemi esistenti e, al contempo, beneficiare di una moderna architettura Lakehouse.

Chi desidera rendere più efficiente l’integrazione dei dati nel lungo termine, eliminare i silos di dati e creare una base unificata per analisi, IA e decisioni basate sui dati, troverà in Databricks Lakeflow una piattaforma potente.

Supportiamo le aziende nell’implementazione e nella gestione di Databricks e garantiamo che l’integrazione dei dati funzioni senza intoppi.