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Ingegnere dei dati in Python
40 ore
Una parte fondamentale per guidare qualsiasi attività di successo consiste nel raccogliere dati, individuare le incongruenze, gestirle, archiviare i dati in una piattaforma integrata e usarli per prendere decisioni informate.
Ma immagina di svolgere tutte queste attività manualmente ogni volta che avvii un progetto. Oltre il 40% dei lavoratori trascorre almeno un quarto della settimana lavorativa in attività di raccolta e inserimento dati. Inoltre, non sorprende riscontrare errori di inserimento o problemi di corruzione dei dati durante il processo.
È qui che la data orchestration dà il meglio. In questo articolo spieghiamo esattamente cos’è la data orchestration e perché è cruciale. Esploreremo anche alcuni strumenti popolari di orchestrazione dei dati per aiutarti a iniziare.
Che cos’è la Data Orchestration?
La data orchestration è un metodo o uno strumento che gestisce le attività legate ai dati. I compiti includono la raccolta dei dati, i controlli di qualità, lo spostamento tra i sistemi, l’automazione dei workflow e altro ancora.
In poche parole, la data orchestration è il metodo con cui i dati isolati in posizioni diverse vengono combinati, preparati e presentati per l’analisi.
I data engineer non devono più creare script personalizzati per le attività di ETL. Al contrario, gli strumenti di orchestrazione raccolgono e organizzano i dati, rendendoli immediatamente accessibili agli strumenti di analisi.
La data orchestration semplifica le cose:
- Unificando sorgenti di dati eterogenee
- Eseguendo gli eventi del workflow nell’ordine corretto
- Trasformando i dati nel formato desiderato
- Automatizzando il flusso di dati tra varie piattaforme di storage
Perché la Data Orchestration è importante?
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Prima della data orchestration, i data engineer dovevano estrarre manualmente dati non strutturati da API, fogli di calcolo e database. Poi ripulivano quei dati, ne standardizzavano il formato e li inviavano ai sistemi di destinazione.
Secondo uno studio recente, il 95% delle aziende trova questo processo difficile, soprattutto con i dati non strutturati. Tuttavia, la data orchestration può automatizzare queste attività. Il processo controlla la pulizia e la preparazione dei dati e assicura il corretto ordine del flusso di dati tra i sistemi.
Sappiamo che la data orchestration centralizza i dati. Ma cosa succede se non puoi permetterti un unico grande sistema di storage per salvarli? In tal caso, la data orchestration semplifica il recupero dei dati direttamente da dove sono archiviati, spesso in tempo reale. In definitiva, questo significa che non hai bisogno di un unico storage massiccio.
Inoltre, la data orchestration migliora la qualità dei dati. Prendiamo la trasformazione dei dati, per esempio. Questo passaggio consiste nel convertire i dati in un formato standard e garantire coerenza e accuratezza nei sistemi coinvolti.
Un altro grande vantaggio della data orchestration è la capacità di gestire ed elaborare i dati in tempo reale. Strategie di pricing dinamico, trading e previsione in borsa e trend di comportamento dei clienti sono alcune aree in cui l’elaborazione in tempo reale è fondamentale, e la data orchestration le semplifica.
Infine, la data orchestration è essenziale per chi gestisce big data e frequenti attività di data streaming, soprattutto per le aziende che utilizzano più sistemi di storage.
Come funziona la Data Orchestration
I tre passaggi principali della data orchestration includono raccolta, preparazione e attivazione dei dati. Vediamoli nel dettaglio.
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Raccolta e preparazione dei dati
I dati non sono sempre perfetti e pronti all’uso per l’analisi appena estratti da un file CSV. Inizialmente, dovrai raccogliere dati grezzi da fonti disparate come siti web, API e database.
Quindi, la prima fase dell’orchestrazione prevede la raccolta dei dati da queste diverse fonti, l’esecuzione di controlli di integrità e accuratezza, e poi la preparazione per il passaggio successivo.
Trasformazione dei dati
Sistemi diversi rappresentano lo stesso campo di un dataset in modo differente. Ad esempio, il tuo software di customer relationship management (CRM) potrebbe archiviare gli ID cliente come numeri, mentre il database finanziario potrebbe conservarli come stringhe.
Per evitare tali incoerenze, gli strumenti di orchestrazione impiegano trasformatori che standardizzano il formato dei dati, garantendo informazioni coerenti e affidabili.
Attivazione dei dati
Questa ultima fase dell’orchestrazione mette i dati in uso operativo. I dati attivati sono i dati rifiniti e pronti all’uso, sia da parte dei team di analisi sia dagli strumenti.
Puoi analizzarli facilmente per individuare pattern, trend e criticità nei reparti marketing, finanza, vendite e assistenza clienti.
Puoi usare questi risultati per progettare contenuti personalizzati per i tuoi visitatori, proporre piani tariffari su misura e offrire un servizio clienti premium a segmenti mirati.
Considerazioni chiave sulla Data Orchestration
L’orchestrazione offre molte opportunità nell’organizzazione e nell’analisi dei dati. Ecco alcuni fattori che la data orchestration semplifica:
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Automazione
Lo scopo principale della data orchestration è automatizzare le varie attività coinvolte nella gestione di grandi volumi di dati. Ad esempio, nell’integrazione dei dati, gli strumenti di orchestrazione automatizzano la raccolta e la combinazione dei dati da più fonti.
Durante la trasformazione, gli strumenti convertono formati diversi in un unico formato coerente. Automatizzano anche lo spostamento dei dati tra sistemi e pipeline.
In generale, la data orchestration automatizza le attività necessarie a riunire i dati, standardizzarne il formato, ripulirli per l’analisi e mantenerli accurati.
Integrazione dei dati
L’integrazione consiste nel combinare i dati da più posizioni in un repository centralizzato per creare una vista unificata. L’orchestrazione agevola questo processo raccogliendo i dati a intervalli regolari o in base ai trigger che hai impostato.
Per esempio, puoi impostare una regola nello strumento di orchestrazione per raccogliere e integrare automaticamente i dati ogni volta che c’è un aggiornamento nella pipeline.
Gestione del flusso di dati
La data orchestration automatizza i workflow pianificando le attività sulle pipeline. Automatizza il flusso di dati tra sistemi diversi, coordinando la sequenza corretta delle operazioni.
Come fa a garantire che le attività vengano eseguite nell’ordine giusto? Gli strumenti di orchestrazione ti permettono di definire trigger personalizzati per pianificare le attività.
Ad esempio, puoi definire una sequenza fissa per il flusso dei dati, come pipeline 1, poi 2 e quindi 3, oppure inserire condizioni personalizzate, per cui se i dati soddisfano certi criteri passano alla pipeline 2, altrimenti vanno alla pipeline 3.
Data governance
La data governance si riferisce al mantenimento della disponibilità, qualità e sicurezza dei dati della tua organizzazione, un concetto che varia in base a settore, dominio e area geografica.
Ad esempio, estrarre e archiviare solo i dati necessari ed eliminarli dopo l’uso può essere considerata una policy di data governance.
La data orchestration tiene traccia della fonte dei dati, di quali dati vengono archiviati e di come vengono trasformati lungo il ciclo di vita. Queste registrazioni ti aiutano ad aderire alle policy e alle normative, come GDPR e CCPA.
Validazione dei dati
La data orchestration valida regolarmente i tuoi dati per qualità e accuratezza. Alcuni strumenti di orchestrazione includono validator integrati per controlli di qualità di base.
Per esempio, un validator del tipo di dato verifica se i valori nella colonna nome sono archiviati come stringhe. Gli strumenti ti consentono anche di impostare regole di validazione personalizzate in base alle tue esigenze.
Implementare la Data Orchestration
Abbiamo visto come funziona la data orchestration nelle sezioni precedenti. Ecco quindi come puoi avviare il processo e alcuni suggerimenti chiave per scegliere lo strumento giusto.
Pianificare e valutare le tue esigenze
Il primo passo del processo di orchestrazione è definire i tuoi obiettivi. Determina cosa vuoi ottenere con questo processo, che si tratti di pianificare workflow, unificare i dati o mantenerne la qualità.
Inizia valutando l’infrastruttura dati attuale, individuando le incoerenze, identificando quali attività sui dati richiedono più tempo e verificando quanto facilmente il tuo team di analisi o i tuoi strumenti possono accedere ai dati attuali. È semplice per loro o ci sono difficoltà?
Identifica tutti questi pain point e definisci gli obiettivi di orchestrazione che possono affrontarli.
Scegliere gli strumenti giusti
Una volta stabiliti gli obiettivi, il passo successivo è trovare gli strumenti che possano implementare i meccanismi di data orchestration nei tuoi sistemi. Ecco alcune considerazioni per aiutarti a selezionare lo strumento più adatto:
- Scegli uno strumento flessibile che consenta aggiornamenti e deployment facili in futuro.
- Poiché devi gestire dati da più fonti, assicurati che lo strumento scelto si integri bene con i tuoi vari data warehouse, piattaforme di analytics, pipeline e altro.
- Considera la crescita del tuo business. Assicurati di scegliere uno strumento che possa scalare con le tue esigenze di dati.
- Uno strumento intuitivo con editor integrati ti aiuta a progettare workflow, pianificare attività, impostare controlli di accesso e altro ancora.
Sfide comuni della Data Orchestration
La data orchestration sta diventando una risorsa essenziale per accelerare e pianificare varie attività sui dati. Tuttavia, presenta sia vantaggi sia sfide.
Ecco alcune sfide che potrebbero richiedere attenzione durante l’implementazione della data orchestration nei tuoi sistemi.
- Sicurezza: Man mano che i dati si muovono lungo il processo di orchestrazione, è importante implementare misure di sicurezza come crittografia SSL/TLS, controlli di accesso ai dati, autenticazione a più fattori e altro.
- Streaming di dati in tempo reale: La domanda di dati in tempo reale è in crescita. Di conseguenza, il tuo processo di orchestrazione deve spostare i dati tra le pipeline con rapidità e ritardi minimi.
- Gestione delle risorse: Durante l’esecuzione in parallelo, processi diversi potrebbero richiedere le stesse risorse di calcolo o infrastruttura. La priorità delle attività e la corretta allocazione delle risorse possono rappresentare una sfida.
- Competenze necessarie: Dovrai assumere o formare professionisti dei dati qualificati per installare e configurare strumenti e tecniche di orchestrazione all’interno dei tuoi sistemi.
- Silos di dati: È comune che i dati finanziari non siano accessibili ai team marketing e che i dati HR non siano disponibili al reparto tech. Questo accesso limitato può restringere le interazioni tra le pipeline di dati.
Strategie per un’orchestrazione dei dati efficace
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1. Sii specifico con i tuoi obiettivi |
Definire obiettivi chiari ti aiuta a mantenere i workflow e il processo di orchestrazione in linea con i risultati attesi. |
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2. Definisci metriche chiare per la qualità dei dati |
Se formato, struttura e accuratezza dei dati ti preoccupano, monitora queste metriche lungo tutto il processo di orchestrazione per mantenere dati di qualità. |
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3. Usa soluzioni cloud gestite |
Le soluzioni cloud gestite sono servizi di terze parti che collegano facilmente vari strumenti di orchestrazione con le altre piattaforme utilizzate dalla tua organizzazione. |
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4. Implementa misure di sicurezza dei dati |
Applica protocolli di sicurezza standard e policy di data governance per mantenere i dati al sicuro durante tutto il ciclo di vita dell’orchestrazione. |
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5. Seleziona gli strumenti giusti |
Considera scalabilità, facilità d’uso, integrazioni, funzionalità di sicurezza e altro quando scegli lo strumento di orchestrazione. |
Casi d’uso di Data Orchestration
Oggi ogni azienda data-driven utilizza strumenti e tecniche di orchestrazione per gestire efficacemente i big data. Ecco alcuni casi d’uso:
Ambienti ibridi
Molte organizzazioni hanno i dati nel cloud e le risorse di calcolo on-premise, o viceversa. In questi casi si verificano ritardi, poiché gli strumenti locali devono interagire con i dati sui server cloud. Tuttavia, la data orchestration colma questo divario, aiutandoli a comunicare e lavorare insieme come se fossero nello stesso ambiente.
Streaming di dati in tempo reale
L’80% del tempo di visione su Netflix avviene tramite il suo sistema di raccomandazione. Questo sistema utilizza Netflix Maestro, un orchestratore di workflow, per eseguire i workflow di dati su scala enorme.
E-commerce
Avere i dati sul comportamento dei clienti, l’inventario, le transazioni finanziarie, la visualizzazione degli annunci e le raccomandazioni di prodotto su piattaforme separate non aiuta le aziende e-commerce a trarre insight. Per questo sfruttano la data orchestration per unificare questi dati e ricavarne indicazioni azionabili.
Panoramica degli strumenti di orchestrazione più diffusi
Gli strumenti di orchestrazione automatizzano e semplificano le attività e le tecniche di data orchestration. Gestiscono tutto, dalla raccolta all’attivazione dei dati, riducendo gli errori umani e migliorando efficienza e velocità.
Il mercato è pieno di opzioni, quindi abbiamo fatto la ricerca per te e selezionato alcuni popolari strumenti di orchestrazione dei dati:
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Apache Airflow
Apache Airflow è uno strumento open source di orchestrazione per creare, pianificare e monitorare workflow o pipeline usando Python. I workflow dello strumento sono rappresentati come Directed Acyclic Graph (DAG) per organizzare le attività e le loro dipendenze.
Scomponiamo i DAG:
- Directed: un movimento o una relazione definita tra attività. Cioè, le attività sono collegate in un percorso definito. Ad esempio, l’attività 1 dipende dall’attività 2, quindi l’attività 1 viene eseguita solo dopo il completamento dell’attività 2.
- Acyclic: assicura che non ci siano cicli nelle dipendenze. Ad esempio, se l’attività 1 dipende dall’attività 2 e l’attività 2 dipende dall’attività 1, si crea un ciclo infinito. L’architettura evita questi cicli per eseguire le attività senza intoppi.
Con la sua interfaccia intuitiva, puoi navigare rapidamente tra i DAG e tenere traccia dello stato e dei log delle varie attività.
Prefect
Prefect è un altro strumento di orchestrazione basato su Python usato per costruire e automatizzare workflow tra pipeline di dati. Con Prefect puoi scomporre le dipendenze e le sequenze complesse in sotto-flussi organizzati.
Prefect offre esecuzione delle attività a runtime, esecuzione dei workflow in ambienti ibridi, caching dei risultati delle pipeline eseguite frequentemente e altro.
Keboola
Una piattaforma cloud per progettare ed eseguire pipeline di dati con facilità. Con gli extractor di Keboola puoi recuperare dati da qualsiasi sorgente e caricarli facilmente nella piattaforma. Una volta importati, puoi usare le trasformazioni dello strumento per standardizzarli.
Il componente “Applications” di Keboola esegue attività approfondite di manipolazione e trasformazione dei dati.
Dragster
Dragster è un orchestratore di dati open source che semplifica la creazione e la manutenzione delle pipeline. Ispirato ad Airflow, consente di creare DAG di workflow usando un linguaggio specifico di dominio (DSL) basato su Python.
In questo modo, gli sviluppatori possono definire facilmente dipendenze e trasformazioni con lo strumento.
Conclusione
La data orchestration semplifica la creazione di workflow di dati automatizzati gestendo raccolta, trasformazione e movimento dei dati necessari a mantenere le pipeline. Questo rende più semplice per le aziende gestire big data, eseguire attività ETL e scalare i deployment di ML.
In questo tutorial abbiamo visto tutto ciò che serve per iniziare con la data orchestration, una tecnica ampiamente praticata dai data engineer oggi. Per continuare a imparare, dai un’occhiata a queste risorse:
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