14 strumenti essenziali per il data engineering da usare nel 2026

Strumenti di orchestrazione dei workflow

Gli strumenti di orchestrazione dei workflow automatizzano e gestiscono l’esecuzione di flussi di elaborazione dati complessi, garantendo che le attività vengano eseguite nell’ordine corretto e gestendo le dipendenze.

5. Prefect

Prefect è uno strumento open-source di orchestrazione dei workflow per flussi di lavoro dati moderni e processi ETL (extract, transform, load). Aiuta data engineer e data scientist ad automatizzare e gestire pipeline complesse, assicurando che i dati fluiscano senza intoppi dalla sorgente alla destinazione in modo affidabile ed efficiente.

Prefect offre un modello di esecuzione ibrido che unisce i vantaggi della gestione in cloud con la sicurezza e il controllo dell’esecuzione locale. La sua interfaccia intuitiva e le API ricche facilitano il monitoraggio e la risoluzione dei problemi dei workflow dati.

6. Luigi

Luigi è un pacchetto Python open-source che aiuta a costruire pipeline complesse di job batch di lunga durata. È stato sviluppato da Spotify per gestire la risoluzione delle dipendenze, la gestione dei workflow, la visualizzazione, la gestione degli errori e l’integrazione da riga di comando.

Luigi è progettato per gestire varie attività, tra cui elaborazione, validazione e aggregazione dei dati, e può essere usato per costruire workflow semplici o sofisticati. Si integra con vari strumenti e piattaforme, come Apache Hadoop e Apache Spark, consentendo di creare pipeline per elaborare e analizzare grandi volumi di dati.

Strumenti di data warehouse

I data warehouse offrono soluzioni cloud altamente scalabili per archiviare, interrogare e gestire grandi dataset.

7. Snowflake

Snowflake è un data warehouse cloud che consente l’archiviazione, l’elaborazione e le query analitiche su grandi volumi di dati. Si basa su un’architettura unica che separa storage e compute, permettendo loro di scalare in modo indipendente.

Snowflake può regolare dinamicamente le risorse di calcolo in base alla domanda. Ciò garantisce che le query vengano elaborate in modo tempestivo, efficiente e conveniente. È compatibile con i principali provider cloud, come AWS, GCP e Azure.

Dai un’occhiata al nostro corso Introduction to Snowflake per esplorare questo strumento più nel dettaglio.

8. PostgreSQL

PostgreSQL è un potente sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) open-source che può essere usato anche come data warehouse. Come data warehouse, PostgreSQL fornisce un repository centralizzato per archiviare, gestire e analizzare grandi volumi di dati strutturati da varie fonti.

PostgreSQL offre funzionalità come partizionamento, indicizzazione ed esecuzione parallela delle query che gli consentono di gestire in modo efficiente query complesse e grandi dataset.

Ricorda: un data warehouse PostgreSQL è una soluzione locale che potrebbe non scalare quanto alcune soluzioni completamente gestite. Richiede più amministrazione e manutenzione manuale rispetto a queste.

Scopri di più nella nostra guida per principianti a PostgreSQL.

Strumenti di analytics engineering

Gli strumenti di analytics engineering semplificano la trasformazione, il testing e la documentazione dei dati nel data warehouse.

9. dbt

dbt (data build tool) è uno strumento e framework open-source a riga di comando progettato per facilitare i workflow di trasformazione e modellazione dei dati in un ambiente di data warehouse. Supporta tutti i principali data warehouse, tra cui Redshift, BigQuery, Snowflake e PostgreSQL.

dbt è accessibile tramite dbt Core o dbt Cloud. dbt Cloud offre un’interfaccia web, una CLI basata su dbt Cloud, un ambiente ospitato, uno scheduler dei job integrato e integrazioni con altri strumenti.

Puoi apprendere le basi di dbt con il nostro corso Introduction to dbt.

10. Metabase

Metabase è uno strumento open-source di business intelligence (BI) e analytics che consente di creare e condividere dashboard interattivi e report analitici. È pensato per essere intuitivo, permettendo anche a chi non è tecnico di interrogare i dati, visualizzare i risultati e ottenere insight senza dover conoscere SQL o altri linguaggi di query.

Offre configurazione semplice, supporto per diverse fonti dati, un’interfaccia lineare, funzionalità di collaborazione, notifiche personalizzabili e una solida sicurezza per esplorare, analizzare e condividere i dati.

L’analisi dei dati e la creazione di dashboard fanno parte della data science. Scopri le differenze tra Data Scientist e Data Engineer leggendo questo articolo: Data Scientist vs Data Engineer.

Strumenti per l'elaborazione batch

Questi strumenti per data engineer consentono l’elaborazione efficiente di grandi volumi di dati in batch, eseguendo compiti computazionali complessi, analisi dei dati e applicazioni di machine learning su ambienti di calcolo distribuiti.

11. Apache Spark

Apache Spark è un potente framework open-source di calcolo distribuito progettato per l’elaborazione e l’analisi di dati su larga scala. Pur essendo noto per la capacità di gestire dati in streaming in tempo reale, Spark eccelle anche nell’elaborazione batch, rendendolo uno strumento prezioso nei workflow di data engineering.

Apache Spark offre Resilient Distributed Datasets (RDD), API ricche per vari linguaggi di programmazione, elaborazione dei dati su più nodi in un cluster e integrazione fluida con altri strumenti. È altamente scalabile e veloce, ideale per l’elaborazione batch nelle attività di data engineering.

12. Apache Hadoop

Apache Hadoop è un framework open-source molto diffuso per l’archiviazione e l’elaborazione distribuita di grandi dataset. Al centro dell’ecosistema Hadoop ci sono due componenti chiave: l’Hadoop Distributed File System (HDFS) per lo storage e il modello di programmazione MapReduce per l’elaborazione.

Apache Hadoop è uno strumento potente e scalabile per i data engineer, che offre archiviazione conveniente, tolleranza ai guasti, capacità di elaborazione distribuita e integrazione fluida con altri strumenti di elaborazione dei dati.

Strumenti di streaming

Gli strumenti di streaming offrono un modo potente per costruire pipeline di dati in tempo reale, abilitando acquisizione, elaborazione e analisi continue dei dati in streaming.

13. Apache Kafka

Apache Kafka è una piattaforma distribuita di event streaming progettata per l’elaborazione dati in tempo reale ad alte prestazioni e per ottimizzare pipeline su larga scala. È usata per costruire pipeline in tempo reale, analytics in streaming, integrazione dei dati e applicazioni mission-critical.

Kafka è un sistema in grado di gestire grandi quantità di dati con bassa latenza. Archivia i dati in modo distribuito e tollerante ai guasti, garantendo la disponibilità dei dati anche in caso di guasti hardware o problemi di rete.

Kafka è altamente scalabile e supporta più sottoscrittori. Inoltre, si integra bene con diversi strumenti e framework di elaborazione, come Apache Spark, Apache Flink e Apache Storm.

14. Apache Flink

Apache Flink è una piattaforma open-source per l’elaborazione distribuita di stream e batch. Può elaborare flussi di dati in tempo reale, risultando una scelta popolare per costruire pipeline di streaming e applicazioni di analytics real-time.

Flink è uno strumento di elaborazione che fornisce capacità rapide ed efficienti per l’elaborazione in tempo reale e batch. Supporta diverse API (tra cui Java, Scala e Python), consente un’integrazione fluida con altri strumenti di elaborazione e offre una gestione efficiente dello stato. Per questo è una scelta diffusa per analytics in tempo reale, rilevamento frodi e applicazioni IoT, grazie alla capacità di gestire throughput elevati con bassa latenza.

Conclusione

La lista finisce qui, ma non deve essere la fine del tuo percorso nel data engineering. Iscriviti allo skill track Data Engineer in Python per imparare Python, SQL, progettazione di database, cloud computing, data cleaning e visualizzazione. Una volta completato il track, puoi sostenere l’esame di Data Engineer Career Certification e diventare un Data Engineer certificato.

I data engineer svolgono un ruolo cruciale nel costruire e mantenere le pipeline che alimentano analytics e decisioni in tutta l’organizzazione. Poiché volumi e complessità dei dati continuano a crescere in modo esponenziale, i data engineer devono sfruttare gli strumenti giusti per acquisire, elaborare, archiviare e fornire dati di qualità in modo efficiente.

Abbiamo coperto i 14 principali strumenti di data engineering per containerizzazione, provisioning dell’infrastruttura, automazione dei workflow, data warehousing, analytics engineering, elaborazione batch e streaming in tempo reale.

Se sei alle prime armi con il data engineering, inizia imparando Docker, Kubernetes, Terraform, Prefect, Snowflake, dbt, Apache Spark, Apache Kafka e altri.

Dopo aver acquisito dimestichezza con questi strumenti, dai un’occhiata a The Top 21 Data Engineering Interview Questions, Answers, and Examples per prepararti alla tua prossima mossa professionale.