Costruire pipeline di dati analitici con SQL

Se state cercando di creare una pipeline di dati analitici, SQL è lo strumento perfetto per questo lavoro. Aiuterà la vostra organizzazione a costruire una base analitica che trasformi i dati in valore aziendale.

Perché è importante creare pipeline di dati con SQL? Potrebbe sembrare una sfida tecnica, ma una pipeline di dati solida è uno degli strumenti più essenziali per trasformare i dati grezzi in informazioni utili. Senza una pipeline solida, i dati rimangono isolati e difficili da analizzare, lasciando inutilizzate preziose intuizioni di business.

Immaginate di svolgere l'intero processo di raccolta, trasformazione e caricamento dei dati manualmente. Ora pensate di automatizzare il tutto, risparmiando tempo (e denaro) e riducendo al minimo il rischio di errori umani. Vi sembra utile e degno di attenzione? Se sì, continuate a leggere!

L'importanza delle pipeline di dati

Probabilmente avrete sentito dire più di una volta che i dati sono il nuovo petrolio. Tutte le aziende hanno processi, strumenti e dipendenti che generano enormi quantità di informazioni. Anche se nella maggior parte dei casi questi dati sono eterogenei, possono aiutare a tracciare un quadro della gestione dell'azienda, della sua efficienza, dell'efficacia dei dipendenti, ecc.

Tutti questi dati sono generati da strumenti diversi, quindi di solito vengono archiviati in luoghi diversi, specifici per ogni applicazione.

Tuttavia, supponiamo che l'azienda voglia ottenere una visione migliore di una determinata area dell'attività. Uno strumento o un'applicazione potrebbe non avere tutti i dati necessari per farlo, quindi potrebbe decidere di utilizzare i dati di diverse applicazioni. È qui che entrano in gioco le pipeline di dati. In effetti, questo è uno dei casi d'uso più comuni per le pipeline di dati.

Se ritenete di aver bisogno di una comprensione più approfondita di cosa sia un database SQL e del ruolo che svolge nella gestione dei dati, vi consiglio di consultare l'articolo Cos'è un database SQL. Per un'esperienza di apprendimento più pratica, il nostro corso interattivo sulla creazione di strutture di database soddisferà le vostre esigenze.

Come le pipeline di dati aggiungono valore

Le pipeline di dati, una componente fondamentale dei servizi di ingegneria dei dati, aiutano le organizzazioni a raccogliere ed elaborare i dati per ricavarne ulteriore valore. Le situazioni più comuni in cui vengono utilizzate le pipeline di dati sono:

1. Automatizzazione del flusso di dati: Una pipeline di dati riduce la necessità di interventi manuali automatizzando la raccolta dei dati da diversi sistemi. Elabora e archivia il set di dati nuovo e migliorato, che verrà utilizzato nei sistemi e nei processi a valle.
2. Garantire la coerenza: Una pipeline di dati garantisce che vengano utilizzati sempre gli stessi passaggi per elaborare e trasformare i dati. In questo modo si mantiene l'integrità dei dati e si riducono a zero gli errori manuali.
3. Consentire la scalabilità: Con la crescita dei dati, una pipeline di dati ben costruita e scalabile è in grado di gestire automaticamente volumi crescenti di dati senza un aumento proporzionale dello sforzo. Questo è l'opposto di ciò che accade nell'elaborazione manuale dei dati.
4. Miglioramento della qualità dei dati: Una pipeline di dati può fornire un metodo dinamico e standardizzato di pulizia dei dati per garantire che l'output sia accurato e affidabile.
5. Accelerazione degli approfondimenti: La presenza di una pipeline di dati consente all'organizzazione di accelerare le tempistiche per la realizzazione degli insight. Man mano che la pipeline riceve nuovi dati in entrata, rende disponibili nuove informazioni utilizzabili, consentendo agli stakeholder di prendere decisioni in tempo reale.

Perché scegliere SQL per creare pipeline di dati?

SQL, acronimo di Structured Query Language, è lo strumento principale per il recupero e la trasformazione dei dati. Questo processo è stato chiamato "ETL" (Extract Transform Load) quando i database relazionali sono diventati più popolari e il data warehousing ha iniziato a prendere piede.

L'SQL è una competenza essenziale per ogni professionista dei database. È diventato ancora più importante nell'odierna era guidata dai dati; ogni ingegnere dei dati deve sapere come progettare e costruire pipeline di dati SQL.

Come linguaggio di programmazione, SQL è molto versatile, affidabile e potente. Quando si tratta di costruire pipeline di dati, SQL ha senso: è supportato da quasi tutti i database. Inoltre, le pipeline di dati con SQL non si limitano a spostare i dati dal sistema di origine A al sistema di destinazione B; si tratta di trasformare, pulire e preparare i dati per l'analisi. Con SQL è possibile fare tutte queste cose in modo efficiente.

Vantaggi dell'uso di SQL nelle pipeline di dati

1. L'SQL è un linguaggio universale. L'SQL è ampiamente utilizzato nei sistemi di database più diffusi, come MySQL, PostgreSQL, Oracle e SQL Server. Ciò significa che le competenze SQL sviluppate su una piattaforma di database sono trasferibili (e molto richieste).
2. SQL eccelle nella manipolazione dei dati. SQL è progettato per interrogare, filtrare, aggregare e unire i dati. Tutte queste operazioni sono fondamentali per trasformare i dati in una pipeline di dati SQL.
3. SQL si integra bene. La maggior parte degli strumenti e delle piattaforme di dati supporta l'SQL, rendendo più facile l'integrazione dei vari componenti dello stack di dati. Ad esempio, uno degli scenari più comuni richiesti dagli stakeholder aziendali è l'integrazione di un database con uno strumento di Business Intelligence per generare dashboard e visualizzazioni di dati. Uno degli strumenti di BI più popolari (e gratuiti) è Looker, che si integra facilmente con SQL.
4. SQL è facile da automatizzare. Gli script SQL possono essere automatizzati ed eseguiti in base a una specifica pianificazione (ad esempio, con cron job o scheduler di database). In questo modo, la pipeline di dati viene eseguita senza problemi, senza una costante supervisione o un eccessivo ricorso a trigger manuali.
5. L'SQL è conveniente. Utilizzare i database esistenti dell'organizzazione è intelligente e vitale; può essere più economico che investire in un software specializzato per la pipeline di dati.

Utilizzando i vantaggi di SQL, è possibile costruire pipeline di dati efficienti e scalabili. È possibile progettarle per gestire trasformazioni di dati complesse e fornire risultati affidabili. E tutto ciò può essere fatto sulla base dell'infrastruttura dati esistente.

Il processo ETL: Estrarre, trasformare, caricare

Il cuore della creazione di pipeline di dati con SQL è il processo ETL. Estrarre, trasformare e caricare sono le fasi abituali di una pipeline di dati SQL:

1. L'estrazione è il primo passo nella maggior parte delle pipeline di dati SQL. È la prima fase della maggior parte delle pipeline di dati SQL: l'estrazione è la prima fase della maggior parte delle pipeline di dati SQL.
2. La trasformazione è in genere la seconda fase di una pipeline di dati SQL. È il momento in cui i dati vengono puliti e modificati per adattarli al formato o alla struttura utilizzati nelle attività o nei sistemi a valle. La fase di trasformazione può contenere più passaggi, come filtraggio, aggregazione e altre operazioni analitiche.
3. Il caricamento è la fase finale del processo ETL. È il momento in cui i dati trasformati nella fase precedente vengono salvati in un database o in un data warehouse di destinazione per essere analizzati successivamente.

La comprensione di ogni fase di questo processo è fondamentale per costruire una pipeline di dati SQL efficace. Esaminiamo un esempio di pipeline di dati SQL implementata in un processo ETL. Esamineremo ogni fase singolarmente.

Fase 1: estrazione - mettere le mani sui dati

Prima di tutto, dobbiamo raccogliere i dati. In SQL, questo spesso comporta l'uso di istruzioni SELECT per estrarre i dati da varie fonti.

Esempio:

SELECT
  customer_id,
  first_name,
  last_name,
  email,
  purchase_amount,
  purchase_date
FROM raw_sales_data
WHERE purchase_date >= '2024-01-01';

Questa query estrarrà le informazioni sui clienti e sugli acquisti per tutte le vendite effettuate dall'inizio del 2024.

Ma se i dati sono distribuiti su più tabelle? Nessun problema! Possiamo utilizzare le operazioni di JOIN per combinare i dati provenienti da fonti diverse:

SELECT
  c.customer_id,
  c.first_name,
  c.last_name,
  c.email,
  o.order_id,
  o.purchase_amount,
  o.purchase_date
FROM customers c
JOIN orders o
  ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE o.purchase_date >= '2024-01-01';

Questa query combina le informazioni sui clienti della tabella customers con i dettagli degli ordini della tabella orders tabella.

Passo 2: Trasformazione - Rendere i dati più utili

Ora che abbiamo i nostri dati grezzi, è il momento di ripulirli e prepararli per l'analisi. Ciò può comportare la combinazione di dati provenienti da più fonti, la pulizia di valori disordinati o il calcolo di nuove metriche.

Esempio:

SELECT 
  customer_id,
  UPPER(first_name) || ' ' || UPPER(last_name) AS customer_name,
  LOWER(email) AS email,
  ROUND(SUM(purchase_amount), 2) AS total_spent,
  COUNT(order_id) AS number_of_orders,
  ROUND(AVG(purchase_amount), 2) AS average_order_value,
  MAX(purchase_date) AS last_purchase_date
FROM raw_sales_data
GROUP BY
  customer_id,
  first_name,
  last_name,
  email;

Questa query prenderà i nomi dei clienti e li uniformerà a tutte le maiuscole. Si assicura inoltre che gli indirizzi e-mail siano tutti in minuscolo. Alla fine, calcolerà alcune metriche utili come l'importo totale speso, il numero di ordini, il valore medio dell'ordine e la data dell'ultimo acquisto.

Ecco un'altra trasformazione che categorizzerà i clienti in base alla loro spesa (supponendo che la colonna total_spent sia già disponibile):

SELECT 
  customer_id,
  customer_name,
  email,
  total_spent,
  CASE
    WHEN total_spent >= 1000 THEN 'High Value'
    WHEN total_spent >= 500 THEN 'Medium Value'
    ELSE 'Low Value'
  END AS customer_category
FROM raw_sales_data;

Questa query aggiunge una nuova colonna che classifica i clienti in base alla loro spesa totale.

Passo 3: Caricamento - Memorizzazione dei dati elaborati

Ora che abbiamo i dati nel formato desiderato, la fase finale consiste nel caricare i dati trasformati nella loro destinazione, in genere un data warehouse separato o un database di analisi.

Esempio:

INSERT INTO customer_analytics (
  customer_id,
  customer_name,
  email,
  total_spent,
  number_of_orders,
  average_order_value,
  last_purchase_date,
  customer_category
)
SELECT *,
  CASE
    WHEN total_spent >= 1000 THEN 'High Spending’
    WHEN total_spent >= 500 THEN 'Medium Spending’
    ELSE 'Low Spending'
  END AS customer_category
FROM (
  SELECT
    customer_id,
    UPPER(first_name) || ' ' || UPPER(last_name) AS customer_name,
    LOWER(email) AS email,
    ROUND(SUM(purchase_amount), 2) AS total_spent,
    COUNT(order_id) AS number_of_orders,
    ROUND(AVG(purchase_amount), 2) AS average_order_value,
    MAX(purchase_date) AS last_purchase_date
  FROM raw_sales_data
  GROUP BY
    customer_id,
    first_name,
    last_name,
    email
) AS temp;

Ecco fatto! I dati originali sono stati puliti, aggregati e arricchiti. Poi li avete spostati in un nuovo set di dati che ora è pronto per l'analisi. Tutto questo utilizzando la potenza di SQL e costruendo una pipeline di dati SQL.

Automatizzare la pipeline di dati SQL

La creazione di una pipeline di dati SQL offre già un grande valore, ma la vera magia avviene quando la si automatizza. La maggior parte dei moderni sistemi di database e delle soluzioni di data warehousing offrono funzionalità di pianificazione integrate. Si può facilmente impostare un lavoro per eseguire la pipeline di dati SQL ogni sera, assicurando che i dati freschi siano pronti per l'analisi al mattino.

Esempio:

Ecco un esempio di pseudocodice di come si potrebbe pianificare la pipeline:

CREATE JOB daily_customer_pipeline
SCHEDULE = EVERY DAY STARTING AT '00:00'
AS
BEGIN
  EXECUTE extract_raw_data;
  EXECUTE transform_customer_data;
  EXECUTE load_customer_analytics;
END;

Questo job esegue l'intera pipeline ogni giorno, mantenendo i dati aggiornati senza alcun intervento manuale.

Tecniche avanzate per le pipeline di dati SQL

Una volta acquisite le nozioni di base, è possibile esplorare tecniche più avanzate. Tra le opportunità per migliorare le pipeline di dati SQL vi sono:

1. Caricamento incrementale

Invece di elaborare tutti i dati ogni volta durante ogni esecuzione della pipeline, il caricamento incrementale consente di elaborare solo i dati nuovi o aggiornati. Se i dati nel database crescono, le pipeline di dati inizieranno a diventare più lente o a consumare più risorse. Per questo motivo, il caricamento incrementale è un concetto fondamentale nella creazione di pipeline di dati. È necessario assicurarsi che i costi siano bassi e che le pipeline funzionino velocemente!

Esempio:

INSERT INTO customer_analytics
SELECT *
FROM transformed_customer_data
WHERE last_update_date > (
  SELECT MAX(last_update_date)
  FROM customer_analytics
);

Questa query di caricamento incrementale elaborerà e inserirà solo le righe che sono state aggiornate dall'ultima esecuzione della pipeline.

2. Gestione degli errori e registrazione

Le pipeline robuste devono avere una buona gestione degli errori. Ciò garantisce che i problemi vengano individuati e risolti tempestivamente durante l'esecuzione della pipeline e che richiedano il minor intervento manuale possibile.

Esempio:

BEGIN TRY
  -- Your pipeline code here
END TRY
BEGIN CATCH
  INSERT INTO error_log (error_message, error_timestamp)
  VALUES (ERROR_MESSAGE(), GETDATE());
END CATCH;

Questa configurazione cattura tutti gli errori durante l'esecuzione della pipeline e li registra per una successiva revisione.

3. Controlli di qualità dei dati

L'implementazione di controlli sulla qualità dei dati aiuta a mantenere l'integrità della pipeline.

Esempio:

SELECT 
  COUNT(*) AS total_rows,
  COUNT(DISTINCT customer_id) AS unique_customers,
  AVG(total_spent) AS avg_total_spent,
  MIN(last_purchase_date) AS earliest_purchase,
  MAX(last_purchase_date) AS latest_purchase
FROM customer_analytics;

L'esecuzione di questa query al termine della pipeline fornisce un'istantanea dei dati appena generati, aiutando a individuare potenziali problemi.

Migliori pratiche per le pipeline di dati SQL

1. Iniziare in piccolo e poi scalare. Iniziate sempre con una pipeline di dati SQL semplice. La complessità può essere aumentata man mano che si acquisisce la certezza che l'output di ogni fase sia corretto.
2. Monitorare le prestazioni del database: Tenete d'occhio i tempi di esecuzione delle query, i tempi di esecuzione della pipeline e l'utilizzo delle risorse; ottimizzate se necessario. Usare il comando EXPLAIN durante l'esecuzione delle query per capire come vengono eseguite. Si tratta di un argomento più avanzato, ma è necessario esserne consapevoli quando si costruiscono le pipeline.
3. Gestire gli errori con garbo: Come mostrato in precedenza, è importante implementare la registrazione degli errori e le notifiche nelle pipeline di dati. Non lasciate che un singolo errore blocchi l'intera pipeline.
4. Usare il controllo di versione: Questo aspetto viene menzionato raramente, ma è comunque utile. Trattate i vostri script SQL come il codice, cioè usate il controllo di versione per tenere traccia delle modifiche al codice e collaborare con i vostri colleghi.
5. Documentate tutto: assicuratevi di aggiungere commenti al codice e di mantenere una documentazione esterna. Il vostro futuro (e i vostri colleghi) lo apprezzeranno.
6. Testate a fondo: Sviluppate test per la vostra pipeline. Includete test unitari per le singole trasformazioni e test di integrazione per l'intera pipeline.
7. Rimanere conformi: Assicuratevi che quando lavorate con dati PII (personalmente identificabili o sensibili), seguiate le normative sulla privacy dei dati come il GDPR o il CCPA.

Applicazioni reali delle pipeline di dati SQL

Le pipeline di dati SQL sono utilizzate in innumerevoli scenari reali, come ad esempio:

1. Commercio elettronico: Tracciamento del comportamento dei clienti, gestione dell'inventario e generazione di report sulle vendite, monitoraggio delle performance di vendita di diversi articoli, ecc.
2. Finanza: Quasi tutte le pipeline del mondo finanziario sono pipeline di dati. In genere si tratta di aggregare i dati delle transazioni, calcolare le metriche di rischio dei prestiti, generare report normativi, ecc.
3. Sanità: È importante avere una visione completa dello stato di un paziente. Le pipeline di dati SQL combinano i dati dei pazienti provenienti da vari sistemi per ottenere analisi e report completi.
4. Marketing: Nel settore del marketing, le pipeline sono utilizzate per analizzare le prestazioni delle campagne, la segmentazione dei clienti e la personalizzazione delle raccomandazioni.

Per saperne di più su SQL e pipeline di dati

La creazione di pipeline di dati analitici con SQL può trasformare il modo in cui la vostra organizzazione gestisce i dati. Padroneggiando queste tecniche, non ci si limita a spostare i dati, ma si crea una struttura solida per ricavare informazioni preziose. Si tratta di informazioni che possono aiutare l'azienda a prendere decisioni più rapide e migliori.

Ricordate che la chiave per costruire pipeline di dati efficaci con SQL è la pratica. Iniziate con poco. Sperimentate diverse tecniche e approcci alla trasformazione, gestendo al contempo le prestazioni delle query e delle pipeline. Poi, man mano che si acquisisce familiarità con il processo, si costruiscono pipeline più complesse. Infine, assicuratevi di prendere in considerazione un equilibrio tra prestazioni e costi. Non abbiate paura di commettere errori: spesso sono i migliori insegnanti!

Nel corso del vostro percorso, continuate a esplorare nuove funzionalità e best practice di SQL. Il mondo dei dati è in continua evoluzione e il futuro di un data engineer è luminoso. Rimanere aggiornati sulle tecnologie attuali vi aiuterà a costruire pipeline più efficienti ed efficaci.

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