Qual è il processo per la trasformazione dei dati SaaS?

Il primo processo nella trasformazione dei dati SaaS è l'identificazione dei sistemi di origine e di destinazione. In secondo luogo, i dati vengono trasferiti dal sistema di origine e convertiti in un altro formato utilizzabile nel sistema di destinazione. Infine, i dati vengono trasferiti al sistema di destinazione e controllati per confermarne l'accuratezza.

In una pipeline ETL, il primo processo è l'estrazione dei dati dai sistemi di origine. Ciò include la connettività dei dati a un numero di database, API o file system per raccogliere i dati richiesti. Quando i dati vengono estratti, passano alla fase di trasformazione. Ciò comporta la pulizia, il filtraggio e la convalida dei dati per arrivare a un set di dati coerente. I dati trasformati vengono quindi spostati nel repository di destinazione, che può essere un data warehouse, un data lake o qualsiasi altra piattaforma analitica.

Ad esempio, in un'applicazione SaaS in cui vengono registrati gli ordini dei clienti, la pipeline ETL dei dati creerà una copia del registro degli ordini ed elaborerà questo registro eliminando le voci duplicate, formattando il registro in forme adatte all'analisi caricando quindi i dati trasformati in un repository dati. Negli ambienti SaaS, i processi ETL sono regolari e spesso automatizzati per garantire che il sistema di destinazione venga aggiornato costantemente.

Sebbene la trasformazione dei dati SaaS e le pipeline ETL sembrino avere numerosi vantaggi, è fondamentale considerare i loro inconvenienti. In questo modo le organizzazioni vengono a conoscenza di queste limitazioni e iniziano a lavorare per minimizzare questi rischi che potrebbero influenzare le loro operazioni in un modo o nell'altro.

• Gestione del volume di Big Data: Utilizzando la pura scala del volume di big data influisce sugli strumenti e sui processi ETL tradizionali poiché sono difficili da contenere a causa delle loro dimensioni. Le soluzioni di trasformazione dei dati SaaS devono gestire grandi quantità di dati senza introdurre problemi legati alle prestazioni.
• Latenza di rete: Richiede connessioni di rete ad alta velocità per trasferire una grande quantità di dati. La latenza di rete, in particolare per i trasferimenti di dati di grandi dimensioni tra diverse regioni, può essere un aspetto rilevante da considerare quando si tratta di efficienza della trasformazione dei dati SaaS.
• Comprendere le esigenze aziendali:  Per sviluppare una soluzione ETL, le organizzazioni dovrebbero avere una buona comprensione delle loro esigenze aziendali e dei sistemi di origine. Senza una comprensione approfondita, potrebbe essere difficile determinare i requisiti specifici di trasformazione e integrazione dei dati.
• Progettazione della pipeline ETL: Stabilire una solida base ETL è un must se si desidera elaborare i dati rapidamente e trarre il massimo vantaggio dal processo. Gli strumenti ETL SaaS dovrebbero fornire soluzioni che possono essere adattate per consentire l'alloggiamento di diverse fonti di dati e diversi approcci alla trasformazione dei dati.
• Ottimizzazione del flusso di lavoro ETL: L'operazione ETL è migliore quando vengono affrontati modi ottimali per gestire sfide come l'autenticazione dei dati e l'incorporazione di un'elaborazione dei dati avanzata nei processi ETL. Le piattaforme ETL SaaS dovrebbero consentire una facile usabilità e dovrebbero anche incorporare funzionalità di gestione dei dati efficienti e convenienti.
• Sicurezza e Compliance:  L'elaborazione di dati personali identificabili tramite piattaforme SaaS richiede considerazioni sulla privacy e sulla sicurezza. È importante che le organizzazioni considerino gli approcci di sicurezza e gli standard di conformità offerti dai potenziali fornitori SaaS per ottenere i migliori risultati in termini di Sicurezza dei dati e politiche normative.

Ecco i passaggi che devono essere seguiti per completare il processo.

1. Innanzitutto, identifica i requisiti per l'elaborazione dei dati della tua azienda. Pensa a queste domande:

• Cosa deve essere fatto specificamente con i tuoi dati?
• Con quale frequenza devi elaborarli?
• Come verranno applicati i dati elaborati?

2. Studia diversi strumenti di trasformazione dei dati SaaS e pipeline ETL presenti sul mercato. Valutali in base a:

• Caratteristiche
• Strutture dei costi
• Regolabilità
• Compatibilità con sistemi esistenti

3. Valuta ciascuna delle potenziali soluzioni in base ai tuoi requisiti iniziali. Controlla le recensioni degli utenti e le specifiche tecniche per ottenere maggiori informazioni e considera fattori chiave come:

• La natura in tempo reale delle capacità di elaborazione.
• Capacità di adattare i dati all'avanzamento del progetto.
• Credibilità dei processi ELT automatizzati

4. In caso di dubbi sugli aspetti tecnici, non esitate a contattare gli specialisti IT o i vostri colleghi. Le loro opinioni possono influenzare il vostro processo decisionale.