ETL
Extract, transform, load: lo schema batch che estrae i dati dalle sorgenti, li pulisce e li rimodella, e li carica in un data warehouse o in un database per l'analisi.
ETL è il flusso di lavoro classico del data engineering, e vale ancora per l’IoT. Un job notturno estrae le letture della giornata dal database di serie temporali, le trasforma convertendo le unità di misura, unendole ai metadati degli asset e calcolando aggregati, e carica il risultato in tabelle di reportistica che gli strumenti di business possono interrogare. Una variante, ELT, carica prima i dati grezzi in un data lake e li trasforma al suo interno.
ETL si adatta a report e modelli che tollerano ore di ritardo. I suoi vantaggi sono semplicità e riproducibilità: un’esecuzione può essere ripetuta sullo stesso periodo dopo una correzione. Dove servono reazioni entro pochi secondi, l’elaborazione in streaming lo sostituisce o lo affianca, e le due condividono di solito la stessa logica di trasformazione.
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