ETL
L'ETL (extract, transform, load) è il processo che preleva i dati dai sistemi sorgente, li rimodella per rispettare uno schema di destinazione e li carica in un data warehouse o database di cui report e AI possono fidarsi.
Niente gergo, niente formule
In parole semplici, che cos'è?
L'ETL sposta i dati da dove vengono creati a dove vengono usati, in tre fasi con nome e cognome. Extract preleva le righe grezze da ERP, fogli di calcolo, sensori e gestionali di fatturazione. Transform è l'officina: date in un formato solo, valute in una unità sola, clienti duplicati fusi, codici mappati su un catalogo condiviso. Load scrive le righe pulite nelle tabelle del warehouse, sostituendo o accodando secondo le regole. Le esecuzioni sono schedulate: i dati di ieri notte sono pronti a colazione. I punti di rottura sono noti: una sorgente che cambia in silenzio il nome di una colonna, un'unità di misura non convertita, una chiave duplicata, e il report è sbagliato con aria innocente. Per questo ogni ETL serio valida prima di caricare e avvisa un umano quando i controlli falliscono.
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Extract. Le righe grezze vengono prelevate da ERP, fogli e sensori.
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Transform. Formati, unità e codici vengono standardizzati; i duplicati fusi.
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Validazione. Le regole controllano la forma: totali coincidenti, date valide, campi obbligatori pieni.
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Load o alert. Le righe che passano finiscono nel warehouse; un controllo fallito avvisa un umano prima di scrivere.
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Ripeti. L'esecuzione è schedulata, così i dati di ieri ti aspettano ogni mattina.
Termini che gli stanno vicini.
Data Pipeline
Una data pipeline è la catena di passaggi collegati che porta i dati da dove vengono prodotti a dove vengono usati: ingest, validate, transform, store e serve, e ogni stadio consegna dati puliti e ben formati al successivo.
LeggiStructured Output
Lo structured output è una modalità in cui il modello è costretto a rispondere in un formato leggibile dalle macchine (JSON, una tabella, uno schema fisso) invece che in testo libero, così la risposta può essere validata, salvata e passata ad altro software senza che un umano la ritrascriva.
LeggiUnstructured Data
I dati non strutturati sono informazioni senza schema fisso: documenti, email, immagini, audio, log di chat, PDF. La maggior parte di ciò che un'azienda sa vive in questa forma, ma il software deve prima convertirla prima di poterla cercare o contare.
Leggi§ 04
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