iPaaS e ETL

iPaaS è una soluzione di integrazione basata su cloud che collega servizi, sistemi e fonti di dati eterogeneo, semplificando automazioni e workflow a livello aziendale. Gli strumenti ETL, invece, sono ottimizzati per elaborare grandi volumi di dati per analisi o storage.

Sebbene sia iPaaS che ETL aiutino a semplificare l'integrazione dei dati, le piattaforme iPaaS sono spesso più adatte a flussi di dati e automazioni guidati da eventi e in tempo reale. Ad esempio, un'azienda potrebbe utilizzare una soluzione iPaaS per aggiornare automaticamente i propri sistemi di inventario e customer relationship management (CRM) ogni volta che un cliente effettua un ordine, oppure per automatizzare i workflow di onboarding dei dipendenti.

I sistemi ETL, invece, sono generalmente utilizzati per l'elaborazione batch su larga scala, dove i dati non elaborati vengono convogliati da più fonti, trasformati in un formato standardizzato e caricati in un repository centrale (come un data lake o un data warehouse). Le organizzazioni possono quindi inserire questi dati nelle piattaforme di analytics e business intelligence per prendere decisioni aziendali più informate. Tradizionalmente, i trasferimenti dati avvengono a intervalli predefiniti, piuttosto che in tempo reale, dando priorità alla precisione e alla stabilità rispetto alla velocità, anche se molte architetture ETL moderne supportano ora anche la comunicazione basata su eventi.

Le aziende non devono necessariamente scegliere tra iPaaS ed ETL: possono essere considerate soluzioni complementari, ognuna delle quali risponde a esigenze aziendali distinte.

iPaaS è una buona scelta per le aziende che necessitano di una soluzione di integrazione completa e unificata. La sua suite di strumenti consente alle organizzazioni di progettare e monitorare automazioni personalizzate o preconfigurate, gestire i cicli di vita delle API e ottimizzare pipeline di dati, semplificando i processi aziendali tra ambienti on-premise, ibridi e cloud .

Le piattaforme ETL, invece, potrebbero essere ideali per le organizzazioni che devono elaborare, organizzare e dare un senso a grandi quantità di dati non strutturati provenienti da fonti eterogenee.

Man mano che le aziende moderne adottano sempre più sistemi scalabili basati su cloud e microservizi, le distinzioni tra iPaaS ed ETL stanno iniziando a sfumare: molte soluzioni iPaaS ora dispongono di funzionalità di elaborazione e storage dei dati simili a ETL insieme alle tradizionali funzionalità di integrazione. Le piattaforme ETL, a loro volta, stanno prendendo spunto da iPaaS con il supporto a workflow guidati da eventi, ottimizzazione dei dati basata su AI e monitoraggio avanzato.

Analizziamo più da vicino iPaaS ed ETL per comprenderne meglio le differenze.

iPaaS è una suite software di alto livello che può facilitare una vasta gamma di funzionalità di integrazione, tra cui trasformazione e sincronizzazione dei dati, orchestrazione delle pipeline dati, monitoraggio centralizzato e API management. iPaaS consente a diversi sistemi, tra cui applicazioni SaaS, microservizi, sistemi legacy e altri componenti IT, di scambiare dati tra protocolli, architetture e formati di dati.

Tradizionalmente, le organizzazioni utilizzavano sistemi di integrazione delle applicazioni aziendali (EAI) o soluzioni personalizzate basate su middleware per integrare applicazioni e sistemi. iPaaS offre un aggiornamento moderno, con piattaforme progettate per integrare applicazioni e fonti di dati in ambienti on-premise, ibridi e multi-cloud. Tali piattaforme sono spesso ideali per workflow API-first.

A differenza delle piattaforme EAI, che sono tipicamente gestite internamente, l'iPaaS segue un modello software-as-a-service, in cui le organizzazioni si abbonano per accedere a un insieme di strumenti di integrazione ospitati da un fornitore terzo. Il fornitore fornisce l'infrastruttura di integrazione sottostante, consentendo ai clienti di costruire e personalizzare le automazioni con strumenti uso limitato di codice, connettori precostituiti e modelli drag-and-drop.

Questo approccio può migliorare l'agilità del team e accelerare le implementazioni: invece di costruire integrazioni individuali da zero, i team IT possono utilizzare la piattaforma iPaaS per standardizzare e ottimizzare i processi di manutenzione e codifica ad alta intensità di risorse.

Gli strumenti iPaaS presentano anche un control plane centralizzato, dove i team IT possono monitorare il movimento dei dati, identificare disallineamenti ed errori e applicare politiche di governance e conformità. I dashboard forniscono visibilità sull'integrazione end-to-end, aiutando i team a ottimizzare la mappatura dei dati, ridurre i colli di bottiglia nelle prestazioni e individuare le vulnerabilità di sicurezza.

Le prime soluzioni iPaaS erano progettate principalmente per facilitare transazioni di breve durata e stateless in cui il server ricevente non conserva i dati tra le sessioni, enfatizzando la scalabilità, la connettività e la velocità. Questo approccio architettonico ha funzionato bene per casi d'uso in tempo reale, ma ha faticato ad adattarsi a un'orchestrazione complessa e con stato che richiedeva un contesto persistente tra le fasi.

Oggi però queste limitazioni sono meno preoccupanti, poiché le principali piattaforme iPaaS supportano sia distribuzione stateless che stateful, aiutando a facilitare workflow complessi e a più passi e elaborazione batch senza sacrificare le prestazioni. Allo stesso modo, molte soluzioni iPaaS moderne ora consentono alle organizzazioni di eseguire più runtime di integrazione in parallelo, con alcuni motori di workflow progettati per la comunicazione sincrona (richiesta-risposta) in tempo reale e altri per automazioni asincrone (guidate da eventi) non sensibili al tempo . Queste funzionalità variano a seconda della piattaforma e del provider.

Nonostante queste innovazioni moderne, i team con esigenze di integrazione non convenzionali o edge potrebbero trovare iPaaS troppo limitante, preferendo invece

Le piattaforme ETL aiutano le organizzazioni a consolidare, elaborare e organizzare le informazioni provenienti da più fonti di dati da utilizzare in analytics, auditing, addestramento dei modelli AI e altre applicazioni.

Il processo inizia con l'estrazione, dove i dati vengono raccolti da più fonti (come database relazionali, applicazioni SaaS, API, documenti di testo e file di log) e portati in un'area centrale di staging. I dati vengono quindi condizionati e trasformati (attraverso arricchimento, disaccoppiamento, denormalizzazione e altri processi) prima di arrivare infine a un sistema target, come un data lake, un data warehouse o un server cloud.

Poiché gli strumenti ETL consolidano, puliscono e raffinano i dati attraverso fonti eterogenee, possono migliorare il processo decisionale aziendale, fornendo un contesto più profondo su come le diverse applicazioni e componenti IT interagiscono tra loro. I processi ETL aiutano inoltre a garantire che le organizzazioni ottengano una visione unificata del comportamento e delle prestazioni del sistema.

Le organizzazioni in genere automatizzano le pipeline ETL, sia attraverso sistemi gestiti internamente che con una soluzione ETL di terze parti, riducendo l'inserimento manuale dei dati e migliorando l'accuratezza. Un processo correlato chiamato reverse ETL raccoglie dati memorizzati in un data warehouse e li invia a sistemi operativi, applicazioni SaaS o altri consumatori a valle.

I processi ETL storicamente avvenivano on-premise, ma gli strumenti ETL più recenti possono funzionare su ambienti locali, cloud e ibridi. Analogamente, mentre le soluzioni ETL tradizionali erano ottimizzate per l'elaborazione batch (dove i trasferimenti dati avvengono in tempi programmati e predefiniti), molti framework ETL moderni ora supportano anche comunicazioni in tempo reale guidate dagli eventi. Le architetture ETL compatibili con lo streaming possono catturare e organizzare i dati in pochi secondi o minuti, abilitando workflow di orchestrazione dei dati dell'Internet of Things (IoT), pipeline di rilevamento delle frodi, analisi in tempo reale e altri casi d'uso dipendenti dal tempo.

Se implementate correttamente, le piattaforme ETL possono gestire in modo accurato e affidabile i dati su larga scala e possono contribuire a migliorare la verificabilità dei workflow. Questo è particolarmente utile nei settori altamente regolamentati come quello sanitario, finanziario ed energetico. Sono inoltre adatti alle organizzazioni che lavorano con dati sensibili (come cartelle cliniche o finanziarie) perché la crittografia, il mascheramento e altre misure di sicurezza vengono attivate a metà processo (durante la trasformazione), aiutando a garantire che i dati rispettano i protocolli di sicurezza al momento dell'arrivo a destinazione.

I workflow di lavoro ETL sono spesso molto adatti a processi di perfezionamento dei dati su larga scala e ripetibili, specialmente quelli che richiedono una potenza di calcolo più intensiva e una gestione avanzata dei dati e data warehousing, e dove l'affidabilità e la precisione contano più della flessibilità e dell'agilità.

Quindi, man mano che le funzionalità ETL e iPaaS convergono, la dicotomia riguarda meno come i dati spostare nel sistema e più se un'azienda dia priorità alla profondità dello schema (ETL) o all'accessibilità e connettività (iPaaS).

Le imprese spesso preferiscono gli strumenti ETL per la loro coerenza, controllo dettagliato ed efficienza su larga scala. iPaaS, invece, spesso offre maggiore flessibilità e facilità d'uso, permettendo integrazioni SaaS più rapide, soprattutto per i team non tecnici. Tuttavia, ci sono eccezioni, con soluzioni ibride che bilanciano l'alto throughput e la stabilità dell'ETL con l'agilità dell'iPaaS. Le funzionalità, i punti di forza e le limitazioni variano a seconda del fornitore e della piattaforma.

Extract, load, transform (ELT) è una variante moderna e basata su cloud dell'ETL tradizionale. Dopo aver estratto i dati, l'ELT salta la fase di Trasformazione e invia i dati non elaborati direttamente a un data lake o a un altro sistema target. Il sistema di destinazione (detto anche risorsa di destinazione) può utilizzare le proprie funzionalità per mappare, convertire e trasformare i dati secondo necessità.

I data lake sono un'opzione di storage popolare nei framework ELT perché possono aiutare le organizzazioni a memorizzare grandi quantità di dati strutturati, semistrutturati e dati non strutturati a costi relativamente bassi. I data lakehouse, che combinano la flessibilità dei data lake con l'applicazione dello schema dei data warehouse, sono un'altra opzione popolare di storage.

Entrambi gli approcci permettono alle organizzazioni di elaborare e perfezionare i dati dove vivono, invece di copiarli in un sistema separato e isolato per la trasformazione. (In genere, i data lake grezzi non includono funzionalità di trasformazione. La trasformazione è gestita da un motore di calcolo esterno, sovrapposto. I lakehouse e piattaforme di storage moderne simili spesso dispongono di un motore di trasformazione integrato.)

Poiché l'ELT salta la fase iniziale di trasformazione dei dati (la trasformazione avviene invece a valle), evita i rallentamenti della migrazione e i colli di bottiglia che possono interessare le pipeline ETL tradizionali. Tuttavia, senza un'adeguata governance, le piattaforme ELT possono diventare ingombranti; le organizzazioni potrebbero faticare a dare un senso ai dati non elaborati e non strutturati che si accumulano gradualmente nel storage.

Negli ultimi anni, l'ELT è emerso come il modello preferito per le imprese moderne per diversi motivi, tra cui:

• I data warehouse in cloud dispongono ora di un'elaborazione massiccia e scalabile integrata, che spesso rende più conveniente caricare prima i dati non elaborati e trasformarli all'interno del warehouse.
  
  
• L'ELT carica i dati nella loro forma originale, il che consente agli ingegneri di ritrasformare i dati se necessario senza inserirli dall'origine
  
  
• Spostare rapidamente i dati in un warehouse e trasformarli in un secondo momento può consentire un lavoro di analytics iterativo più rapido e aumentare la velocità di creazione del valore

Tuttavia, l'ETL è ancora comune nei settori regolamentati dove i dati grezzi sensibili non possono essere memorizzati senza un precedente mascheramento o filtraggio, in scenari con requisiti rigorosi di minimizzazione dei dati e in ambienti aziendali legacy che si basano su infrastrutture on-premise (anziché su cloud warehousing).

In sintesi, l'ELT è diventato lo standard negli attuali stack dati cloud-native, ma l'ETL rimane popolare in situazioni in cui vincoli di conformità, sicurezza o infrastruttura richiedono una trasformazione prima del carico. L'ELT è efficace per i dati semistrutturati ad alto volume, mentre l'ETL rimane preferito per i dati che richiedono una trasformazione pesante e complessa o una convalida rigorosa prima di arrivare. Non è raro che le aziende eseguino entrambi i pattern a seconda della fonte dati o del caso d'uso.

Gli strumenti ETL aiutano le aziende a raccogliere, trasformare e memorizzare in modo sicuro ed efficiente i dati provenienti da fonti eterogenee, tra cui dispositivi IoT, database relazionali e applicazioni SaaS. Standardizzando e perfezionando i dati precedentemente disordinati o illeggibili, gli strumenti ETL consentono ai sistemi a valle di generare insight aziendali accurati e coerenti.

I casi d'uso includono:

Sebbene iPaaS ed ETL abbiano storicamente affrontato esigenze di integrazione dati diverse, i loro approcci stanno gradualmente convergendo. Una ragione è che le organizzazioni non devono più scegliere tra la velocità e la scalabilità dei workflow API-first e la precisione e la stabilità del trattamento dei dati batch.

Al contrario, approcci distribuiti e cloud-native permettono ai fornitori di integrazione di supportare sia scambi di dati leggeri e in tempo reale sia processi complessi di integrazione basati su intervalli sotto lo stesso framework architettonico e di governance. Ad esempio, alcune soluzioni ETL moderne incorporano gestione delle pipeline low-code e no-code, orchestrazione dei dati basata sull'AI e funzionalità serverless, che rispecchiano le tipiche funzionalità iPaaS.

Nel frattempo, per fornire una soluzione di integrazione end-to-end ai clienti, alcuni fornitori iPaaS ora incorporano funzionalità simili a ETL, come l'elaborazione batch e la mappatura avanzata del flusso dati insieme alle loro tipiche capacità di integrazione app-to-app.

Le aziende hanno probabilmente più flessibilità che mai su come gestire le integrazioni a livello aziendale. Potrebbero scegliere di gestire l'elaborazione batch internamente affidando le responsabilità di sincronizzazione dati in tempo reale a un fornitore iPaaS terzo. Oppure potrebbero abbonarsi a una singola soluzione di integrazione che offre sia funzionalità di elaborazione dati in tempo reale che batch.

Man mano che le organizzazioni adottano sempre più iniziative di trasformazione digitale, che mirano a integrare tecnologie moderne (come IoT, machine learning e automazione) in ogni funzione aziendale, le distinzioni tra iPaaS e ETL moderno probabilmente continueranno a sfumarsi.

Poiché le piattaforme iPaaS ed ETL generalmente mirano a compiti di integrazione differenti, le organizzazioni possono valutare quale soluzione sia più conveniente per il proprio caso d'uso specifico. Un punto di partenza: ti occupi principalmente di grandi quantità di dati o di una vasta gamma di servizi? Le soluzioni ETL si adattano perfettamente al primo caso d'uso, mentre le piattaforme iPaaS sono spesso più indicate per il secondo.

Due principali driver di costo per il workflow ETL sono lo storage e il calcolo. Le soluzioni ETL spesso elaborano grandi volumi di dati, che possono essere molto intensivi dal punto di vista computazionale. Le organizzazioni possono anche sostenere costi di storage elevati, poiché i dati si accumulano nei data lake e in altri repository.

Tuttavia, le organizzazioni possono mitigare alcune di queste spese effettuando regolarmente audit ed eliminando dati duplicati o obsoleti. I team possono anche programmare le trasformazioni dei dati durante le ore non di punta, quando il traffico di rete ridotto e la maggiore disponibilità di larghezza di banda contribuiscono a ridurre i costi complessivi.

Trasformare i dati troppo frequentemente (o durante periodi di alta domanda) può portare a inefficienze perché l'ETL è più adatto a un processamento batch limitato e ripetibile, piuttosto che a scambi immediati di dati on-demand.

Poiché iPaaS è progettato principalmente per scambi e sincronizzazioni dati in tempo reale, il suo approccio leggero e incentrato sull'API tende a portare a prezzi iniziali più bassi, con spese che si accumulano gradualmente in base all'utilizzo. I provider iPaaS in genere addebitano in base al numero di connettori o endpoint utilizzati da un client o alla frequenza con cui effettuano chiamate API.

Ma quando il volume dei dati supera una certa soglia, l'iPaaS può portare a inefficienze di costo. Connettori eccessivi, ad esempio, quando più team creano involontariamente connettori duplicati o mantengono connettori non più in uso, possono anche comportare costi incontrollati.

Sia nelle implementazioni iPaaS che ETL, i team iniziano analizzando le proprie esigenze di data storage e confrontando i servizi. Dopo aver selezionato una o più soluzioni di integrazione (o aver scelto di creare e gestire le integrazioni internamente), le organizzazioni progettano pipeline di dati che determinano il modo in cui le informazioni vengono trasformate, memorizzate e distribuite in tutto il sistema. I team potrebbero anche costruire o personalizzare automazioni, riducendo la loro dipendenza dai processi manuali di gestione dei dati.

Successivamente, le organizzazioni istituiscono framework di governance e sicurezza, inclusi procedure ben definite di audit, monitoraggio e risoluzione dei problemi. Nell'ETL, l'observability ruota principalmente attorno ai flussi di dati, alle dipendenze delle pipeline, allo stato di salute e allo storage, mentre iPaaS ha un ambito più ampio, considerando cicli di vita delle API, interazioni servizio-servizio e altri componenti di integrazione insieme alla gestione dei dati.

Le organizzazioni rivalutano frequentemente il loro stack di integrazione in risposta alle condizioni di mercato in evoluzione, alla domanda dei clienti, al lancio dei prodotti e ad altri fattori. Ad esempio, un'azienda potrebbe trovarsi a dover accumulare più storage o un set di connettori più esteso man mano che si espande e aggiunge nuovi clienti. In questi casi, l'organizzazione può spostare a un diverso livello di abbonamento o passare a una nuova piattaforma di automazione. In alternativa, potrebbe eliminare regolarmente i servizi non necessari per ridurre le dipendenze di orchestrazione e semplificare le operazioni. Tuttavia, questo è spesso meno comune e più complesso dal punto di vista operativo rispetto allo scaling up.