🔧 ETL, ELT e il Data Engineer: l’idraulico dei dati
🧩 Cos’è ETL – Extract, Transform, Load
Il classico processo ETL estrae i dati da più fonti (database, file, ERP, ecc.), li trasforma in una struttura coerente (pulizia, normalizzazione, aggregazione...) e infine li carica in un Data warehouse pronto per l'analisi 1.
ETL assicura che i dati arrivino già pronti, ma richiede tempo e risorse prima del caricamento 2.
🚀 Cos’è ELT – Extract, Load, Transform
Con ELT, i dati vengono estratti e caricati subito in un data lake o warehouse, senza trasformazioni preliminari.
Le trasformazioni avvengono dopo, direttamente nel sistema, quando servono e nel momento dell’analisi 3.
Questo approccio è più veloce e scala meglio con i moderni sistemi cloud, adattandosi sia a dati strutturati che non 4.
⚖️ ETL vs. ELT – differenze principali
| Aspetto | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Ordine | Extract → Transform → Load | Extract → Load → Transform |
| Dove trasformi | Prima di caricare | Dopo il caricamento |
| Tipologia dati | Meglio dati strutturati | Supporta dati grezzi, strutturati, non |
| Prestazioni | Più lento, trasformazione server intermedio | Più veloce, sfrutta potenza del data lake |
| Scalabilità | Limitata | Alta (sui sistemi moderni) |
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👨🔧 Il Data Engineer come idraulico dei dati
Il Data Engineer è un ingegnere del software specializzato nel flusso dei dati: costruisce pipeline ETL/ELT, garantisce formato, resilienza, sicurezza e scalabilità dei dati aziendali 6.
Una definizione efficace (anche su Reddit) recita:
“Sono come un idraulico: metto i tubi per il flusso dei dati, pulisco e porto i dati dove servono” 🔧💧 7.
🛠 Perché questa metafora funziona?
- I dati scorrono tra sistemi come l'acqua tra tubi
- Se i dati sono sporchi o bloccati, servono filtri, trasformazioni, coerenza—come quando si struttura un impianto ben funzionante
- Il Data Engineer progetta, monitora e interviene per mantenere il flusso fluido e affidabile
🧾 Conclusione
- ETL prepara i dati prima di caricarli → buono per dati strutturati, governi o processi stabiliti
- ELT carica prima → utile per dati grezzi, analisi su scala e ambienti cloud
- Il Data Engineer è l’idraulico che assicura che tutto scorra bene, sia dentro l'azienda che nei tuoi sistemi decisionali