Che cos’è l’ingestion dei dati? Guida completa 2025

A livello globale e per tutti i tipi di dati, il volume dei dati creati, acquisiti, copiati e utilizzati sta crescendo con un tasso annuale del 19,2% e non accenna a rallentare. Le imprese moderne devono poter accedere alle informazioni più aggiornate ed essere sicure che i dati siano accurati, pertinenti e completi.

Le organizzazioni che gestiscono il processo di ingestion di dati in modo efficiente hanno un deciso vantaggio competitivo. Possono rispondere più rapidamente ai cambiamenti nel comportamento dei clienti, immettere i prodotti sul mercato più velocemente, sviluppare nuovi flussi di reddito, rispettare i vincoli normativi ed essere meno esposte ai cambiamenti repentini del contesto che le circonda.

Le aziende che non eseguono una ingestion corretta dei dati sviluppano punti ciechi, con conseguente perdita di opportunità e aumento del rischio. Pratiche di ingestion inadeguate possono inoltre portare a record mancanti, dati duplicati, incoerenze, mancanza di conformità, violazioni della sicurezza ed errori di trasformazione che si propagano nell’intero ecosistema, minando la fiducia degli utenti e l’accuratezza dei processi decisionali.

Una terza forma di ingestion dei dati è un ibrido delle due precedenti e prevede la raccolta continua dei dati, che vengono però elaborati in piccoli batch a intervalli regolari, a distanza di minuti o anche di secondi. Questo approccio impegna meno risorse dell’infrastruttura di sistema rispetto all’elaborazione in tempo reale, riducendo al contempo il ritardo tra la raccolta dei dati e l’azione. Ad esempio, un sito di ecommerce può utilizzare l’ingestion in micro‐batch per fornire consigli ai visitatori in base al contenuto del carrello, oppure un centro medico regionale potrebbe utilizzare questa tecnica per determinare la disponibilità di posti letto in ospedale durante le emergenze sanitarie.

Una stessa organizzazione può utilizzare forme diverse di ingestion dei dati per applicazioni diverse: ad esempio l’elaborazione in batch per il reporting quotidiano, quella in tempo reale per il rilevamento delle frodi e un approccio ibrido per la comunicazione con i clienti via web o dispositivi mobili. La scelta del metodo di ingestion dipenderà da fattori come il volume dei dati, i requisiti di latenza, i costi di infrastruttura, la complessità tecnica e la criticità dei dati per l’azienda.

L’ingestion dei dati è un passaggio essenziale nel processo di creazione di data warehouse e data lake attraverso la delivery delle informazioni a un’area di staging, dove possono essere estratte, trasformate e caricate (ETL) all’interno del warehouse o del lake. L’ingestion dei dati è quindi complementare al processo ETL o ELT (estrazione, caricamento, trasformazione).

Possiamo pensare a questo processo come al funzionamento di un ristorante. Le piattaforme di ingestion dei dati sono come i camion che consegnano le materie prime (i dati) alla cucina. Le operazioni ETL/ELT puliscono, tagliano e condiscono gli ingredienti, quindi li passano allo chef, vale a dire il data warehouse o il data lake. I commensali inviano le loro query (ordini) allo chef, che risponde mescolando e associando gli ingredienti per creare le risposte che cercano (il piatto richiesto).

In alcuni casi, data warehouse e data lake possono accettare direttamente i dati senza bisogno di processi ETL o ELT. In questo contesto, la piattaforma di ingestion dei dati funziona più come il drive-through di un fast food. Un esempio sono i sistemi POS o di trading in cui i formati non variano mai e i dati non devono essere trasformati, oppure i sensori delle apparecchiature in cui i dati sono costanti e devono essere utilizzati rapidamente.

Un processo di ingestion di dati semplificato è scalabile a fronte della crescita del volume dei dati senza richiedere aggiornamenti o nuovi sviluppi significativi.

L’automazione può migliorare il flusso di lavoro di ingestion di dati orchestrando le tempistiche di caricamento dei dati, attivando processi a valle dopo la convalida dei dati e scalando dinamicamente le risorse in base all’aumento della domanda. Seguire best practice come l’adozione di formati di dati coerenti e la suddivisione delle pipeline di ingestion in componenti discreti può aiutare a creare sistemi autogestiti che necessitano di un intervento umano minimo.

Garantire la sicurezza delle informazioni è fondamentale per le organizzazioni. Può essere necessario crittografare i dati sensibili in transito e inattivi, implementare robusti controlli degli accessi in ogni fase e mantenere audit trail. Le società quotate in borsa e le imprese che gestiscono dati finanziari, sanitari o personali altamente regolamentati devono seguire regole specifiche per la conservazione e la protezione di tali dati, il che aumenta la complessità generale.

La piattaforma di ingestion dei dati di Informatica è incentrata sui suoi Intelligent Cloud Services, che consentono alle aziende di spostare dati tra applicazioni on-premise e basate su cloud. È progettata per distribuzioni su scala enterprise con solide funzionalità di governance, sicurezza e conformità ed è comunemente utilizzata per data warehouse aziendali, gestione dei dati master e progetti di migrazione dei dati su vasta scala.