Ogni strumento di data quality incorpora una scelta architetturale: dove avviene il controllo? Se spostate i dati fuori dal database per eseguire i controlli di qualità esternamente, introducete latenza di rete, un ulteriore livello di elaborazione, costi di egress e una superficie di attacco che prima non esisteva. 

Con la crescita dei volumi di dati, il peso di questa scelta si moltiplica. Estrarre ogni giorno un milione di record per validarli esternamente è gestibile. Estrarre cento milioni di record da un ambiente Snowflake con obblighi di residenza dei dati, da un sistema Teradata di un'istituzione regolamentata, da un ambiente Databricks che elabora dati di eventi in tempo reale, è tutta un'altra questione. Il costo di estrazione, la latenza e l'esposizione in termini di compliance crescono con il volume dei dati. Il controllo di qualità in sé non ne ha bisogno. 

L'esecuzione della data quality nel database esegue tutta la logica di qualità all'interno del motore del database, dove i dati risiedono già, evitando ognuno di questi costi. Questo articolo spiega cosa significa nella pratica e quando la scelta conta di più. 

Che cos'è l'esecuzione della data quality nel database? 

Esecuzione della data quality nel database significa che controlli di qualità, rilevamento delle anomalie, monitoraggio degli schemie logica di validazione vengono eseguiti come ispezioni basate su SQL all'interno del motore del database sorgente. La piattaforma di qualità si connette, lancia le query di ispezione, valuta le metriche risultanti e scrive i flag di qualità nel proprio schema. Nessun record lascia il database. 

La differenza rispetto alle architetture a pipeline esterna è architetturale, non estetica. Una pipeline esterna estrae i dati dalla sorgente, li sposta in un ambiente separato in cui vengono eseguiti i controlli di qualità e poi scarta o conserva la copia. La logica di qualità opera sulla copia. La sorgente continua a evolversi mentre la copia invecchia. L'esecuzione nel database elimina completamente questa tensione. 

Il passaggio da ETL a ELT riflette esattamente questa intuizione. Come documenta la ricerca sulle pipeline di dati pubblicata su ScienceDirect, il pattern ELT ha soppiantato l'ETL perché eseguire la logica di trasformazione all'interno del warehouse, dove calcolo e dati risiedono già, è più veloce e architetturalmente più pulito. La stessa logica vale per la data quality: perché estrarre i dati per controllarli quando il motore del database dispone già di tutto ciò che serve per eseguire il controllo? 

I limiti delle pipeline esterne di data quality che l'esecuzione nel database evita 

Le pipeline esterne di data quality presentano quattro limiti strutturali che le architetture in-database evitano. 

• Latenza e dati obsoleti: i controlli di qualità vengono eseguiti su copie estratte. Quando il controllo termina, i dati sorgente potrebbero essere già cambiati. Negli ambienti con aggiornamenti frequenti o ingestion in streaming, le pipeline esterne lavorano sempre su uno snapshot già in ritardo rispetto allo stato attuale. 

  
  

• Esposizione di sicurezza e rischio di compliance: ogni spostamento di dati è una superficie di attacco. Estrarre record richiede transito in rete, credenziali a entrambe le estremità e un livello di storage secondario che deve essere protetto e sottoposto ad audit. Per le organizzazioni soggette a GDPR, HIPAA, BCBS 239 o normative sulla residenza dei dati, l'estrazione stessa può richiedere una giustificazione esplicita. L'esecuzione nel database evita tutto questo, perché nessun dato attraversa il confine di un sistema. 

  
  

• Oneri operativi e costi di manutenzione: le pipeline esterne richiedono un'infrastruttura per estrarre, trasportare ed elaborare i dati separatamente dalla sorgente. Richiedono orchestrazione, monitoraggio, gestione della capacità e gestione dei guasti per la pipeline di estrazione stessa, indipendentemente dalla logica dei controlli di qualità. Come osserva DQOps nella sua analisi sull'architettura della data quality, entrambi gli approcci introducono costi di manutenzione che crescono con il numero di controlli, legando la logica di qualità ai cicli di esecuzione delle pipeline. 

  
  

• Costi di scala ad alti volumi: negli ambienti di cloud data warehouse come Snowflake, Databricks o Azure Synapse, l'egress dei dati comporta un costo finanziario diretto. Ai volumi di dati enterprise, questi costi si accumulano. L'esecuzione nel database usa la capacità di calcolo già allocata al database, senza egress. 

Vantaggi di prestazioni e sicurezza della data quality nel database in Snowflake e nei warehouse moderni 

I cloud data warehouse moderni sono costruiti per l'esecuzione SQL su larga scala, con elaborazione parallela nativa, storage colonnare e ottimizzazione delle query. Quando i controlli di data quality vengono eseguiti come ispezioni SQL all'interno di questi motori, beneficiano degli stessi vantaggi architetturali: parallelismo, pruning delle query ed esecuzione nativa sul formato di storage in cui i dati risiedono già. 

Il vantaggio prestazionale non è marginale. Un controllo di completezza su una tabella da un miliardo di righe, eseguito come SQL in Snowflake, opera su storage colonnare compresso con pruning delle micro-partizioni. Lo stesso controllo in un ambiente Python esterno elabora i record decompressi in modo sequenziale, senza le ottimizzazioni native del warehouse. 

Il vantaggio di sicurezza è netto. Una ricerca del Journal of Big Data identifica lo spostamento dei dati tra ambienti come un rischio primario di governance, osservando che le policy che richiedono che tutta l'elaborazione resti in un ambiente controllato sono in linea con l'EU AI Act e il GDPR. L'esecuzione nel database soddisfa questi requisiti perché i dati non lasciano mai l'ambiente regolato da tali normative. 

Nel caso specifico di Snowflake, tutto il calcolo delle metriche, il rilevamento delle anomalie, la validazione e il monitoraggio degli schemi vengono eseguiti all'interno dell'ambiente Snowflake come SQL nativo. L'istanza della piattaforma digna risiede nell'infrastruttura del cliente. Allo schema di observability di digna vengono restituiti solo i risultati aggregati delle metriche, non i dati a livello di record. 

Come funziona la data quality nel database nei diversi ambienti di data warehouse moderni 

La piattaforma di qualità si connette al database tramite un connettore standard, lancia query di ispezione basate su SQL su tabelle e viste configurate, riceve i valori delle metriche risultanti, li confronta con baseline apprese o soglie definite e scrive lo stato di qualità nel proprio schema all'interno dello stesso ambiente. 

Questo modello svincola completamente il monitoraggio della qualità dallo spostamento dei dati. La pipeline che carica i dati nel warehouse funziona indipendentemente dall'ispezione di qualità. L'ispezione legge dalle tabelle che la pipeline ha già popolato, senza intercettare né modificare il flusso di dati e senza richiedere modifiche al modo in cui i dati vengono caricati. 

digna implementa questo approccio su Snowflake, Databricks, Teradata, PostgreSQL, Oracle, MS SQL Server e Azure Synapse: digna Data Anomalies apprende baseline comportamentali dai calcoli delle metriche eseguiti nel database. digna Data Validation applica le regole di business tramite ispezioni SQL a livello di record. digna Schema Tracker monitora le modifiche strutturali interrogando direttamente i metadati del database. digna Timeliness monitora i timestamp di arrivo dei dati dall'interno del database. digna Data Analytics calcola metriche di trend dai dati di observability nel database. Nessuno di essi richiede che i dati lascino il motore del database. 

Quando scegliere la data quality nel database rispetto agli approcci a pipeline esterna 

L'esecuzione nel database è particolarmente vantaggiosa in quattro contesti che descrivono la maggior parte degli ambienti dati enterprise. 

• Settori regolamentati con requisiti di residenza o sensibilità dei dati: istituzioni finanziarie, organizzazioni sanitarie e aziende soggette a GDPR, HIPAA o normative sulla sovranità dei dati hanno obblighi documentati su dove i dati possono essere elaborati. L'esecuzione nel database mantiene per progettazione il monitoraggio della qualità all'interno dell'ambiente controllato, senza estrazioni e senza accessi esterni da giustificare davanti a un auditor. 

  
  

• Ambienti ad alto volume in cui il costo di estrazione non è trascurabile: ai volumi di dati enterprise, i costi di egress nei cloud warehouse, il consumo di banda e il calcolo per l'elaborazione esterna crescono tutti con la dimensione dei dati. L'esecuzione nel database scala con la capacità di calcolo del warehouse, che è già disponibile. 

  
  

• Ambienti in cui la latenza di rilevamento conta: Un' analisi del 2024 su oltre 1.000 pipeline di dati condotta da Datachecks ha rilevato che il 72% dei problemi di qualità dei dati viene scoperto solo dopo aver influenzato le decisioni di business. I controlli eseguiti nel database operano sullo stato più aggiornato del warehouse, non su una copia estratta che può risalire a ore prima. 

  
  

• Team che necessitano di monitoraggio della qualità senza modificare le pipeline: il monitoraggio della qualità nel database non richiede modifiche al modo in cui i dati vengono caricati né alla struttura delle pipeline esistenti. Si installa come livello di osservazione sulle tabelle esistenti, eliminando il legame tra monitoraggio della qualità e cicli di sviluppo delle pipeline. 

Considerazione finale: l'architettura della qualità deve rispecchiare l'architettura dei dati 

Lo spostamento del settore verso l'ELT ha riconosciuto che la capacità di calcolo per la trasformazione esiste già all'interno del warehouse e che estrarre i dati per trasformarli altrove era un'abitudine architetturale precedente alla moderna infrastruttura cloud. Lo stesso vale per la data quality. La capacità di calcolo necessaria per controllare la qualità esiste già all'interno del database. Spostare i dati per controllarli esternamente introduce costi, latenza e rischi che il modello architetturale non richiede. 

Uno studio Forrester citato da Acceldata ha rilevato che il 30% dei dirigenti ha dichiarato di aver perso clienti a causa di dati inesatti. Le organizzazioni che individuano prima le inesattezze sono quelle con il monitoraggio della qualità più vicino ai dati. L'esecuzione nel database rende sistematica questa vicinanza. 

I controlli di qualità devono essere eseguiti dove risiedono i dati.

Provate la data quality nel database nel vostro ambiente. 

digna esegue tutti i controlli di qualità, il rilevamento delle anomalie, il monitoraggio degli schemi e la validazione all'interno del motore del vostro database. Nessun dato lascia il vostro ambiente. Nessuna pipeline esterna necessaria. Cinque moduli, tutti eseguiti nel database su Snowflake, Databricks, Teradata, PostgreSQL e altri. 

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Per i dettagli specifici su come eseguire questi controlli come SQL nativo all'interno del vostro account Snowflake, restituendo solo metriche aggregate, consultate data quality nel database per Snowflake.

Domande frequenti

Che cos'è l'esecuzione della data quality nel database?

Significa che controlli di qualità, rilevamento delle anomalie, monitoraggio degli schemi e validazione vengono eseguiti come ispezioni SQL all'interno del motore del database sorgente. La piattaforma si connette, lancia le query di ispezione, valuta le metriche risultanti e scrive i flag di qualità nel proprio schema. Nessun record lascia il database, a differenza delle pipeline esterne che controllano una copia estratta.

Quali sono gli svantaggi delle pipeline esterne di data quality?

Le pipeline esterne presentano quattro limiti strutturali: i controlli operano su copie estratte già obsolete, ogni spostamento di dati aggiunge una superficie di rischio per sicurezza e compliance, la pipeline di estrazione stessa richiede orchestrazione e manutenzione, e i costi di egress nel cloud crescono con il volume. Estrarre cento milioni di record da un warehouse regolamentato amplifica ciascuno di questi limiti.

Perché la data quality nel database è più veloce in Snowflake?

I controlli SQL all'interno di Snowflake sfruttano le ottimizzazioni native del warehouse. Un controllo di completezza su una tabella da un miliardo di righe opera su storage colonnare compresso con pruning delle micro-partizioni ed elaborazione parallela, mentre lo stesso controllo in un ambiente Python esterno elabora i record decompressi in modo sequenziale. Allo schema di observability di digna tornano solo i risultati aggregati delle metriche.

La data quality nel database è più sicura ai fini della conformità al GDPR?

Sì, perché i dati non attraversano mai il confine di un sistema. L'estrazione esterna richiede transito in rete, credenziali a entrambe le estremità e un livello di storage secondario da proteggere. Una ricerca pubblicata sul Journal of Big Data identifica lo spostamento dei dati come un rischio primario di governance, e mantenere l'elaborazione in un ambiente controllato è in linea con il GDPR e l'EU AI Act.

Quando scegliere la data quality nel database rispetto alle pipeline esterne?

Quattro situazioni la favoriscono: settori regolamentati con regole di residenza dei dati, ambienti ad alto volume in cui i costi di egress ed estrazione contano, casi in cui la latenza di rilevamento è critica e team che non possono modificare le pipeline esistenti. Un'analisi di Datachecks su oltre 1.000 pipeline ha rilevato che il 72% dei problemi di qualità dei dati viene scoperto solo dopo aver influenzato le decisioni di business.