Il documento discute l'uso di strumenti ETL (Extract, Transform, Load) come Pentaho Data Integration per la valorizzazione e pubblicazione di dati open data. Viene evidenziata l'importanza della qualità dei dati attraverso processi di pulizia e controllo, oltre a esempi pratici di utilizzo in diverse città e regioni. Infine, vengono forniti riferimenti a risorse aggiuntive e contatti nel settore degli open data.

1. ETL per portali Open
Data
Cul.T.A. Open Data Summer School
Ravenna 14/06/2017

2. Il processo di valorizzazione dei dati
http://www.dati.gov.it/sites/default/files/LG2016_0.pdf

3. ETL

4. Architettura
http://informaticatuts.blogspot.it/2014/07/etl-process-flow.html

5. Un esempio di ETL open source -
Pentaho Data Integration

6. Un esempio di ETL - Pentaho Data
Integration
● Open source
● Multipiattaforma
● GUI based
● Estensibile

7. Un esempio di ETL - Pentaho Data
Integration
Documentazione

8. Un esempio di ETL - Pentaho Data
Integration
Transformations vs Jobs
- Transformations are about moving and transforming rows from source to
target.
- Jobs are more about high level flow control: executing transformations, sending
mails on failure, transferring files via FTP, ...
- Another key difference is that all the steps in a transformation execute in
parallel, but the steps in a job execute in order.

9. Un esempio di ETL - Pentaho Data
Integration
Componenti
Spoon - GUI per progettare job e trasformazioni
Kitchen - CL per eseguire e orchestrare jobs
Pan - CL per eseguire trasformazioni
Carte - CL per gestire esecuzione di trasformazioni in cluster

10. Cosa può fare per noi un tool ETL
Automatizzare i task necessari alla pubblicazione di un
dataset
● Harvesting da fonti eterogenee
● Enrichment-mashup
● Pulizia e quality assurance
● Alimentazione del portale open data

11. Harvesting

12. Enrichment - Mashup

13. Qualità dei dati
● Accuratezza
Grado di aderenza alla realtà
● Completezza
Quantità di informazione presente nel dato
● Attualità
Grado di rappresentatività nel momento in cui si usa il dato
● Consistenza
Coerenza nella rappresentazione

14. Metodi per il miglioramento della qualità

15. Pulizia e quality assurance
● Data profiling
● Definizione del workflow di validazione e pulizia
● Implementazione su ETL dei controlli e notifica al processo
NO QUALITY => NO VALUE

16. Pulizia e quality assurance - Data
profiling
http://wiki.pentaho.com/display/EAI/Kettle+Data+Profiling+with+DataCleaner

17. Pulizia e quality assurance - Data
validator
http://wiki.pentaho.com/display/EAI/Data+Validator

18. Pulizia e quality assurance - Data
validator
http://wiki.pentaho.com/display/EAI/Data+Validator

19. Pulizia e quality assurance - Lookup
http://wiki.pentaho.com/display/EAI/Data+Validator

20. Pulizia e quality assurance - Notifica

21. Alimentazione del portale

22. Alimentazione di una staging area
Harvest
Clean - Enrich
Stage
Publish

23. Esempi di utilizzo - Chicago

24. Esempi di utilizzo - Chicago

25. Esempi di utilizzo - Chicago

26. Esempi di utilizzo - Valencia
https://s3.amazonaws.com/files.ckan.org/ckancon-2016/slides/ckancon-2016-juan-carlos-egido-2.pdf

27. Esempi di utilizzo - Valencia
https://s3.amazonaws.com/files.ckan.org/ckancon-2016/slides/ckancon-2016-juan-carlos-egido-2.pdf

28. Esempi di utilizzo - Regione Lombardia
http://www.pim.mi.it/corsi-formazione/opendata-27.10.2016/01_Crespi-Ferrari_Regione%20Lombardia.pdf

29. Esempi di utilizzo - Regione Lombardia
http://www.pim.mi.it/corsi-formazione/opendata-27.10.2016/01_Crespi-Ferrari_Regione%20Lombardia.pdf

30. Esempi di utilizzo - Regione Lombardia
http://www.pim.mi.it/corsi-formazione/opendata-27.10.2016/01_Crespi-Ferrari_Regione%20Lombardia.pdf

31. Esempi di utilizzo - Regione Lombardia
http://www.pim.mi.it/corsi-formazione/opendata-27.10.2016/01_Crespi-Ferrari_Regione%20Lombardia.pdf

32. Dove trovarmi
Franco Morelli
Il mio blog www.opendatabassaromagna.it
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