L’ingegneria dei dati è da tempo dominato da processi ripetitivi e complessi, in particolare quelli relativi all’ETL (Extract, Transform, Load) o alla sua variante moderna, l’ELT (Extract, Load, Transform). Il cuore di questa sfida risiede nella necessità di gestire una quantità sempre crescente di sorgenti di dati eterogenee, dalla tradizionale API di un servizio cloud a sofisticati database. Gli ingegneri dei dati sono chiamati a costruire e manutenere condotte (pipeline) che devono essere non solo efficienti, ma anche resistenti ai cambiamenti delle sorgenti e capaci di garantire l’integrità e la qualità dei dati. Questo lavoro, spesso noioso e ad alta intensità di codice, sta per essere rivoluzionato da un potente alleato: la codifica assistita dall’Intelligenza Artificiale.
Una nuova ondata di strumenti sta emergendo, promettendo di automatizzare le parti più tediose del ciclo di vita dei dati. In questo contesto, librerie open-source come quella di dltHub stanno emergendo come catalizzatori di un cambiamento profondo, trasformando il modo in cui i dati vengono estratti e preparati per l’analisi.
Tradizionalmente, la creazione di una pipeline di dati richiede un notevole sforzo manuale. Ogni volta che si integra una nuova sorgente di dati — ad esempio, un CRM, una piattaforma di marketing o un servizio di log interno — l’ingegnere deve scrivere codice specifico per l’estrazione. Questo codice non deve solo recuperare i dati, ma anche gestirne la paginazione, l’autenticazione, i limiti di rate e, cosa più critica, il complesso schema dei dati.
Le sorgenti dati tendono ad evolvere: un fornitore di servizi può aggiungere un nuovo campo all’API o modificarne uno esistente. Quando ciò accade, la pipeline si rompe, costringendo l’ingegnere a dedicare tempo prezioso alla manutenzione anziché alla creazione di valore. Questo circolo vizioso rallenta l’intero processo di data warehousing e ritarda le decisioni aziendali basate sui dati freschi.
Inoltre, il processo di trasformazione (T) è spesso un bottleneck. Gli ingegneri passano ore a scrivere logiche complesse per normalizzare, pulire e unire i dati in un formato utilizzabile dai data scientist e dagli analisti, tipicamente utilizzando strumenti come dbt (data build tool) e linguaggi come SQL.
L’Intelligenza Artificiale, in particolare i Large Language Models (LLM) di ultima generazione, sta dimostrando una straordinaria capacità di generare codice funzionale. Questo non è un semplice autocompletamento sofisticato; si tratta di modelli che, addestrati su vaste basi di codice pubblico, possono convertire istruzioni in linguaggio naturale in codice Python o SQL effettivo.
Nel contesto dell’ingegneria dei dati, l’applicazione più immediata e potente di questa tecnologia è l’automazione della creazione di connettori e della gestione dello schema. È qui che librerie come dltHub entrano in gioco, sposando l’efficacia dell’open-source con la potenza generativa dell’IA.
Queste librerie mirano a semplificare drasticamente la prima fase, l’estrazione, permettendo agli ingegneri di descrivere in modo dichiarativo ciò che vogliono dalla sorgente, lasciando all’AI il compito di generare la maggior parte del codice ripetitivo. L’obiettivo è trasformare l’ingegnere dei dati da un artigiano del codice a un architetto dei dati e un curatore di prompt. Anziché scrivere centinaia di righe di codice per una nuova API, l’ingegnere può semplicemente istruire l’AI a generare lo scheletro della pipeline, che sarà poi personalizzato e affinato.
La libreria di dltHub, in particolare, si concentra sul semplificare il processo ELT, il paradigma moderno in cui i dati vengono caricati direttamente nel data warehouse (il “Load”) prima di essere trasformati (il “Transform”). Questo approccio consente di sfruttare la potenza computazionale del warehouse stesso.
L’innovazione chiave sta nel modo in cui la libreria gestisce gli schemi dei dati. Tradizionalmente, la definizione di uno schema è rigida; i sistemi AI di data engineering di nuova generazione sono invece progettati per inferire, evolvere e gestire automaticamente lo schema in base ai dati che arrivano. Se l’API sorgente aggiunge un campo, il sistema potenziato dall’IA non si limita a fallire; adatta lo schema nel data warehouse in modo dinamico per accomodare il nuovo dato.
Inoltre, l’integrazione di strumenti di trasformazione basati su SQL (come dbt) è reso più fluido. L’AI non solo aiuta a estrarre i dati, ma può anche assistere nella generazione di trasformazioni SQL iniziali, aiutando a standardizzare il codice di trasformazione e a far progredire più rapidamente i progetti.
Questa fusione tra data engineering e codifica assistita dall’IA segna l’inizio di una trasformazione professionale per gli ingegneri dei dati. Il loro ruolo si sposta dal concentrarsi sulla tattica (scrivere codice boilerplate, risolvere errori di paginazione) alla strategia (garantire la qualità, la governance e l’architettura dei dati).