Un data lake ha ricevuto molta attenzione in un sistema di archiviazione moderno. Inoltre, non è la stessa cosa dei data warehouse. Molte persone hanno bisogno di acquisire maggiore familiarità con il termine data lake, quindi potrebbero chiedersi cosa sia. Ma chi si occupa di dati deve aver già sentito questa parola.
L’azienda utilizza un nuovo strumento per generare ed elaborare grandi quantità di dati per le operazioni e i progetti di apprendimento automatico. Viene utilizzato per gestire e organizzare una quantità infinita di dati.
Questo blog parlerà dei data lake, dei loro vantaggi e di come sfruttarli. Cominciamo.
Che cos’è un Data Lake?
Un data lake è un archivio di archiviazione centrale e scalabile che contiene big data grezzi e non raffinati provenienti da diverse fonti e sistemi nel loro formato originale.
Per capire cosa sono i data lake, pensa a un lago in cui l’acqua è costituita da dati grezzi che affluiscono da diverse fonti di acquisizione dati e vengono utilizzati per vari scopi interni e rivolti ai clienti. È molto più grande di un data warehouse, come una cisterna che conserva acqua pulita ma solo per una casa e nient’altro.
I laghi di dati utilizzano l’idea load-first, use-later, ovvero i dati presenti nell’archivio non devono essere utilizzati immediatamente. Possono essere scartati o riutilizzati quando si presentano le esigenze aziendali.
Vantaggi del Data Lake
I data lake sono solitamente realizzati con hardware a basso costo, quindi sono un modo eccellente per archiviare terabyte o grandi quantità di dati. I data lake offrono anche servizi end-to-end che rendono l’esecuzione di pipeline di dati, analisi in streaming e carichi di lavoro di apprendimento automatico più facili ed economici su qualsiasi cloud, riducendo tempi, manodopera e costi.
Inoltre, i data lake offrono ai data scientist una grande quantità di dati grezzi da esplorare, sperimentare e sviluppare modelli avanzati, favorendo l’innovazione e la scoperta. Ecco i principali vantaggi dei data lake e come possiamo sfruttarli.
Elimina i silos di dati
Per molto tempo, la maggior parte delle organizzazioni ha conservato i propri dati in molti luoghi diversi e in molti modi diversi, senza un sistema di gestione degli accessi centralizzato. Questo rendeva difficile accedere ai dati e analizzarli nel dettaglio.
I data lake hanno cambiato questo processo ed eliminato la necessità di avere dei silos di dati. Un data lake centralizzato elimina i silos di dati combinando e catalogando i dati e fornendo un’unica posizione per tutte le fonti di dati. In questo modo è più facile esaminare grandi quantità di dati e capirne il significato.
Flessibilità nella progettazione dello schema
Con i data lake non c’è più bisogno di schemi predefiniti. I data lake sfruttano la semplicità di Hadoop per archiviare orde di dati in modalità di scrittura senza schema e di lettura basata su schema, il che aiuta il consumo dei dati.
Il fatto che non ci sia bisogno di schemi predefiniti può aiutare la tua organizzazione a ottenere il massimo dai suoi dati, a migliorare la sicurezza e a limitare la responsabilità dei dati. I laghi di dati offrono alla tua organizzazione una funzione di intelligence basata sul cloud che ti offre un modo economico, scalabile e sicuro per archiviare e analizzare i dati in molti formati diversi.
Il meglio per i casi d’uso moderni
Le vecchie soluzioni di data warehouse sono costose, proprietarie e incompatibili con la maggior parte dei casi d’uso moderni. I laghi di dati sono stati creati per risolvere questo problema e garantire la possibilità di modificarli in modo permanente per adattarli alle mutevoli esigenze della maggior parte delle aziende.
La maggior parte delle aziende vuole utilizzare l’apprendimento automatico e le analisi avanzate sui dati non strutturati. I data lake offrono una scalabilità su scala exabyte. A differenza dei data warehouse, che archiviano i dati in file e cartelle, i data lake hanno il vantaggio di conservare i dati su architetture piatte e object storage.
I dati possono essere conservati in qualsiasi formato
Uno dei vantaggi più significativi dei data lake è che eliminano la necessità di modellare i dati durante l’ingestione. In un data lake puoi archiviare i dati in qualsiasi formato, come RDBMS, database NoSQL, file system, ecc. I dati possono anche essere caricati nel loro formato originale, come log, CSV e così via, senza alcuna trasformazione.
Un altro vantaggio è che i dati non vengono alterati. In questo modo l’azienda può ottenere nuove conoscenze dagli stessi dati storici. Poiché i dati vengono archiviati nella loro forma grezza, non vengono alterati.
Le sfide del Data Lake
Se da un lato i data lake sono in grado di scoprire intuizioni, dall’altro presentano anche delle sfide. Le difficoltà non risolte possono impedire la realizzazione dei loro benefici e creare una “palude di dati”. Analizziamo le principali sfide che le aziende devono affrontare con i data lake.
Qualità e affidabilità dei dati
La natura non strutturata dell’architettura dei data lake pone delle difficoltà nel mantenere la qualità e l’affidabilità dei dati, portando potenzialmente a una “palude di dati”. Garantire dati accurati e affidabili nei formati strutturati e non strutturati è essenziale per un’analisi efficace.
Governance e visibilità
I data lake possono soffrire di una mancanza di visibilità e di adeguati meccanismi di governance, rendendo difficile la gestione, il monitoraggio e la protezione delle risorse di dati. L’implementazione di una solida gestione e catalogazione dei dati è fondamentale per mantenere la supervisione.
Complessità della sicurezza
La protezione dei dati archiviati nelle piattaforme di data lake, soprattutto quando si tratta di data lake in cloud, presenta problemi di controllo degli accessi, crittografia e conformità alle normative. Le violazioni dei dati e i problemi di privacy devono essere affrontati per evitare di compromettere le informazioni sensibili.
Prestazioni e scalabilità
Le prestazioni dei data lake possono peggiorare con l’aumento dei volumi di dati a causa di un cattivo partizionamento dei dati, dell’overhead dei metadati e di problemi di indicizzazione. Per garantire un’interrogazione e un’analisi efficienti sono necessarie strategie di ottimizzazione adeguate.
Bilanciare flessibilità e struttura
Trovare il giusto equilibrio tra la possibilità di archiviare i dati nella loro forma grezza e l’imposizione di un certo livello di struttura per un’analisi efficace rimane una sfida. Questo equilibrio si ripercuote sulla fruibilità dei dati, sulla loro scoperta e sull’agilità degli approfondimenti basati sui dati.
Data Lake vs. Data Warehouse
Approfondiamo le principali differenze tra data lakehouse e data warehouse per capire come ciascuno di essi si inserisce nell’ecosistema dei dati.
| No | Oggetto | Lago di dati | Magazzino dati |
| 01 | Struttura dei dati e schema | Un data lake adotta un approccio di tipo schema-on-read, consentendo di ingerire e archiviare i dati nel loro formato grezzo senza predefinire una struttura. | Un data warehouse impiega una strategia di schema-on-write, in cui i dati vengono strutturati e organizzati in schemi predefiniti prima di essere ingeriti. |
| 02 | Varietà di dati | I data lake forniscono un archivio unificato per tutti i tipi di dati, dai tradizionali dati strutturati ai moderni dati non strutturati e semi-strutturati, come i post dei social media, le immagini e i file di log. | I data warehouse eccellono nella gestione di dati strutturati provenienti da sistemi transazionali, rendendoli adatti al reporting operativo e all’analisi aziendale. |
| 03 | Elaborazione dati | I data lake supportano diverse capacità di elaborazione, tra cui l’elaborazione batch, l’analisi in tempo reale e l’apprendimento automatico. | La maggior parte dei data warehouse sono ottimizzati per le query SQL veloci e sono pensati per le attività di business intelligence e di reporting operativo. |
| 04 | Agilità ed esplorazione | Grazie alla sua flessibilità di schema, un data lake consente agli utenti di esplorare e analizzare i dati senza vincoli di schema a priori, promuovendo l’agilità e la sperimentazione. | I data warehouse offrono meno agilità quando si tratta di esplorare nuove fonti di dati o di adattarsi a strutture di dati in evoluzione. |
| 05 | Costo e scalabilità | I data lake sfruttano soluzioni di object storage scalabili, consentendo alle organizzazioni di gestire enormi quantità di dati in modo conveniente. | La scalabilità di un data warehouse può diventare costosa con l’aumento dei volumi di dati e spesso richiede hardware e risorse aggiuntive. |
Come sfruttarlo (casi d’uso)
Ora che sai cos’è un data lake, abbiamo parlato anche dei suoi vantaggi. L’utilizzo di un data lake nel tuo progetto o nella tua organizzazione ti offre diversi vantaggi. Vediamo alcuni casi d’uso per saperne di più.
Prove di concetto (POC)
Lo storage dei data lake è perfetto per i progetti di proof-of-concept. Un proof of concept (POC) è un esercizio in cui si lavora per determinare se un’idea può essere trasformata in realtà.
Può essere utile per casi d’uso come la classificazione dei testi, che gli scienziati dei dati o gli ingegneri dei dati non possono fare con i database relazionali (almeno non senza una pre-elaborazione dei dati per adattarli ai requisiti dello schema). Il data lake può anche servire come sandbox per altri progetti di big data analytics.
Può trattarsi di qualsiasi cosa, dalla creazione di dashboard su larga scala all’assistenza per le applicazioni IoT, che di solito necessitano di dati in streaming in tempo reale. Una volta individuati lo scopo e il valore dei dati, questi possono essere sottoposti a un’elaborazione di tipo Extract, Load, Transform (ELT) per essere archiviati in un data warehouse.
Backup e ripristino dei dati
I data lake possono essere utilizzati come alternativa all’archiviazione dei dati per il disaster recovery perché dispongono di molto spazio e non costano molto. Dal momento che i dati vengono archiviati nel loro formato nativo, possono essere utili anche per gli audit che garantiscono la qualità dei dati.
Può essere utile se un data warehouse ha bisogno di avere una documentazione corretta su come elabora i dati, perché consente ai team di verificare il lavoro dei precedenti proprietari dei dati.
Infine, poiché i dati in un data lake non devono essere utilizzati immediatamente, possono essere utilizzati per archiviare dati freddi o inattivi a basso costo. Questi dati potrebbero essere utili in futuro per le indagini normative o per nuove analisi.
Quindi, se usiamo i data lake in modo corretto, possiamo ottenere molti vantaggi. Per questo, l’unica cosa che dobbiamo fare è utilizzare un data lake in modo corretto.
Conclusione
Un data lake permette alla tua azienda di gestire casi d’uso nuovi ed emergenti. Come metodo alternativo per la gestione dei dati, un data lake consente agli utenti di utilizzare un maggior numero di dati provenienti da una gamma più ampia di fonti senza dover prima effettuare alcuna pre-elaborazione o trasformazione dei dati. Con un maggior numero di dati a disposizione, i data lake consentono agli utenti di analizzare tutti i dati in modi nuovi, aiutandoli a trovare maggiori intuizioni ed efficienze.
Le organizzazioni di tutto il mondo utilizzano sistemi di gestione della conoscenza e soluzioni come InsightsHub per gestire meglio i dati, ottenere approfondimenti più velocemente e utilizzare maggiormente i dati storici, riducendo i costi e aumentando il ROI.
Il data lake è il tuo modo di organizzare tutti i diversi tipi di dati provenienti da molti altri luoghi. Se sei pronto per iniziare a giocare con un data lake, possiamo aiutarti a farlo con QuestionPro InsightHub.
Domande frequenti (FAQ)
Un data lake è un repository centralizzato per l’archiviazione di diversi dati strutturati e non strutturati, mantenendo il loro formato nativo per un’analisi flessibile.
Un data lake implementa una solida governance, l’etichettatura dei metadati e i controlli sulla qualità dei dati per prevenire le paludi di dati, garantendo dati affidabili e utilizzabili.
Data Lakehouse combina data lake e data warehouse, offrendo livelli di archiviazione transazionale per diverse funzionalità di analisi, data science e reporting.
Le tecnologie per i data lake comprendono strumenti come le soluzioni cloud, Apache Hadoop e Apache Spark, che sono essenziali per costruire, gestire e analizzare efficacemente un data lake.
L’integrazione dei flussi dei data lake prevede l’utilizzo di tecnologie di streaming dei dati come Apache Kafka per ingerire, elaborare e analizzare i dati in tempo reale all’interno dei data lake.
