Le imprese di tutto il mondo hanno la responsabilità di gestire un numero incredibile di dati, ogni giorno. Proteggere questi dati, analizzarli e organizzarli al meglio non solo è indispensabile alla crescita dell’azienda, ma è anche necessario per mantenere le attività in linea con le normative vigenti.
Si stima che negli ultimi anni le imprese che hanno scelto di implementare piattaforme di data management hanno ottenuto ottimi risultati, migliori rispetto agli anni precedenti. Le organizzazioni che hanno scelto un data lake, ad esempio, hanno riscontrato un incremento nei ricavi pari circa al 9% rispetto ai competitor.
Questo dato positivo è determinato dalla possibilità, per le imprese che hanno scelto un data lake, di svolgere una serie di attività mirate all’aumento della produttività aziendale e alla crescita del business. Ma cos’è esattamente un data lake, quali sono i suoi vantaggi e le differenze rispetto a un data warehouse? Approfondiamo la tematica in questo articolo.
Indice dei contenuti
Cosa si intende per data lake?
Un data lake è uno spazio utilizzato per archiviare, analizzare e mettere in correlazione i dati (strutturati o non strutturati). Questo repository centralizzato consente di archiviare dati in formato nativo, siano essi strutturati o meno.
Una delle caratteristiche principali è che tale piattaforma storage permette di recuperare e organizzare il dato a seconda della tipologia di analisi che si desidera eseguire (dalla classica visualizzazione all’elaborazione dei big data, dall’analisi dei dati in tempo reale sino alle attività di machine learning tese alla progettazione della strategia aziendale). Uno strumento innovativo che permette di immagazzinare i dati senza doverli prima modellare (a differenza del data warehouse).
Data lake architettura
Il data lake vanta un’architettura piana, all’interno della quale possono essere immagazzinati dati strutturati, non strutturati o semi strutturati. Queste informazioni possono essere recuperate da diverse fonti, disponibili all’interno di un’architettura on-premise oppure su cloud.
L’architettura dei data lake rende questi strumenti estremamente scalabili. I classici sistemi di archiviazione dei dati non possono garantire la scalabilità massiva di un data lake, in grado di raggiungere potenzialmente la scala exabyte.
Un’architettura simile offre numerosi vantaggi: è possibile gestire adeguatamente una mole immensa di dati, pur non conoscendone ancora le potenzialità volumetriche.
I data scientist, inoltre, possono accedere alle informazioni aziendali, analizzarle, condividerle, effettuare riferimenti incrociati e ottenere nuove informazioni utilizzando dati molto eterogenei. Grazie alla sua architettura, un data lake permette di svolgere attività di analytics, valutazione dei big data e di machine learning.
Questa architettura impone un’unica e tassativa regola: seguire la governance, la quale pregiudica l’accessibilità dei dati. Tutti i dati che vengono immagazzinati all’interno di un data lake devono essere contrassegnati con metadati.
Vantaggi del data lake in cloud
Per l’archiviazione dei dati è possibile scegliere due possibili applicazioni: in cloud oppure on-premise. Le soluzioni in cloud, generalmente preferite dalle imprese, possono garantire innumerevoli vantaggi:
- infinite modalità di interrogazione dei dati e possibilità di applicare un numero indefinito di tool.
- ampliamento delle informazioni alle quali si ha costantemente accesso;
- spazio di archiviazione potenzialmente illimitato;
- riduzione dei costi di archiviazione;
- riduzione del costo sostenuto per il consolidamento dei dati;
- democratizzazione dell’accesso alle informazioni;
- riduzione del time-to-market.
Data lake esempio
Un data lake in cloud può trovare applicazione in diversi ambiti, trattandosi di una delle più efficaci soluzioni per l’archiviazione dei dati. In particolare, i settori che possono trarre giovamento da queste piattaforme di storage sono:
- travel. Il settore dei viaggi può beneficiare enormemente delle funzionalità di questa piattaforma di storage, che oltre a conservare un numero molto alto di dati, contribuisce a snellire il processo di analisi e valutazione delle informazioni. In tal senso, i player impegnati nel settore travel potranno sfruttare la funzione predittiva per la progettazione di una strategia ad hoc, sviluppata grazie all’analisi dei dati raccolti. In questo modo, le imprese possono indirizzare la customer journey, migliorando la user experience, la qualità e l’accuratezza dei servizi offerti;
- sanità. Le organizzazioni impegnate in ambito medico hanno a che fare, quotidianamente, con un numero considerevole di dati non strutturati (referti radiologici, cartelle cliniche o altre informazioni di tipo medico). Un data lake permette di gestire un gran numero di dati nonostante non siano strutturati, utilizzando gli strumenti di machine learning, AI e analytics per definire gli insights utili al miglioramento dei servizi (diagnostici, terapeutici, prevenzione e distribuzione delle risorse);
- oil & gas. Anche questo settore, per definizione sempre al passo con le nuove tecnologie, può beneficiare dei vantaggi offerti dalle piattaforme di storage quali i data lake. In particolare, le imprese attive nel business oil & gas gestiscono un enorme volume di dati, provenienti da impianti di distribuzione/estrazione del petrolio, del gas o dell’energia elettrica. In questo caso permette di potenziare le funzioni di analytics, grazie alle quali è possibile ricavare informazioni utili al miglioramento della sicurezza, alla riduzione delle spese operative, alla prevenzione di guasti all’interno degli stabilimenti e al mantenimento della compliance normativa.
Confronto data lake e data warehouse
Oltre ai data lake, esistono altre piattaforme di storage che possono contribuire a ottimizzare le performance di un’azienda. Una delle più importanti e competitive è il data warehouse. Vediamo quali sono le differenze tra i due strumenti:
- flessibilità/agilità. Il data warehouse è un repository strutturato, pertanto non troppo flessibile e agile. Modificarne la struttura potrebbe risultare, infatti, dispendioso in termini di budget e di tempo. Di contro, un data lake permette di configurare app live, query e modelli con estrema facilità, risultando decisamente più flessibile;
- raccolta dei dati. Il data lake non prevede la fase di ottimizzazione/strutturazione del dato. All’interno di questa struttura di archiviazione, infatti, trovano posto sia dati strutturati che semi strutturati o non strutturati. Il data warehouse, invece, prevede una fase di organizzazione e strutturazione dei dati che verranno poi immessi nel sistema;
- elaborazione dei dati. La struttura del data warehouse viene definita precedentemente, affinché i dati inseriti vengano categorizzati e si presentino in un determinato formato (schema on-write). Nel data lake, invece, i dati raggiungono il punto di arrivo direttamente in formato nativo. Il dato viene identificato da un metadato di corredo (schema on-read).
Casi d’uso
Ridurre il rischio aziendale, sviluppare nuove strategie per aumentare i profitti e risparmiare risorse: il data lake apre le porte a numerosi vantaggi, essendo uno strumento fondamentale per le attività di analytics e per l’intelligenza artificiale. Ma quali sono i principali casi d’uso di un data lake? Vediamone alcuni:
- servizi finanziari. Le società per investimenti possono utilizzarli a supporto del machine learning, per gestire meglio il portafoglio e seguire le variazioni del mercato in tempo reale;
- media e intrattenimento. Può essere utilizzato per valutare e affinare il sistema di suggerimenti, affinché le imprese possano vendere meglio i propri annunci;
- telecomunicazioni. In questo caso una piattaforma flessibile di storage come un data lake può contribuire a creare modelli utili a ridurre il tasso di abbandono dei clienti.
Data lake open source
Le imprese che desiderano usufruire dei vantaggi di un data lake devono innanzitutto valutare quale possa essere l’alternativa più adeguata tra approccio open source o software di proprietà di un provider.
Il software open source, generalmente fornito da portali quali Linux Foundation e Apache Software Foundation, può essere scaricato e sviluppato in base alle singole esigenze. I provider di software offrono versioni di ultima generazione, modellate in base alle richieste, complete di un servizio di assistenza tecnica.
Piattaforme del data lake
Quali sono le principali e più utilizzate piattaforme di data lake? Vediamone alcune:
- Databricks;
- AWS;
- Cloudera Data Platform;
- Google Cloud Data Fusion;
- Dremio;
- HPE GreenLake;
- di Oracle sul cloud;
- Azure HD Insight e Azure Blob Storage;
- Snowflake;
- Qubole.
Perché è importante per le aziende
Una piattaforma di storage può contribuire enormemente ai processi gestionali del business, soprattutto se omnicanale e digitale. Permettono di analizzare i big data e supportano le attività di data science (data mining, apprendimento automatico, modellazione predittiva). L’abilità di sfruttare a proprio vantaggio i dati raccolti, infatti, si traduce in processi decisionali più rapidi, efficaci e mirati. I data lake garantiscono un valore aggiunto per le imprese per i seguenti motivi:
- migliorano l’efficienza operativa;
- ottimizzano le scelte nell’ambito di ricerca e sviluppo;
- garantiscono un’interazione di valore con i clienti.
