Negli ultimi anni, si sono affermati i “Data Lake” e, più recentemente, i più avanzati “Data Lakehouse“, che hanno progressivamente assunto un ruolo centrale nell’ottimizzazione delle strategie aziendali basate sui dati e ciò è dovuto al fatto che lo storage e l’interrogazione dei dati sono funzionalità estremamente importanti per le aziende che oggi gestiscono grandi quantità di dati e su questi fanno affidamento per prendere decisioni aziendali importanti.
In una società sempre più data-driven, infatti, sono necessarie infrastrutture capaci di abilitare l’uso di tecnologie avanzate, come ad esempio l’intelligenza, tramite strumenti sempre più sofisticati per memorizzare ed estrarre valore dai big data.
In questo articolo descriveremo quindi la differenza tra queste architetture, la loro implementazione e i vantaggi che possono portare alle organizzazioni.
Data Lake e Data Lakehouse nella gestione dei dati
I Data Lake permettono alle aziende di archiviare enormi quantità di dati in un formato grezzo, conservando la loro struttura originale. Questa flessibilità è un vantaggio significativo, poiché consente alle aziende di immagazzinare dati di vario tipo, sia strutturati che non strutturati, senza doverli trasformare o modellare in anticipo.
Tuttavia, con l’incremento esponenziale dei dati e la necessità di analizzarli in modo più rapido ed efficiente, il concetto di Data Lake da solo è risultato insufficiente e le aziende hanno quindi cominciato a cercare soluzioni più avanzate per ottimizzare l’accesso e l’analisi di queste enormi riserve di dati.
Negli ultimi anni, dunque, sono emerse soluzioni di Data Lakehouse, allo scopo di soddisfare le esigenze di maggiore velocità ed efficienza nell’analisi dei dati. Un Data Lakehouse in pratica, fonde il concetto di Data Lake con quello di data warehouse, integrando i vantaggi di entrambi.
Il Data Lakehouse conserva la flessibilità del Data Lake nel trattare dati in modo grezzo, ma introduce anche la capacità di eseguire query veloci e analisi avanzate, tipiche di un data warehouse.
In sostanza grazie a un data lakehouse tutti i dati, che siano strutturati, semi-strutturati o non strutturati, possono essere archiviati in un’unica piattaforma, abilitando al contempo l’esecuzione di tecniche di machine learning, business intelligence e streaming analytics.
Questo approccio ibrido si è dimostrato particolarmente efficace nell’affrontare le sfide della gestione dei dati su larga scala. L’introduzione di strutture dati organizzate, come tabelle e schemi, consente alle aziende di eseguire analisi più complesse senza perdere la versatilità tipica dei Data Lake tradizionali.
Vantaggi chiave del Data Lakehouse
I vantaggi dei Data Lakehouse sono molteplici e tra questi troviamo:
- Velocità nell’analisi dei dati: grazie all’integrazione di funzionalità tipiche dei data warehouse, il Data Lakehouse consente di eseguire analisi complesse in tempo reale, accelerando il processo decisionale;
- Versatilità e Scalabilità: la flessibilità dei Data Lakehouse permette alle aziende di scalare facilmente la propria infrastruttura in risposta a cambiamenti nelle dimensioni e complessità dei dati;
- Maggiore controllo sui dati: introducendo strutture dati organizzate, il Data Lakehouse offre maggiore controllo sulla qualità e l’integrità dei dati, riducendo il rischio di errori nelle analisi;
- Integrazione di dati strutturati e non strutturati: un Data Lakehouse consente alle aziende di lavorare con dati di diversi tipi, sia strutturati che non strutturati, offrendo una visione più completa delle informazioni aziendali;
- Maggiore efficienza in termini di costi: i data lakehouse permettono un facile aggiunta di storage senza dover aumentare la potenza di computazione;
Supporto per una più ampia varietà di carichi di lavoro: le Data Lakehouse forniscono accesso diretto ad alcuni degli strumenti di business intelligence più utilizzati per abilitare l’analisi avanzata.
La piattaforma sviluppata da Revelis che abilita l’analisi ed il monitoraggio di Big Data, la previsione dei fenomeni e la spiegazione dei modelli decisionali.
Rialto™ può essere utilizzato per il popolamento di data lakehouse a partire dall’integrazione di sorgenti informative eterogenee
Implementazione pratica del Data Lakehouse
Per implementare con successo un Data Lakehouse, le aziende devono adottare un approccio strategico che coinvolga la progettazione dell’architettura, la governance dei dati e le pratiche di sicurezza avanzate. È infatti essenziale integrare strumenti di intelligenza artificiale e machine learning per ottimizzare ulteriormente l’analisi dei dati e ottenere insights più accurati.
L’approccio metodologico necessario per l’implementazione pratica di un Data Lakehouse si basa su una serie di passaggi, quali
- Progettazione dell’architettura: essenziale definire una struttura che possa gestire sia dati grezzi che dati strutturati, garantendo allo stesso tempo la scalabilità per gestire l’aumento delle dimensioni dei dati nel tempo.
- Governance dei dati: cruciale per garantire la qualità, la sicurezza e l’integrità delle informazioni all’interno del Data Lakehouse. Le aziende dovrebbero definire chiaramente le politiche di accesso, le procedure di sicurezza e i processi di gestione dei metadati.
- Sicurezza avanzata: una priorità assoluta, specialmente considerando la crescente complessità delle minacce cibernetiche. Le aziende devono implementare protocolli di sicurezza avanzati, compresi l’uso di crittografia end-to-end, controlli di accesso granulari e monitoraggio continuo delle attività.
- Integrazione di strumenti AI e Machine Learning: essenziale per ottenere il massimo valore dal Data Lakehouse. Questi strumenti possono automatizzare l’analisi dei dati, identificare modelli nascosti e fornire insights predittivi.
- Formazione e coinvolgimento del personale: essenziale per garantire che gli utenti siano competenti nell’utilizzo degli strumenti del Data Lakehouse e comprensivi delle politiche di governance dei dati. Coinvolgere attivamente i dipendenti nel processo di adozione del Data Lakehouse contribuirà a creare una cultura aziendale orientata ai dati.
Conclusioni
L’analisi multidimensionale di grandi quantità di dati è diventata cruciale per il successo aziendale nell’era digitale e mentre i Data Lake hanno fornito un fondamentale primo passo nella gestione di questi dati, il passaggio ai Data Lakehouse rappresenta un avanzamento significativo nell’ottimizzazione delle strategie basate sui dati.
Con la loro capacità di combinare la flessibilità dei Data Lake con la potenza analitica dei data warehouse, i Data Lakehouse si presentano come la soluzione ideale per le aziende che cercano di trarre il massimo vantaggio dai loro immensi tesori di dati.
La sfida da superare in questo contesto è quella di avere competenze specifiche e quindi un reparto IT completo oppure un partner esterno che possa offrire supporto in tal senso, non solo per gestire tutti i diversi tipi di file di dati che finiscono in un data lake e per supportare i vari strumenti di interrogazione, ma anche per creare set di dati interrogabili, sotto forma di tabella, a partire dai file grezzi.
Revelis è un partner affidabile per la corretta implementazione e l’utilizzo di tecnologie all’avanguardia, capace di affrontare con successo le sfide della gestione dei dati su larga scala, posizionandosi in modo competitivo nel panorama aziendale sempre più orientato ai dati.
Investire in un Data Lakehouse non è solo un passo avanti, ma è una strategia fondamentale per chiunque voglia guidare l’innovazione e la crescita attraverso l’analisi intelligente dei dati ed affidarsi a un partner competente ed affidabile è la strada migliore per ottenere i migliori risultati nella massima sicurezza.
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