Data lake: soluzioni di gestione dei dati di nuova generazione per la tua azienda

I data lake sono soluzioni di gestione dei dati di nuova generazione che possono aiutare gli utenti aziendali ad affrontare le sfide dei big data e a guidare nuovi livelli di analisi in tempo reale. Il loro ambiente altamente scalabile supporta quantità estremamente grandi di dati.

I dati archiviati in un data lake possono essere qualsiasi cosa, da dati semi-strutturati come contenuto Web gerarchico a dati completamente non strutturati come documenti di testo o immagini. Questa flessibilità significa che le aziende possono caricare qualsiasi cosa, dai dati grezzi ai risultati analitici completamente aggregati.

Il punto importante da considerare è che un data lake fornisce un'unica piattaforma per salvare e accedere a preziosi dati aziendali.

Anche se potresti avere una breve idea di cosa siano le soluzioni di gestione dei dati di nuova generazione, nelle prossime sezioni discutiamo in dettaglio cos'è un data lake, in che modo è diverso da un data warehouse e come sarà avere un impatto sul futuro della tua attività.

Che cos'è un data lake?

Un data lake è un repository di archiviazione centrale che contiene una grande quantità di dati provenienti da diverse origini in un formato grezzo e granulare. Può archiviare dati strutturati, non strutturati o semi-strutturati, il che significa che i dati possono essere conservati in un formato più flessibile per un uso futuro.

James Dixon, CTO di Pentaho, ha coniato il termine "data lake" che si riferisce alla natura ad hoc dei dati in un data lake invece dei dati puliti ed elaborati archiviati nei tradizionali sistemi di data warehouse.

I data lake, in particolare quelli nel cloud, sono facilmente scalabili, a basso costo e spesso utilizzati con l'analisi di machine learning applicata. Consentono agli utenti di accedere ed esplorare i dati a modo loro senza dover spostare i dati in un altro sistema.

Ora che hai capito cos'è un data lake , eseguiamo un'analisi comparativa tra data lake e data warehouse.

Data lake vs data warehouse

Sia i data lake che i data warehouse sono repository per i big data. Mentre un data warehouse di solito archivia dati strutturati, un data lake archivia dati strutturati e non strutturati. Ecco alcune fondamentali distinzioni tra i due che li rendono adatti a diversi scenari.

Accessibilità utente complessa e semplice : una tecnologia data lake spesso necessita di un esperto con una conoscenza approfondita dei vari tipi di dati perché non è organizzata in una forma semplificata prima dell'archiviazione.

Un data warehouse, d'altra parte, è facilmente accessibile sia agli utenti tecnologici che a quelli non tecnologici grazie al suo schema ben definito. Anche un membro che ha appena iniziato a lavorare su un data warehouse può impararlo rapidamente.

Flessibilità vs rigidità: una piattaforma data lake può adattarsi rapidamente ai cambiamenti. Inoltre, con l'aumento della necessità di storage, è più facile ridimensionare i server su un cluster di data lake. Tuttavia, con un data warehouse, sono necessarie risorse considerevoli per modificarlo quando i requisiti cambiano in futuro.

Schema in lettura e schema in scrittura: una tecnologia data lake non ha uno schema predefinito per archiviare i dati nella sua forma nativa. In un data lake, la maggior parte della preparazione dei dati avviene quando i dati vengono effettivamente utilizzati.

In un data warehouse, invece, lo schema viene definito e strutturato prima dell'archiviazione. Inoltre, la maggior parte della preparazione dei dati avviene solitamente prima dell'elaborazione.

Perché la tua azienda ha bisogno di un data lake?

Come accennato in precedenza, una piattaforma data lake funziona secondo un principio chiamato schema-on-read. Ciò significa che non esiste uno schema predefinito in cui inserire i dati prima dell'archiviazione. Quando i dati vengono letti durante l'elaborazione, vengono analizzati e adattati in uno schema secondo necessità. Ciò consente di risparmiare una notevole quantità di tempo che altrimenti sarebbe stato speso per la definizione di uno schema. Ciò consente inoltre di archiviare i dati in qualsiasi formato.

Inoltre, i data lake sono estremamente durevoli ea basso costo grazie alla loro capacità di scalare e sfruttare lo storage di oggetti. Consentono inoltre ai data scientist e agli esperti di analisi di accedere, preparare e analizzare i dati più velocemente e con maggiore precisione.

Se non sei ancora convinto del motivo per cui un data lake è importante per la tua azienda, considera i pochi vantaggi menzionati di seguito.

Interazioni con i clienti migliorate: una tecnologia data lake può combinare i dati dei clienti da una piattaforma CRM con l'analisi dei social media per consentire all'azienda di comprendere la causa dell'abbandono dei clienti, la coorte di clienti più redditizia e le promozioni o i premi che aumenteranno la fedeltà.

Niente più silos di dati: di solito, i dati nella maggior parte delle organizzazioni vengono archiviati in varie posizioni in modi diversi senza una gestione centralizzata degli accessi. È piuttosto difficile accedere a tali dati e analizzarli accuratamente.

Un data lake scompone questi silos di dati e fornisce un accesso continuo ai dati richiesti per un'innovazione più rapida e approfondimenti significativi. Un data lake centralizzato elimina la duplicazione dei dati e le molteplici policy di sicurezza.

Base solida per AL/ML: disponendo di un repository centralizzato sotto forma di data lake, è possibile combinare più set di dati per addestrare e distribuire modelli di machine learning per eseguire analisi predittive e utilizzare i modelli di dati.

I dati nel data lake vengono archiviati in un formato aperto; pertanto, rende più facile per vari servizi analitici basati su ML/AI elaborare questi dati per generare approfondimenti significativi.

Un data lake può elaborare tutti i tipi di dati con bassa latenza, inclusi dati semistrutturati e non strutturati come video, audio e documenti che sono fondamentali per il machine learning moderno e i casi d'uso basati sull'intelligenza artificiale.

Dati di qualità: grazie alla potenza di elaborazione dei data lake e agli strumenti utilizzati, vari dipartimenti possono avere accesso a dati di qualità. Questo perché i data lake sfruttano grandi quantità di dati e algoritmi di deep learning per arrivare all'analisi delle decisioni in tempo reale.

Versatilità e scalabilità: a differenza del tradizionale data warehouse, i data lake offrono una scalabilità relativamente economica. I data lake utilizzano uno strumento di scalabilità Hadoop, che sfrutta lo storage HDFS per gestire una quantità crescente di dati. È anche versatile in quanto può essere utilizzato per archiviare dati strutturati e non strutturati da diverse fonti.

[Leggi anche: Una guida completa sulla scienza dei dati e l'analisi per le aziende ]

Quali sono i diversi tipi di data lake?

I data lake possono risiedere nel cloud, in locale e su più hyperscaler cloud come Google Cloud o Amazon Web Services.

Un data lake cloud è di gran lunga il tipo più popolare di data lake che offre tutte le consuete funzionalità di data lake, ma in un servizio cloud completamente gestito.

Analizziamo in profondità ciascuno di questi tipi di data lake che possono essere utilizzati per il tuo sistema di gestione dei dati :

1. Data Lake in sede: un data lake in sede che include tutto l'hardware, il software e i processi è gestito da una risorsa di ingegneria IT interna. Questo approccio prevede una maggiore spesa in conto capitale e richiede un maggiore impegno.

2. Cloud data lake: in un cloud data lake, l'infrastruttura on-premise viene esternalizzata . Un cloud data lake è un repository centralizzato ospitato nel cloud che consente di archiviare dati non strutturati e dati strutturati su qualsiasi scala. Questo approccio richiede un impegno di spesa operativa maggiore, ma le aziende possono scalare più facilmente insieme ad altri vantaggi come il rapporto costo-efficacia.

3. Data lake ibrido: alcune aziende scelgono di mantenere contemporaneamente sia data lake on-premise che cloud. Questa situazione si verifica generalmente durante gli scenari di migrazione da locale al cloud.

4. Data Lake multi-cloud: in un data lake multi-cloud, vengono combinate due o più offerte cloud. Ad esempio, un'azienda può utilizzare sia Azure che AWS per gestire e mantenere i data lake nel cloud. Ciò richiede una maggiore esperienza per garantire che queste piattaforme disparate comunichino tra loro.

Architettura del lago di dati

Indipendentemente dalla quantità di dati presenti in un data lake, sarà di scarsa utilità se non hai i mezzi per utilizzarli in modo efficace. Pertanto, l'implementazione di una corretta architettura del data lake è importante per le organizzazioni per ottenere risultati ottimali dai propri dati.

L'architettura del data lake di solito è composta dai seguenti livelli:

Livello di importazione: questo livello acquisisce i dati grezzi nel data lake. I dati possono essere acquisiti in tempo reale o batch e sono organizzati in una struttura di cartelle logica. Il livello di importazione può ospitare dati da diverse fonti esterne come dispositivi IoT , dispositivi indossabili e social network.

Livello di distillazione: il livello converte i dati archiviati dal livello di importazione in dati strutturati per ulteriori analisi. I dati grezzi vengono convertiti in set di dati strutturati e quindi archiviati come tabelle o file. I dati vengono denormalizzati, purificati e derivati ​​in questa fase, quindi uniformati in termini di formato, codifica e tipo di dati.

Livello di elaborazione: questo livello esegue query utente e strumenti analitici avanzati su dati strutturati. I processi possono essere eseguiti in batch, in tempo reale o in modo interattivo. La logica aziendale viene applicata in questo livello ei dati vengono utilizzati dalle applicazioni analitiche. Questo livello è anche noto come affidabile o pronto per la produzione.

Livello Insights: il livello Insights è l'interfaccia di query o l'interfaccia di output del data lake. Utilizza query SQL o noSQL per richiedere e generare dati in report o dashboard.

Livello operativo unificato: questo livello è responsabile del monitoraggio del sistema e della gestione del sistema utilizzando la gestione del flusso di lavoro, il controllo e la gestione delle competenze.

Data lake: casi d'uso

Poiché i modelli di data lake forniscono la base per l'analisi e l'intelligenza artificiale , le aziende di ogni settore li utilizzano per aumentare le entrate, risparmiare denaro e ridurre i rischi.

Sanità : i data lake sono stati utilizzati per molti anni nel settore sanitario. A causa della necessità di informazioni in tempo reale e di grandi quantità di dati non strutturati nell'assistenza sanitaria, l'uso del data lake consente l'accesso a dati non strutturati e strutturati, che risultano essere più adatti alle aziende sanitarie.

Trasporti: i data lake sono un'ottima fonte di informazioni grazie alla loro capacità di fare previsioni. Quando si parla di settore dei trasporti, le previsioni possono aiutare le organizzazioni a ridurre i costi e migliorare la manutenzione predittiva.

Sicurezza informatica: la sicurezza informatica è stata una sfida importante che ogni organizzazione cerca di ridurre al minimo o eliminare. Qualsiasi smartphone, laptop o dispositivo informatico è vulnerabile e suscettibile a minacce interne ed esterne. Le email truffa e i virus stanno diventando sempre più difficili da identificare.

Per prevenire tali violazioni della sicurezza, le organizzazioni devono mettere in atto piani proattivi, di ripristino di emergenza e di continuità aziendale. I data lake forniscono un rifugio sicuro per ospitare le preziose risorse digitali di un'azienda.

[Leggi anche: Come garantire la sicurezza informatica nell'era dell'IoT ]

Marketing: quando si tratta di marketing, i data lake aiutano a raccogliere tutte le informazioni cruciali, dalla demografia alle preferenze di clienti e potenziali clienti da fonti disparate, per assistere in campagne di marketing iper-personalizzate.

I data lake consentono inoltre agli esperti di marketing di monitorare e analizzare i dati in tempo reale. Questo li aiuta a ricevere informazioni tempestive per prendere decisioni strategiche informate e costruire campagne segmentate.

Media e intrattenimento: un'azienda che offre servizi di streaming musicale, radio e podcast può aumentare le entrate migliorando il proprio sistema di consigli, in modo che gli utenti consumino di più il servizio e l'azienda sia in grado di vendere più annunci.

Porta il tuo data lake alle stelle con Appinventiv

I data lake sono multiuso, agili e contengono dati non strutturati per casi d'uso spesso indeterminati. Supportano importanti requisiti aziendali come l'accelerazione dell'elaborazione analitica, la semplificazione dell'accesso ai dati, la cura dei set di dati e la fornitura di un catalogo di dati unificato per tutte le origini.

Tutto ciò evitando i costi e la complessità dei tradizionali data warehouse. I data lake consentono inoltre alle organizzazioni di lasciare i dati dove sono già gestiti, fornendo un rapido accesso a tutti i consumatori di dati, indipendentemente dagli strumenti che utilizzano.

In Appinventiv, i nostri esperti offrono soluzioni di data lake a livello aziendale per aiutarti a sostituire i silos di dati con una piattaforma agile e scalabile in grado di raccogliere, archiviare e gestire i dati grezzi di tutta la tua azienda, rendendoli pronti per l'analisi.

Per ulteriori domande su cos'è un data lake o sui servizi di analisi dei dati , contatta i nostri professionisti che ti guideranno attraverso l'intero processo e ti offriranno la migliore soluzione di data lake e gestione dei dati . Parla con noi!