Data Lake: come navigare in un lago di dati
Un lago di dati: non c’è termine più azzeccato per descrivere quello che oggi aziende e professionisti si trovano ad affrontare.
L’integrazione dei dati è un processo fondamentale per ogni azienda, a prescindere dal settore in cui opera. Se però da un lato l’avvento di nuove tecnologie e risorse ha permesso di accede a molte informazioni utili, dall’altro l’aumento costante dei dati ne rende sempre più difficile la gestione, tanto che i sistemi posseduti da molte aziende oggi non bastano più.
L’arrivo dei Big Data ha infatti profondamente cambiato il modo in cui le informazioni vengono gestite e ha reso necessario trovare nuovi metodi e strumenti per immagazzinarle.
Esiste però una soluzione che permette alle organizzazioni di gestire i propri dati in modo veloce, semplice ed economico, andando oltre ai limiti imposti dai sistemi tradizionali: si tratta del Data Lake (appunto, lago di dati).
In questo articolo ti spighiamo nel dettaglio cos’è un Data Lake, quali sono le caratteristiche che lo contraddistinguono da altri sistemi di archiviazione e quali sono i vantaggi che offre alle aziende che lo implementano.
Tabella dei Contenuti
I limiti della Business Intelligence tradizionale
Prima di addentrarci nelle profonde acque del Data Lake capiamo però quali sono i limiti delle soluzioni di business intelligence tradizionali che hanno reso necessario un cambio di rotta:
Eterogeneità dei formati: le architetture tradizionali di gestione dati non permettono di far fronte a dati sempre più eterogenei e diversi tra loro, provenienti non solo dall’azienda stessa ma anche da altri ambienti, come ad esempio i social e il web.
Integrazione: nei sistemi tradizionali i dati devono essere suddivisi in categorie diverse per ogni funzione aziendale, ma questo processo non permette di sfruttare a pieno il potenziale dei Big Data. Integrare dati diversi tra loro permette di scovare relazioni nascoste utili all’impresa.
Una breve definizione
Ora siamo pronti per immergerci in profondità alla scoperta del Data Lake. Proviamo a comprendere nel dettaglio di cosa si tratta.
Il termine inglese Data Lake si traduce letteralmente in “lago di dati” e viene usato per indicare un repository in cui i dati vengono archiviati nel loro formato nativo andando a creare un unico grande bacino di informazioni eterogenee provenienti da ambienti diversi, che coesistono nello stesso sistema di archiviazione senza bisogno di essere strutturate.
I dati presenti in un Data Lake non vengono infatti categorizzati finché non si rende necessario dare loro una struttura, permettendo così di immagazzinarli tutti assieme nello stesso luogo in attesa di essere analizzati. Questa particolare sistema viene definito schema on-read e permette di acquisire dati da fonti diverse in modo agile e scalabile.
L’utilizzo di un’architettura di questo tipo permette di trovare correlazioni tra dati provenienti da diverse fonti analizzandoli con maggiore rapidità consentendo di ovviare alle limitazioni imposte dai sistemi tradizionali.
Data Lake e Data Warehouse: le differenze
Ma quali sono esattamente questi sistemi tradizionali? E cosa li differenzia dai Data Lake?
Una delle soluzioni più adottate dalle aziende oggi è sicuramente il Data Warehouse. Come nel caso del Data Lake si tratta di un repository per lo stoccaggio dei dati ma con una sostanziale differenza: nel Data Warehouse i dati devono essere categorizzati (o strutturati) prima di essere immagazzinati, seguendo lo schema opposto a quello usato dal Data Lake, ovvero lo schema on-write.
Come funziona? la struttura dei dati viene definita in partenza, i dati vengono successivamente “scritti” nella struttura predefinita e poi letti nel formato desiderato. In un Data Lake i dati sono invece acquisiti direttamente nel loro formato originale.
La differenza tra questi due sistemi non si limita al processo di archiviazione. Dovendo basarsi su strutture preimpostati, come dei veri e propri silos in cui i dati vengono collocati, i Data Warehouse necessitano di molta pianificazione e di avere ben chiare le esigenze dei vari reparti aziendali fin da subito perché cambiare la loro struttura in un secondo momento è un processo dispendioso che richiede molto tempo. Non vale lo stesso per un Data Lake, che permette di riconfigurare in modo semplice e più rapido i propri modelli, rendendolo un sistema più flessibile.
Data Lake e Data Warehouse possono anche collaborale formando un unico sistema: spesso la soluzione più vantaggiosa per molte aziende è, infatti, quella di implementare entrambi. Questo perché il Data Warehouse, archiviando dati strutturati e quindi trattati per uno scopo preciso, può essere utilizzato dai tecnici per generare report analitici e operativi. Il Data Warehouse rimane dunque una soluzione adatta per produrre analisi standardizzate e definite.
L'evoluzione
Anche il Data Lake non è esente da svantaggi: l’eterogeneità dei dati, se non viene gestita correttamente, può portare a problemi come il danneggiamento dei dati stessi, ma anche causare prestazioni lente o rischi legati alla sicurezza.
Per questo motivo nasce il Data Lakehouse, un connubio che racchiude alcune caratteristiche del Data Lake e del Data Warehouse in un unico sistema. Il Data Lakehouse è infatti una soluzione di archiviazione aperta e standardizzata allo stesso tempo.
Questo è possibile grazie all’aggiunta di un livello di archiviazione direttamente nel cloud del Data Lake, che va a formare così un’architettura analitica flessibile che permette di svolgere attività diverse senza compromettere la coerenza dei dati.
In questo modo il Data Lakehouse riesce a soddisfare le esigenze di tutti gli utenti e i tecnici senza alcuna limitazione. Ogni carico di dati funziona bene nell’ambiente eterogeneo del Data Lake, ma senza dover duplicare i dati in un ambiente strutturato. Così ogni utente lavora real time sui dati aggiornati evitando inutili ridondanze.
I vantaggi per le aziende
Abbiamo visto cos’è un Data Lake e cosa lo differenzia da altri sistemi di archiviazione, ma i motivi per implementarlo nella propria struttura vanno più in profondità. Vediamo allora quali sono i principali vantaggi che il Data Lake può offrire alle aziende:
1) Riduzione dei costi e spazio di archiviazione illimitato
Non avendo necessità di preimpostare delle strutture di dati, un Data Lake richiede meno tempo di gestione e non ha limiti di spazio.
2) Accesso a un bacino di informazioni più ampio ed eterogeneo
Nella fase di ricerca dei dati un Data Lake permette di accedere a tutte le informazioni disponibili a prescindere dalla loro fonte di provenienza.
3) Immediatezza e velocità di accesso alle informazioni
La mancanza di processi di ristrutturazione dei dati rende più immediato l’accesso a tutte le informazioni in tempo reale.
4) Accesso condiviso e democratico alle risorse
Un Data Lake permette di visualizzare gli insight ottenuti dall’analisi dei dati a tutti gli utenti abilitati, favorendo la collaborazione e la condivisione delle risorse tra i vari reparti aziendali.
5) Integrazione con altri tool
Un sistema di Data Lake offre il massimo di sé quando viene integrato con software di Business Intelligence che garantiscano la gestione di dati eterogenei e la loro elaborazione in interfacce condivisibili da più utenti.
Integrazioni: di cosa ha bisogno per funzionare al meglio?
Un Data Lake non presenta inizialmente un'architettura specifica. Essa viene costruita integrando strumenti e software che permettano di sfruttarne al meglio le funzionalità, facilitando la gestione dei dati in tutte le fasi del processo (integrazione, archiviazione ed elaborazione).
È l’interazione e la collaborazione tra questi strumenti a produrre un'architettura coesiva. Il Data Lake presenta quindi una configurazione diversa e unica per ogni azienda che lo implementa, a seconda degli strumenti scelti. In generale però, possiamo individuare degli strumenti ricorrenti in tutte le infrastrutture Data Lake:
- Strumenti per l’analisi dei dati: l’uso di software di analisi veloci e scalabili che possano supportare i formati necessari per i propri dati aiutano le aziende nel processo.
- Strumenti per la classificazione dei dati: prima di essere analizzati i dati devono essere profilati e classificati permettendo alle aziende di tenere traccia del loro contenuto e delle loro caratteristiche.
- Strumenti per la sicurezza: proteggere i dati è fondamentale. Per questo un’architettura Data Lake non può dirsi completa senza degli strumenti che permettano attività come il mascheramento, il controllo, il monitoraggio degli accessi o la crittografia.
- Elementi di governance e amministrazione: per favorire il corretto funzionamento del Data Lake è fondamentale promuovere la formazione interna riguardo all’infrastruttura.
- Strumenti per la gestione delle risorse: grazie ai resource manager è possibile gestire le attività eseguite sul Data Lake distribuendo le risorse nel modo corretto.
Questi sono solo alcuni degli strumenti necessari per costruire un’architettura Data Lake efficiente. IMteam, come partner tecnologico, può guidarti nella scelta di alcuni di questi strumenti e fornirti la consulenza necessaria per implementarli in azienda.
Insomma, oggi per le aziende non è semplice navigare nel grande lago di informazioni di cui dispongono, ma con la giusta imbarcazione possono spingersi al largo per sfruttare al meglio le risorse nascoste sul fondale: i dati, il bene più prezioso di ogni impresa.