Che cos’è un Data Lake | Quali le differenze e i vantaggi rispetto al Data Warehouse

Cos’è un Data Lake? Si tratta di un repository centralizzato che consente di archiviare grandi quantità di dati nel loro formato nativo, provenienti da molte fonti diversificate e disomogenee. Di cosa si tratta nel dettaglio? Quali sono le differenze rispetto al Data Warehouse e quali i vantaggi? Come condiziona il Big Data Analytics?

Definizione di Data Lake

La migliore definizione di Data Lake lo descrive come un luogo destinato all’archiviazione, analisi e correlazione di dati strutturati e non strutturati (da quelli del CRM ai post dei social media, dai dati ERP alle info delle macchine di produzione), in formato nativo. La sua peculiarità è di consentire il recupero e l’organizzazione del dato secondo il tipo di analisi che si intende effettuare.
Questa novità, rispetto ai tradizionali sistemi di Big Data Analytics, rappresenta una semplificazione e un notevole potenziamento dello strumento. Il Data Warehouse infatti è un metodo che esige il modellamento dei dati prima che possano essere immagazzinati, non consentendo quindi di sfruttarne a pieno il valore.

Quali sono le differenze tra Data Lake e Data Warehouse

Uno sguardo nel dettaglio alle differenze nelle funzionalità del Data Lake vs. Data Warehouse non può che aiutarci a comprendere meglio la natura del cosiddetto “Lago di dati”.

• Raccolta dei dati. A differenza del Data Warehouse, il Data Lake non necessita di una strutturazione ex ante del dato. Anzi, trova proprio nella capacità di accogliere dati strutturati, semi-strutturati e destrutturati il suo punto di forza.
• Elaborazione dei dati. Nel Data Warehouse viene definita a priori la struttura del database, i dati vengono scritti nella struttura predefinita e poi letti nel formato desiderato (Schema-on-write). Nel Data Lake, invece, sono acquisiti nel formato nativo e ogni elemento riceve un identificatore e un insieme di metadati a corredo (Schema-on-read).
• Agilità e flessibilità. Essendo un repository altamente strutturato, cambiare la struttura di un Data Warehouse può risultare molto dispendioso in termini di tempo. Un Data Lake, all’opposto, consente di configurare e riconfigurare facilmente modelli, query e app live e di procedere al Data Analytics in modo più flessibile.

Quali sono i vantaggi del Data Lake

L’adozione di un sistema di Data Lake rappresenta una svolta per l’azienda in termini di:

1. Notevole ampliamento delle informazioni alle quali si ha accesso

Questo ovviamente grazie a un set potenzialmente infinito di tipologie di dati. Di fatto, essendo il quesito di analisi a determinare la selezione dei dati dai quali attingere informazioni, nel Data Lake la ricerca accede a tutte le informazioni disponibili, indipendentemente dalla sorgente che le ha generate.

2. Illimitati modi di interrogare i dati e possibilità di applicare a essi una grande varietà di tool differenti

È importante tenere a mente che i vantaggi di questa nuova metodologia si concretizzano effettivamente attraverso l’utilizzo di avanzati software di Modern BI. Solo strumenti che, tra le altre cose, sono capaci di gestire varie tipologie di dati provenienti da fonti diverse e fornire un’interfaccia di Visual Analytics usabile e condivisa tra gli utenti possono dare massimo valore al potenziale del Data Lake. Il nostro consiglio? Ovviamente Tableau Software, guarda i nostri Video Demo | Real Time Data.

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3. Riduzione dei costi di archiviazione e spazio infinito

Con un sistema tradizionale, è necessario prevedere in anticipo tutti gli usi dei dati di cui si avrà bisogno. Ma, con il mutare delle esigenze di business, cambiano anche i requisiti di analisi. In aggiunta, professionisti diversi in azienda hanno bisogno di diversi set di dati. Nei sistemi Data Warehouse, aumentare il volume e la struttura del database ha dei costi notevoli e porta via molto tempo. Con il Data Lake, evitiamo il problema della struttura del database per sua natura e abbiamo a disposizione spazio infinito grazie a metodi di conservazione dei dati su file system distribuiti (HDFS in cloud).

4. Riduzione dei costi di consolidamento dei dati

I file system distribuiti portano il Data Lake a sistema di scale-out storage potenzialmente infinito per il consolidamento dei dati.

5. Riduzione del Time-to-market

Non dovendo affrontare progetti di ampliamento e consolidamento dei dati, l’accesso alle informazioni è sempre immediato e real-time.

6. Condivisione e democratizzazione dell’accesso alle informazioni

Il Data Lake mette a disposizione di tutti gli insight ottenuti. Li rende accessibili a chiunque abbia i permessi tramite una vista unificata dei dati all’interno dell’organizzazione.

Data la crescente varietà e volume di dati con cui le aziende devono approcciarsi, il Data Lake è sicuramente un approccio estremamente potente. Questo è maggiormente vero considerando i cambiamenti che portano sempre più le aziende verso il mobile, le applicazioni cloud-based e l’Internet of Things (IoT).

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