I Data Lake sono una soluzione di analitica in grado di consolidare molteplici tipi di dati in un’unica piattaforma infinitamente scalabile.
Per eliminare i data silos, ridurre le spese di storage (in termini di hardware e software), e ottenere analitiche di mercato rapidamente, esistono sistemi di Data Lake pionieristici in termini di funzioni, flessibilità e capacità.
Tipicamente utilizzati congiuntamente alla Data Warehouse, si tratta di piattaforme di storage di dati che possono contenere, processare e analizzare dati strutturati e non, generalmente mantenuti nel loro formato nativo per essere pronti all’uso.
I Data Lake appartengono a una classe di strumenti di alto livello nell’equipaggiamento del Data Management aziendale e, nonostante siano un sistema di storage, è importante distinguerli dalle Data Warehouse.
Data Lake vs Data Warehouse: uno storage potenziato
Come complemento alla Business Intelligence aziendale, i Data Lake forniscono un framework di management completo utile al Machine Learning, alla processazione Real Time e alle pratiche di analitica avanzata utili ai modelli di business che gestiscono grandi volumi di dati.
Le soluzioni di storage dati più comuni, come la Data Warehouse digitale o ibrida, consentono la raccolta di dati già strutturati, e differiscono dai Data Lake in termini di accessibilità, flessibilità d’utilizzo e scalabilità.
Una data pipeline fluida identifica continuamente e automaticamente i nuovi dati entranti, li deposita nella Data Warehouse, e li carica nel sistema di Data Lake.
Accessibilità
Lo storage di un data lake contiene informazioni che non sono state necessariamente strutturate o filtrate, per cui sono necessarie competenze di discernimento fra i vari tipi di dati per poterli identificare e utilizzare.
Le Data Warehouse, invece, hanno schemi predefiniti che consentono una migliore accessibilità, ma che possono avere basse performance in termini di capacità, flessibilità e scalabilità.
Flessibilità
Le piattaforme di Data Lake sono costituite per adattarsi al cambiamento.
La scalabilità è ottima in termini di capacità e di spostamento di grandi volumi di dati, che vengono infatti manipolati solo al momento del loro utilizzo.
Scalabilità
La capacità dei Data Lake di eseguire simultaneamente funzioni diverse (come analisi, reporting e caricamento) è adattabile al cambiamento dei volumi di dati entranti nell’organizzazione.
Ma il potenziale di scalabilità dei Data Lake si esprime anche grazie alla compatibilità con i CRM e alla possibilità di combinare i dataset in essa contenuti per creare modelli di Machine Learning (utili per la creazione di pattern funzionali alle analisi predittive).
Gli ostacoli da superare e le caratteristiche da ricercare
Sebbene la raccolta di dati grezzi sia relativamente semplice, l’identificazione e la lettura degli stessi è generalmente possibile solo per alcuni esperti IT.
L’investimento di tempo e risorse che ne consegue potrebbe, in alcuni casi, superare quello di espansione di capacità di una Data Warehouse.
Ecco perché è importante cercare funzionalità ottimali nel sistema di Data Lake.
Flessibilità e controllo di alto livello
Nell’integrare un Data Lake efficiente si cerca un’architettura cloud-based che sia multi-cluster e che consenta di condividere tutti i dati dati contenuti.
Esistono funzioni che consentono di caricare e interrogare i dati simultaneamente per renderli immediatamente modificabili, con un servizio di accessibilità ai metadati.
Infine, la scalabilità delle capacità computative e di storage dovrebbero essere indipendenti e più utenti dovrebbero poter avere accesso senza influenzare le performance.
Rapidità di analisi con strumenti noti
Tecniche di selezione dei dati permettono di ottimizzare il processo di analisi; in particolare si parla di rivolgersi solo ai dati utili al query iniziato.
Questo è possibile grazie a un’accessibilità semplificata attraverso SQL, ma anche mediante strumenti NoSQL che permettono l’analisi dei dati provenienti dalle nuove tecnologie aziendali dell’industria 4.0.
Scalabilità e riduzione dei costi
Una scalabilità ottimale nasce da un repository di primo livello (quindi unico e integrato) di dati che possa sbloccare automatismi computativi senza contrasti.
Lo stesso adattamento della piattaforma di Data Lake grazie a processi automaticamente scalabili è responsabile di un processo più efficiente e, quindi, più economico.
Ciò nonostante, esistono ulteriori tecniche per diminuire i costi. Impostare il sistema di assegnazione delle risorse sulla base dell’utilizzo al secondo (e non ad esempio, in base al periodo annuale con attività più intensa), significa spendere proporzionalmente all’utilizzo in modo automatico.
Ecco perché è importante non settare un parametro temporale standard, ma poter distribuire le risorse differentemente in base alla giornata.
L’infrastruttura Data Lake che valorizza il dipartimento IT
Una soluzione omogenea costruita sul cloud che garantisca sicurezza, sincronizzazione e ottimizzazione delle performance è la risposta per rendere il lavoro del dipartimento IT più semplice.
Così, i data engineers potranno ridurre drasticamente il tempo dedicato a mansioni di mantenimento; delegando compiti di routine costosi in termini di tempo al sistema cloud-based, potranno invece focalizzarsi nell’individuazione di insight utili al business.
In ultima analisi, il dipartimento IT è in grado di gettare le basi per direzionare le strategie prese dai decision maker dell’azienda, ma questa potenzialità ha bisogno di essere sbloccata grazie a strumenti efficienti.