Che cos'è un data lake?
Un data lake è un luogo centralizzato dove un'organizzazione può memorizzare dati strutturati e non strutturati. Questo sistema consente di memorizzare i dati così come sono e di eseguire analisi che aiutano nel processo decisionale. I data lake aiutano le aziende a trarre più valore dai loro dati.
Le aziende spesso utilizzano database relazionali per memorizzare e gestire i dati in modo che possano essere facilmente accessibili e le informazioni di cui hanno bisogno possano essere trovate.
Casi d'uso dei data lake
Il basso costo e il formato aperto dei data lake li rendono essenziali per l'architettura moderna dei dati. I potenziali casi d'uso per questa soluzione di archiviazione dei dati includono:
- Media e intrattenimento: I servizi di streaming digitale possono aumentare i ricavi migliorando il loro sistema di raccomandazione, influenzando gli utenti a consumare più servizi.
- Telecomunicazioni: Le aziende multinazionali di telecomunicazioni possono utilizzare un data lake per risparmiare denaro costruendo modelli di propensione all'abbandono che riducono il tasso di abbandono dei clienti.
- Servizi finanziari: Le società di investimento possono utilizzare i data lake per alimentare il machine learning, consentendo la gestione dei rischi di portafoglio man mano che i dati di mercato in tempo reale diventano disponibili.
Vantaggi dei data lake
Quando le organizzazioni possono sfruttare più dati da varie fonti entro un lasso di tempo ragionevole, possono collaborare meglio, analizzare le informazioni e prendere decisioni informate. I principali vantaggi sono spiegati di seguito:
- Migliorare le interazioni con i clienti. I data lake possono combinare i dati dei clienti da più luoghi, come gestione delle relazioni con i clienti, analisi dei social media, cronologia degli acquisti e ticket del servizio clienti. Questo informa l'organizzazione sul potenziale abbandono dei clienti e sui modi per aumentare la fedeltà.
- Innovare R&D. I team di ricerca e sviluppo (R&D) utilizzano i data lake per testare meglio le ipotesi, affinare le assunzioni e analizzare i risultati.
- Aumentare l'efficienza operativa. Le aziende possono facilmente eseguire analisi sui dati generati dalle macchine dell'internet delle cose (IoT) per identificare potenziali modi per migliorare i processi, la qualità e il ROI per le operazioni aziendali.
- Alimentare la data science e il machine learning. I dati grezzi vengono trasformati in dati strutturati utilizzati per analisi SQL, data science e machine learning. Poiché i costi sono bassi, i dati grezzi possono essere conservati indefinitamente.
- Centralizzare le fonti di dati. I data lake eliminano i problemi con i silos di dati, consentendo una facile collaborazione e offrendo agli utenti a valle una singola fonte di dati.
- Integrare fonti e formati di dati diversi. Qualsiasi dato può essere memorizzato indefinitamente in un data lake, creando un repository centralizzato per informazioni aggiornate.
- Democratizzare i dati attraverso strumenti self-service. Questa soluzione di archiviazione flessibile consente la collaborazione tra utenti con competenze, strumenti e lingue diverse.
Sfide dei data lake
Sebbene i data lake abbiano i loro vantaggi, non sono privi di sfide. Le organizzazioni che implementano i data lake dovrebbero essere consapevoli delle seguenti potenziali difficoltà:
- Problemi di affidabilità: Questi problemi sorgono a causa della difficoltà di combinare dati batch e streaming e della corruzione dei dati, tra altri fattori.
- Prestazioni lente: Più grande è il data lake, più lente sono le prestazioni dei motori di query tradizionali. La gestione dei metadati e una partizione impropria dei dati possono causare colli di bottiglia.
- Sicurezza: Poiché la visibilità è limitata e la capacità di eliminare o aggiornare i dati è carente, i data lake sono difficili da proteggere senza misure aggiuntive.
Elementi di base dei data lake
I data lake agiscono come una singola fonte di verità per i dati all'interno di un'organizzazione. Gli elementi di base di un data lake riguardano i dati stessi e come vengono utilizzati e memorizzati.
- Movimento dei dati: I dati possono essere importati nella loro forma originale in tempo reale, indipendentemente dalle dimensioni.
- Analisi: Informazioni accessibili agli analisti, data scientist e altri stakeholder rilevanti all'interno dell'organizzazione. I dati possono essere accessibili con lo strumento di analisi o il framework di scelta del dipendente.
- Machine learning: Le organizzazioni possono generare preziose intuizioni in una varietà di tipi. Il software di machine learning viene utilizzato per prevedere potenziali risultati che informano i piani d'azione all'interno dell'organizzazione.
Best practice per i data lake
I data lake sono più efficaci quando sono ben organizzati. Le seguenti best practice sono utili a questo scopo:
- Memorizzare i dati grezzi. I data lake dovrebbero essere configurati per raccogliere e memorizzare i dati nel loro formato di origine. Questo dà agli scienziati e agli analisti la possibilità di interrogare i dati in modi unici.
- Implementare politiche di ciclo di vita dei dati. Queste politiche determinano cosa succede ai dati quando entrano nel data lake e dove e quando quei dati vengono memorizzati, spostati e/o eliminati.
- Utilizzare il tagging degli oggetti: Questo consente ai dati di essere replicati tra regioni, semplifica le autorizzazioni di sicurezza fornendo accesso agli oggetti con un tag specifico e consente il filtraggio per un'analisi facile.
Data lake vs. data warehouse
I data warehouse sono ottimizzati per analizzare i dati relazionali provenienti da sistemi transazionali e applicazioni di linea di business. Questi dati hanno una struttura e uno schema predefiniti, consentendo query SQL più veloci. Questi dati vengono puliti, arricchiti e trasformati in una singola fonte di verità per gli utenti.
I data lake memorizzano dati relazionali da applicazioni di linea di business e dati non relazionali da app, social media e dispositivi IoT. A differenza di un data warehouse, non esiste uno schema definito. Un data lake è un luogo dove tutti i dati possono essere memorizzati, nel caso in cui sorgano domande in futuro.
Martha Kendall Custard
Martha Kendall Custard is a former freelance writer for G2. She creates specialized, industry specific content for SaaS and software companies. When she isn't freelance writing for various organizations, she is working on her middle grade WIP or playing with her two kitties, Verbena and Baby Cat.
