I data lake e i data warehouse sono soluzioni di archiviazione dati complementari che le imprese utilizzano per l'intelligenza aziendale e l'analisi. Mentre un data lake contiene dati strutturati e non strutturati non elaborati, un data warehouse memorizza dati strutturati elaborati e verificati per scopi analitici predeterminati.
Le imprese gestiscono questi repository di archiviazione dati utilizzando soluzioni di data warehouse e sistemi di elaborazione e distribuzione di big data. Sebbene si completino a vicenda nell'ecosistema analitico di un'organizzazione, i data lake e i data warehouse differiscono per schema, archiviazione, analisi, elaborazione e costo.
Qual è la differenza tra un data lake e un data warehouse?
Un data lake è un repository di archiviazione dati centralizzato e altamente scalabile che memorizza grandi volumi di dati grezzi strutturati, semi-strutturati e non strutturati nel loro formato nativo. Aiuta le aziende a costruire pipeline di dati e alimentare l'analisi dei dati per ottenere informazioni aziendali.
Grazie alla loro architettura aperta e scalabile, i data lake possono memorizzare dati relazionali e non relazionali senza sacrificare la fedeltà. Le imprese utilizzano i data lake per catturare dati dai social media, streaming, sistemi aziendali, app mobili e dispositivi dell'internet delle cose (IoT) e analizzarli utilizzando piattaforme di data science e machine learning.
Un data warehouse è un sistema di gestione dati specializzato e orientato ai soggetti che organizza dati altamente strutturati utilizzando un data mart. Mentre un data lake non definisce la struttura o lo schema dei dati fino a quando i dati non vengono letti, un data warehouse applica uno schema predefinito prima di memorizzare i dati. I data warehouse utilizzano database relazionali e sono ideali per interrogazioni analitiche rapide e supporto all'analisi storica.
La tabella seguente mostra come un data lake e un data warehouse differiscono in termini di elaborazione dei dati, approccio allo schema e costo.
| Data lake | Data warehouse | |
| Definizione | Un data lake è un repository di dati centralizzato che acquisisce e contiene dati strutturati, non strutturati o debolmente assemblati per uso immediato o futuro. | Un data warehouse è un'unità di archiviazione dati che utilizza uno schema predefinito per memorizzare dati strutturati puliti, elaborati e organizzati per uno scopo analitico predeterminato. |
| Utenti | Data scientist e ingegneri | Team di business intelligence, sviluppatori, manager e utenti finali |
| Tipi di dati | I data lake memorizzano dati grezzi e non filtrati strutturati, non strutturati e semi-strutturati nei formati nativi. | I data warehouse contengono dati strutturati elaborati, puliti e curati. |
| Prontezza dei dati | Un data lake memorizza i dati indefinitamente, indipendentemente dal loro uso immediato o futuro. | I dati in un data warehouse sono pronti per l'analisi e possono essere utilizzati per scopi previsti tramite strumenti di business intelligence self-service. |
| Elaborazione dei dati | I data lake utilizzano l'approccio extract, load, and transform (ELT) per caricare i dati nel loro formato originale e trasformarli quando necessario. | I data warehouse utilizzano l'approccio extract, transform, and load (ETL) per l'integrazione e preparazione dei dati. |
| Approccio allo schema | I data lake utilizzano schema-on-read e non richiedono uno schema predefinito. | I data warehouse seguono pratiche schema-on-write e definiscono lo schema prima di caricare i dati. |
| Archiviazione dei dati | I data lake memorizzano i dati utilizzando soluzioni di archiviazione cloud a basso costo. | I data warehouse utilizzano database colonnari o relazionali per memorizzare i dati con archiviazione su disco. |
| Accessibilità dei dati | I data lake sono agili e flessibili, consentendo l'aggiunta facile di modelli di dati e applicazioni. | I data warehouse contengono dati in formato 'solo lettura', rendendo difficile la modifica dei dati. |
| Sicurezza dei dati | I data lake sono meno sicuri a causa dei loro grandi volumi di dati. | I data warehouse sono più sicuri grazie alla loro struttura robusta e rigida. |
| Benefici | I data lake aiutano i data scientist a creare modelli analitici critici per l'analisi dei dati, la fornitura di informazioni aziendali e la pianificazione strategica. | I data warehouse aiutano i team di business intelligence ad accedere e analizzare dati strutturati per supportare le decisioni operative aziendali. |
| Casi d'uso | I data lake sono ideali per applicazioni di data science, inclusi machine learning, modellazione predittiva e analisi avanzata. | I data warehouse sono ideali per data mining, analisi ad hoc e monitoraggio dei key performance indicator (KPI) aziendali con tecniche di visualizzazione dei dati e BI. |
| Costo | I data lake sono meno costosi poiché utilizzano archiviazione e server a basso costo. | I data warehouse sono più costosi perché utilizzano grandi server e sistemi di archiviazione su disco. |
| Quando utilizzare | Le aziende utilizzano i data lake per memorizzare grandi volumi di dati grezzi e non filtrati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. | I data warehouse sono adatti alle aziende che cercano di accedere e analizzare rapidamente dati strutturati. |
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Sudipto Paul
Sudipto Paul is a former SEO Content Manager at G2 in India. These days, he helps B2B SaaS companies grow their organic visibility and referral traffic from LLMs with data-driven SEO content strategies. He also runs Content Strategy Insider, a newsletter where he regularly breaks down his insights on content and search. Want to connect? Say hi to him on LinkedIn.
