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Smart Business View

Data Lake: significato e vantaggi di un repository dati moderno

28 Dicembre 2023

Anche nelle aziende, l’universo digitale raddoppia ogni anno le proprie dimensioni: al 90% però si tratta di dati non strutturati o semistrutturati, per i quali è necessario identificare una modalità di archiviazione che ne mantenga la velocità di elaborazione.

All’interno di questo scenario, il ruolo del Data Lake è altamente strategico. Permette alle imprese di raggiungere i propri obiettivi di digitalizzazione, agevolando l’accesso self-service ai dati ed abilitando un’esplorazione flessibile e imparziale, necessaria per accrescere il know-how data-driven a tutti i livelli dell’organizzazione.

In questo articolo parleremo di cos’è il Data Lake, di quali benefici può garantire alle aziende e di come è possibile implementare questa innovativa architettura dei dati.

Data Lake: definizione e significato

Il Data Lake è un repository centralizzato destinato all’archiviazione, analisi e correlazione di dati, relazionali e non, in formato grezzo. Lo storage e la gestione dei dati possono dunque avvenire senza che sia necessaria una strutturazione degli stessi.

In altre parole, il Data Lake può essere visto come un insieme di istanze di archiviazione con relative funzionalità di elaborazione, in cui i dati sono conservati nel loro formato originario, al fine di essere utilizzati più volte a seconda dei diversi casi d’uso.

Questa architettura è in grado di importare dati da qualsiasi sistema, sia on-prem che cloud, creando unarchivio ampioe facilmente interrogabile a cui gli utenti possono accedere per ricercare informazioni, senza la necessità di connettersi alla sorgente originaria.

Chiaramente, il Data Lake permette così di semplificare il processo di analisi dati ampliandone al contempo il perimetro di applicazione, ma i vantaggi non si esauriscono qui.

Tre benefici chiave del Data Lake

Come abbiamo visto, la mancanza di una struttura fissa nei Data Lake rende più facile e veloce effettuare delle modifiche ai dati in essi archiviati. Il che si traduce in:

  1. Riduzione dei costi di consolidamento e archiviazione: diversamente dai Data Warehouse, i Data Lake operano secondo il principio schema-on-read, che consente di memorizzare i dati in qualsiasi formato. Ciò riduce tempi e costi di consolidamento, accrescendo le possibilità di storage all’aumentare del volume dati da gestire.
  2. Democratizzazione delle informazioni: i dati raccolti e memorizzati sono accessibili ai vari operatori aziendali, coerentemente alle regole di governance impostate. Questo facilita la condivisione e distribuzione degli insight in azienda, e pone i presupposti per l’adozione di un approccio data-driven nelle attività di impresa.
  3. Silos dati ridotti: i Data Lake raccolgono dati da diverse funzioni e, di conseguenza, le dipendenze dai silos iniziano ad essere eliminate. Infatti, con questa logica di archiviazione, non esiste più un unico proprietario dei set di dati.

Data Lake: quali sfide per il futuro?

Sebbene i Data Lake offrano notevoli vantaggi alle aziende, sono comunque soggetti a delle sfide che è bene tenere a mente per l’efficientamento di questa architettura dati.
Tra queste è possibile citare:

  • Prestazioni: pur potendo ampliare le proprie capacità di storage all’aumentare del volume di dati da gestire, ben più di altri sistemi di stoccaggio dati (tra cui il Data Warehouse), il Data Lake soffre di un rallentamento delle prestazioni e dell’efficienza al raggiungimento di soglie considerevoli di dati immagazzinati.
  • Governance: il Data Lake abilita le aziende ad una gestione agile dei propri dati: tuttavia, al fine di garantire il rispetto delle logiche di governance interne e del GDPR, è necessario che vengano classificati con i metadati all’interno del Data Catalog. Così facendo si può intervenire sul Data Lake, modificando o eliminando i dati che non soddisfano i requisiti di privacy e di governance.

Dopo aver esaminato il significato, i vantaggi e le sfide dei Data Lake, risulta chiaro come questa architettura dati rappresenti una soluzione cruciale per le aziende orientate ad una gestione data-driven. Tuttavia, per sfruttare appieno il potenziale di un Data Lake, è necessario affidarsi ad un fornitore esperto con solide competenze tecnologiche.

Scegliere ITReview come partner significa poter contare su un’esperienza consolidata a livello nazionale, su tecnologie avanzate per la Business Intelligence e Data Literacy, su consulenza specializzata e supporto end-to-end: tutti fattori decisivi per ottenere il massimo valore di business dai propri dati aziendali.

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