Cos’è un Data Lake? Punti chiave sull’ultima tendenza tecnologica

Un Data Lake raccoglie dati di molte correnti differenti e data la quantità delle correnti che alimentano il lago, ci possono essere sorprese. Queste sequenze possono includere dalle tabelle strutturate estratte dal tuo data warehouse attuale fino ai dati non strutturati dei tuoi social. Dati, dati e ancora dati…è ciò che contengono i Data Lake.

Gli esperti del settore stimano che i dati di tutti i settori raddoppiano ogni anno. Individuare, immagazzinare e approfittare di tutti questi dati è una vera sfida.

I difensori dei Big Data adorano i Data Lake perché rappresentano una risorsa per la manipolazione, l’analisi e la scoperta. Alcuni esperti segnalano che i Data Lake siano torbidi. I dati non strutturati danno la possibilità di manipolare e di analizzare. Ovviamente la mancanza della pianificazione curata può trasformare il tuo lago in un pantano.

Data Lake vs. Data Warehouse

Il miglior risultato dell’uso di un Data Lake è formare uno stock centrale dove tutti i tuoi dati derivanti da diverse fonti siano stoccati nel formato originale, disponibili sempre per qualsiasi ricerca o analis. Qui è dove un Data Lake si differenzia da un Data Warehouse.

Al CTO di Pentaho, James Dixon, si attribuisce la creazione dell’idea del Data Lake. Nella sua metafora i dati sono acqua e il magazzino contiene acqua imbottigliata in file e colonne minuziosamente lavorate e facili da cercare.

Margaret Rouse spiega: “ogni elemento dei dati di un Data Lake eredita un identificatore unico etichettato con un insieme di tag di metadati. Quando nasce una domanda commerciale, gli utenti possono consultare il Data Lake per ottenere dati rilevanti. L’obiettivo finale è che questi utenti possano analizzare questo insieme di dati più piccolo per aiutare a rispondere alle loro richieste”.

Un Data Warehouse richiede dati processati, identificati e ‘disinfettati’ in fase di stoccaggio. Ovviamente un Data Lake può immagazzinare dati in qualsiasi forma, inclusi i dati senza struttura e filtri.

Lo stoccaggio dei dati richiede specialisti per processare e assegnare uno schema ai dati stessi durante lo stoccaggio. Ciò richiede molto lavoro, è un’azione costosa e occupa molto spazio nel server. Un Data Lake permette di immagazzinare questi dati a basso costo e senza manipolazione. E lo specialista assegna lo schema che vuole applicare a questi dato quando vi accede.

Stoccare tutto

L’obiettivo principale di un Data Lake è fornire accesso a tutti i dati di un’organizzazione che potrebbero essere utili in futuro, anche quando pensi che non sia necessario.

Questa necessità è nata dai luoghi di lavoro e dalle vite in generale, sempre più digitalizzate. Qualsiasi compagnia può usare un Data Lake per immagazzinare informazioni di ogni attività.

• Informazioni sui tempi di produzione, errori, statistiche di sicurezza.
• RFID e codici a barre dei magazzini, inclusi temi di stoccaggio, invii e logistica.
• Statistiche di visite degli utenti al sito aziendale
• Interazioni dei social con i clienti
• Registrazioni mail, chat e telefoni
• Dati delle campagne marketing
• Dati di vendita B2B e B2C del CRM
• Dati ottenuti attraverso gli strumenti collegati alla rete
• Ecc.

Questa lista è una lista approssimativa di tutti i dati che si possono estrarre. Le vite degli utenti sono piene di dati. Per questo è utile raccoglierli. Magari ora non pensi che un Data Lake possa aiutare la tua strategia ma cosa succederà in futuro quando vorrai comprendere il comportamento dei tuoi utenti? Puoi rispondere a domande future con queste informazioni quindi è utile immagazzinarle ora per un utilizzo futuro.

L’architettura dei Data Lakes

Costruire un Data Lake richiede una pianificazione curata perché in qualsiasi momento potresti voler accedere alle informazioni immagazzinate.

Dati inaccessibili nel tuo lago significa che hai costruito davvero un lago che nessuno vuole o può utilizzare. Al livello più basico queste sono alcune delle tematiche che devi considerare quando crei il lago:

• Accesso: come entrano i dati nel lago? Utilizzi metodi di trasmissione o caricamento a lotti di dati? Con quale frequenza aggiornerai i dati? Che dimensione hanno?
• Sicurezza: i Data Lakes contengono informazioni potenzialmente confidenziali, specialmente quando si stoccano dati dei clienti, informazioni mediche e legate alla salute o dati storici di ricerca. Costruisci il tuo lago con la mentalità di chi pensa che i dati devono essere al sicuro. Inserisci livelli di autorizzazione cifrati.
• Organizzazione: anche se i laghi includono dati grezzi, è importante che questi dati si possano reperire in futuro in maniera semplice. Devi trovare ciò che cerchi. Ciò richiede una struttura di base.
• Accesso: chi avrà accesso ai dati da filtrare? Quale sistema si userà per gestire i dati in maniera consultabile? Alcuni suggeriscono di sviluppare un motore di ricerca per analizzare i dati. Altri, ovviamente, suggeriscono sistemi di organizzazione interna come nodi per separare i dati in archivi accessibili.

Benefici dei data lake

La maggior parte degli esperti suggeriscono di costruire un Data Lake unito ai tuoi sistemi di stoccaggio di dati esistenti dato che ognuno ha i suoi benefici. Anche se nessun metodo di stoccaggio di dati è perfetto, i magazzini e i laghi possono lavorare per soddisfare le tue necessità.

1. Quando processi dati prima di stoccarli, definisci le caratteristiche in funzione delle domande attuali. Definire lo schema prima dello stoccaggio significa che alcuni dati da processare si perdano nel momento della lavorazione. I Data Lakes permettono di stoccare tutti i dati grezzi.
2. Un Data Lake stocca i tuoi dati nel suo format originale, dandoti un potere infinito permettendoti di manipolarli senza alterare o cambiare i dati grezzi.
3. Data la natura non strutturata, i Data Lake possono stoccare molte informazioni in strutture economiche. Ciò significa che lo stoccaggio dei dati è attivabile in qualsiasi azienda. Oltre a dare l’opportunità alle Piccole e Medie Aziende di creare modelli di analisi con costi indiretti più bassi.

Problemi con i Data Lake

Come qualsiasi altra nuova tecnologia, i Data Lake sono lontani dall’essere perfetti. Scoprirai che implementare un Data Lake insieme al tuo stoccaggio di dati attuale migliorerà l’accesso ai dati. Ma può anche complicare la vita dei tuoi analisti.

1. I dati non strutturati richiedono una programmazione specializzata. Nonostante ciò che accade dopo lo stoccaggio dei dati, avrai bisogno di creare un programma per accedere, ordinare, disinfettare e manipolare i dati in maniera utilizzabile.
2. Devi pianificare i diversi casi di utilizzo. La pianificazione dei possibili usi futuri ti aiuta a chiarire i tipi di dati che hai attualmente e se i processi utilizzati funzioneranno in futuro.
3. Mantenimento: solo perché importi i tuoi dati in formati grezzi non significa che devi evitare di pulirli. Assicurati che le tue informazioni siano pulite affinché il tuo lago non si trasformi in un pantano.
4. L’accesso al lago non è democratico. Su questo punto gli analisti dovrebbero essere gli unici ad aver accesso al Data Lake. Solo loro sanno come manipolare i dati. Arriverà il momento in cui gli altri utenti potranno effettuare ricerche ma si tratta di un’evoluzione futura.
5. Accumulazione dei dati: in un dato momento devi chiederti cosa farai con tutti questi dati. Molte aziende parlano dell’importanza di stoccare tutti i dati per rispondere a domande future. Ma a volte questa questione sfugge dalle mani. A volte ci si basa troppo sui dati anche se non sono necessari.

Costruisci il tuo Data Lake

I Data Lakes sono perfetti per essere stoccati in cloud. La nube offre rendita, scalabilità, fiducia e disponibilità continua. Secondo l’analisi di ESG, il 39% degli intervistati considera che la nube è l’implementazione principale per l’analisi, il 41% per lo stoccaggio dei dati e il 43% per Spark. I principali motivi per cui i clienti pensano che la nube sia un vangaggio per i Data Lakes sono:

• La sicurezza
• Un tempo rapido di implementazione
• Una migliore disponibilità
• Aggiornamenti frequenti delle funzionalità
• Più libertà di gestione
• Più copertura geografica
• Costi legati all’uso reale

Costruire un Data Lake non è semplice. Richiede pianificazione e previsione e non è una soluzione configurarlo e poi dimenticarsi di tutto. Implementare l’architettura dei Data Lakes apre le tue porte a nuove scoperte e a nuovi modelli commerciali basati sulle informazioni principali. È qui che si trova il più grande vantaggio dei Data Lakes. Trovare risultati che ti sorprendano per creare le migliori campagne.

In Antevenio possiamo aiutarti a creare un Data Lake. Mettiti in contatto con noi e lavoreremo insieme per creare il miglior progetto. Comincia oggi stesso.