Il passaggio a sistemi di gestione dei dati più dinamici e sofisticati è fondamentale per qualsiasi organizzazione che voglia sfruttare un processo decisionale basato sui dati in un ambito in continua evoluzione. Da qui è nata la diffusione dei data lake, che hanno rivoluzionato il modo in cui le organizzazioni sfruttano e analizzano enormi patrimoni di dati. Come vasti bacini, i data lake offrono un repository centralizzato in cui conservare dataset eterogenei nei loro formati nativi finché non servono, garantendo flessibilità e scalabilità senza pari. Tuttavia, la vera forza dei data lake sta nella loro integrazione con le piattaforme di business intelligence (BI), che apre la strada a decisioni informate e insight strategici. 

Comprendere i data lake 

Un data lake è un vasto bacino di dati grezzi, il cui scopo non viene definito finché i dati non servono. A differenza di un data warehouse gerarchico, che memorizza dati (elaborati e strutturati) in file o cartelle, un data lake utilizza un'architettura piatta per memorizzare dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. A ogni elemento di dati in un lake viene assegnato un identificatore univoco e un insieme di tag di metadati estesi. Quando sorge una domanda di business, è possibile interrogare il data lake per ottenere i dati pertinenti e analizzare poi quel sottoinsieme più piccolo per rispondere alla domanda. 

Un esempio di data lake è quello di una grande società di telecomunicazioni che raccoglie enormi quantità di dati da dispositivi mobili, siti web e call center. Conserva questi dati in un data lake perché inizialmente potrebbe non sapere come li utilizzerà. Nel tempo, può usare strumenti di analytics per scoprire trend sui pattern di utilizzo, sulla soddisfazione dei clienti e persino sulle esigenze di manutenzione predittiva. 

Data lake e data warehouse a confronto 

Sebbene data lake e data warehouse fungano entrambi da repository per l'archiviazione dei dati, la differenza principale sta nell'architettura e nella flessibilità. I data warehouse sono progettati per dati strutturati e seguono un approccio schema-on-write, ovvero i dati devono essere strutturati prima dell'acquisizione. I data lake, invece, adottano un approccio schema-on-read, che consente di memorizzare i dati nella loro forma grezza e di strutturarli in seguito, quando necessario. Questa flessibilità permette alle organizzazioni di conservare dataset eterogenei senza i vincoli di schemi predefiniti. 

I data warehouse sono altamente strutturati per eseguire query rapide e sono adatti alle attività di business intelligence di routine, mentre i data lake sono altamente flessibili, progettati per gestire enormi quantità di dati eterogenei che possono essere trasformati ed elaborati secondo necessità per analisi complete. 

I tre livelli di un data lake 

I data lake sono generalmente composti da tre livelli fondamentali: acquisizione, archiviazione e consumo. Questa architettura a livelli facilita la data governance, la scalabilità e l'accessibilità all'interno dell'ambiente del data lake. 

1. Livello di acquisizione 

Il livello di acquisizione nell'architettura del data lake è il punto in cui i dati vengono immessi nel data lake da varie fonti, tra cui database transazionali e relazionali, dispositivi IoT, social media, dati SaaS, API, app mobili e file di log 

2. Livello di archiviazione 

Il livello di archiviazione è quello in cui i dati grezzi vengono memorizzati senza particolari elaborazioni. È la base dell'intero sistema. Ha il compito di ospitare l'enorme quantità di dati grezzi e non elaborati che vengono acquisiti nel data lake. Le tecnologie di archiviazione più comuni sono Hadoop Distributed File System, storage cloud come Amazon S3, Azure Blob, Google Cloud e Data Lake Storage. 

3. Livello di consumo 

Il livello di consumo, la fase finale di un data lake, è quello in cui i dati elaborati vengono presentati agli utenti per l'analisi. Questo livello abbatte le barriere offrendo vari strumenti come dashboard di BI e client SQL, rendendo i dati accessibili a una gamma più ampia di utenti, dagli specialisti tecnici ai business analyst e persino agli utenti di business non tecnici. Democratizzando l'accesso ai dati, il data lake punta a mettere tutti in condizione di sfruttare i dati per prendere decisioni informate. 

I vantaggi dell'integrazione dei data lake nelle piattaforme di business intelligence 

L'integrazione dei data lake con le piattaforme di BI offre moltissimi vantaggi alle organizzazioni che vogliono ricavare insight concreti dai propri dati. Combinando i dati grezzi e non strutturati dei data lake con le capacità analitiche delle piattaforme di BI, le organizzazioni ottengono una visione olistica del proprio panorama di dati. Questa integrazione consente decisioni agili e basate sui dati, offre agli utenti di business capacità di analytics self-service e favorisce innovazione e vantaggio competitivo. Ecco alcuni vantaggi: 

Liberare la potenza di dati eterogenei 

Le piattaforme di BI si basano tradizionalmente su dati strutturati, ma i data lake aggiungono una dimensione completamente nuova. Recensioni testuali, sentiment sui social media e letture dei sensori: sono i tasselli mancanti del puzzle che possono offrire una visione olistica dei vostri clienti, delle vostre attività e dei trend di mercato. 

Democratizzare l'esplorazione dei dati 

Un tempo le piattaforme di BI erano territorio dei data scientist, ma l'integrazione dei data lake apre le porte a una gamma più ampia di utenti. Business analyst, addetti al marketing e persino i team di vendita possono sfruttare dashboard e report intuitivi per ricavare insight preziosi senza bisogno di un dottorato in data science. 

Alimentare decisioni agili 

Il bello dei data lake è la loro natura quasi in tempo reale. Integrandoli con le piattaforme di BI, avete accesso alle informazioni più recenti e potete prendere decisioni basate sui dati in modo più rapido ed efficace. Immaginate di notare un improvviso cambiamento del sentiment dei clienti sui social media e di adeguare immediatamente la vostra campagna di marketing: questa è la potenza della data intelligence in tempo reale. 

Strumenti avanzati di qualità dei dati nel data lake 

Quando le organizzazioni iniziano a sfruttare i data lake per ottenere insight di BI, c'è un'avvertenza fondamentale: garantire la qualità e l'affidabilità dei dati diventa prioritario. digna, con i suoi strumenti avanzati di qualità dei dati, svolge un ruolo centrale in questa trasformazione. Grazie a funzionalità come Autometrics, Forecasting Model, Autothresholds, Dashboard e Notifiche, digna consente alle organizzazioni di mantenere l'integrità dei dati, monitorarne lo stato di salute in tempo reale e individuare e gestire le anomalie in modo proattivo. 

Integrando i data lake con le piattaforme di BI e sfruttando strumenti avanzati di qualità dei dati come digna, le organizzazioni possono liberare il vero valore dei propri asset di dati, ottenendo insight concreti e favorendo decisioni informate. 

Per saperne di più su come gli strumenti avanzati di qualità dei dati possono trasformare i vostri data lake in vere centrali di business intelligence, parlate con il nostro team.  

Poiché gran parte del valore di BI di un lake deriva da dati quasi in tempo reale, vale la pena verificare che i caricamenti arrivino davvero nei tempi previsti: è proprio ciò che monitora digna Timeliness.

Domande frequenti

Cos'è un data lake?

Un data lake è un grande bacino di dati grezzi il cui scopo non viene definito finché non servono. Utilizza un'architettura piatta per memorizzare dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, contrassegnando ogni elemento con un identificatore univoco e metadati, così da poter interrogare i sottoinsiemi pertinenti quando sorge una domanda di business.

Qual è la differenza tra un data lake e un data warehouse?

La differenza fondamentale è schema-on-write contro schema-on-read. I data warehouse richiedono che i dati siano strutturati prima dell'acquisizione e sono ottimizzati per query rapide nelle attività di BI di routine, mentre i lake memorizzano dati grezzi e applicano la struttura in un secondo momento, il che consente loro di contenere grandi volumi di dati eterogenei senza schemi predefiniti.

Quali sono i tre livelli di un data lake?

I data lake hanno un livello di acquisizione, uno di archiviazione e uno di consumo. L'acquisizione riceve dati da database, dispositivi IoT, API, log e altre fonti; l'archiviazione conserva i dati grezzi in sistemi come HDFS, Amazon S3 o Azure Blob; il consumo presenta i dati elaborati tramite dashboard di BI e client SQL.

Perché integrare un data lake con una piattaforma di BI?

L'integrazione aggiunge fonti non strutturate come recensioni, sentiment sui social media e letture dei sensori ai dati strutturati che gli strumenti di BI utilizzano tradizionalmente. Secondo l'articolo, inoltre, apre l'esplorazione dei dati ad analisti, marketing e team di vendita e offre un accesso quasi in tempo reale che favorisce decisioni più rapide, come reagire velocemente a un cambiamento del sentiment dei clienti.

Perché la qualità dei dati è importante in un data lake utilizzato per la BI?

Poiché gli insight ricavati da un lake sono affidabili solo quanto i suoi dati grezzi, l'articolo definisce la qualità dei dati l'avvertenza fondamentale. Descrive come digna supporti i lake con Autometrics, modelli di previsione, autothresholds, dashboard e notifiche per mantenere l'integrità, monitorare lo stato di salute dei dati in tempo reale e intercettare le anomalie in modo proattivo.