Oggi, le imprese si basano fortemente sui dati. Le aziende sono costantemente alla ricerca di metodi efficaci per estrarre e analizzare dati da diverse fonti, con l’obiettivo di migliorare i ricavi e la redditività.
Tuttavia, qual è il luogo più sicuro per archiviare e integrare dati provenienti da diverse origini, sfruttandoli al meglio?
Sia i data lake che i data warehouse rappresentano approcci consolidati per la gestione di grandi volumi di big data. La differenza principale tra loro risiede nel modo in cui le organizzazioni acquisiscono, conservano e utilizzano i dati. Approfondiamo le loro peculiarità.
Cos’è un Data Lake?
Un data lake è un archivio centralizzato dove i dati, acquisiti da molteplici fonti, vengono memorizzati nel formato originale, sia esso strutturato o non strutturato. È simile a una riserva di dati grezzi, la cui finalità non è ancora stata definita. Le aziende solitamente immagazzinano in un data lake dati che potrebbero rivelarsi utili per future analisi.
Caratteristiche chiave di un data lake:
- Include un mix di dati utili e non utili, pertanto necessita di grande capacità di memorizzazione.
- Conserva dati in tempo reale e in batch; ad esempio, dati in tempo reale provenienti da dispositivi IoT, social media o applicazioni cloud, e dati in batch provenienti da database o file di dati.
- Presenta un’architettura piatta.
- Poiché i dati non vengono elaborati fino a quando non sono necessari per l’analisi, è essenziale che siano governati e mantenuti in modo adeguato; in caso contrario, si possono creare veri e propri pantani di dati.
Come si possono recuperare rapidamente dati da un archivio così vasto e apparentemente disordinato? Un data lake utilizza etichette e identificatori di metadati per questo scopo!
Cos’è un Data Warehouse?
Un data warehouse è un archivio più organizzato e strutturato, contenente dati pronti per l’analisi. I dati, siano essi strutturati, semi-strutturati o non strutturati, vengono acquisiti da varie fonti, integrati, ripuliti, ordinati, trasformati e preparati per essere utilizzati.
Il data warehouse ospita grandi quantità di dati, sia passati che attuali. In genere, i dati sono elaborati per un obiettivo aziendale specifico (analisi). Queste informazioni sono richieste dai sistemi di Business Intelligence (BI) per analisi, reportistica e approfondimenti.
Un data warehouse si compone tipicamente di:
- Un database (SQL o NoSQL) per archiviare e gestire i dati.
- Strumenti per la trasformazione e l’analisi dei dati, per la loro preparazione.
- Strumenti di BI per data mining, analisi statistica, reportistica e visualizzazione.
Poiché i data warehouse sono concepiti per un fine specifico, forniscono sempre dati pertinenti. Si possono utilizzare strumenti aggiuntivi per funzionalità avanzate come l’intelligenza artificiale, l’analisi spaziale o grafica. I data warehouse creati per un settore particolare sono chiamati data mart.
Principali Differenze tra Data Lake e Data Warehouse
Come ribadito precedentemente, un data lake contiene dati grezzi con uno scopo non ancora definito. Un data warehouse, al contrario, contiene dati pronti per essere analizzati e nella loro forma ottimale.
Data Lake vs Data warehouse
Ecco alcune differenze tra data lake e data warehouse:
| Data Lake | Data Warehouse |
| Dati grezzi o elaborati in qualsiasi formato sono acquisiti da molteplici fonti. | I dati vengono raccolti da diverse fonti per analisi e reportistica. Sono strutturati. |
| Lo schema viene definito in base alle necessità (schema-on-read). | Schema predefinito durante la scrittura nel data warehouse (Schema-on-write). |
| Nuovi dati possono essere aggiunti facilmente. | I dati sono pronti dopo l’elaborazione, quindi ogni modifica richiede più tempo e impegno. |
| I dati devono essere aggiornati e controllati per rimanere rilevanti. | I dati sono già nella loro forma migliore, quindi non necessitano di una manutenzione specifica. |
| Sono costituiti da enormi volumi di big data (petabyte). | I dati sono generalmente inferiori rispetto a un data lake (terabyte). Un data warehouse può contenere dati operativi, analitici o relativi a un particolare settore. |
| Utilizzato dai data scientist per vari scopi, come analisi di streaming, intelligenza artificiale, analisi predittiva. | Utilizzato da analisti aziendali per l’elaborazione delle transazioni (OLTP), analisi operative (OLAP), report e visualizzazioni. |
| I dati possono essere conservati e archiviati a lungo per analisi future. | I dati devono essere cancellati frequentemente per ospitare quelli più recenti. |
| L’archiviazione è economica. | L’archiviazione e l’elaborazione sono costose e dispendiose in termini di tempo, quindi vanno pianificate con attenzione. |
| I data scientist possono identificare nuovi problemi e soluzioni attraverso i dati. | La portata dei dati è limitata a un obiettivo aziendale specifico. |
| Data la natura non organizzata dei dati, si possono utilizzare sia database relazionali che non relazionali. | I data warehouse generalmente impiegano database relazionali, in quanto i dati devono essere in un formato particolare. |
Esempi di Utilizzo di Data Lake e Data Warehouse
Un data lake può apparire la scelta più conveniente per la sua scalabilità, flessibilità e convenienza. Tuttavia, un data warehouse può essere una soluzione ideale quando si necessitano dati più strutturati e pertinenti per analisi specifiche.
Alcuni esempi di utilizzo dei data lake:
#1. Catena di Approvvigionamento e Gestione
L’enorme volume di dati nei data lake supporta l’analisi predittiva per trasporti e logistica. Attraverso l’analisi di dati storici e attuali, le aziende possono pianificare le operazioni quotidiane, monitorare gli spostamenti delle scorte in tempo reale e ottimizzare i costi.
#2. Sanità
I data lake custodiscono tutte le informazioni sanitarie dei pazienti. Ciò è utile per la ricerca, l’identificazione di modelli, la fornitura di trattamenti più efficaci e tempestivi, l’automazione della diagnostica e l’accesso a dettagli aggiornati sulla salute del paziente.
#3. Dati in Streaming e IoT
I data lake sono in grado di ricevere continuativamente dati in streaming per l’analisi e per rilevare attività e movimenti insoliti. Ciò è reso possibile dalla capacità di raccogliere dati quasi in tempo reale.
Esempi di utilizzo di data warehouse:
#1. Finanza
Le informazioni finanziarie di un’azienda possono essere gestite in modo ottimale all’interno di un data warehouse. I dipendenti possono accedere facilmente a dati organizzati e strutturati in forma di grafici e report, per gestire i processi finanziari, i rischi e prendere decisioni strategiche.
#2. Marketing e Segmentazione dei Clienti
Il data warehouse crea un’unica fonte di dati veritieri sui clienti, raccolti da varie origini. Le aziende possono analizzare questi dati per comprendere i comportamenti dei clienti, offrire sconti personalizzati, segmentare i clienti in base alle loro preferenze e generare più lead.
#3. Dashboard e Report Aziendali
Molte aziende utilizzano data warehouse CRM e ERP per estrarre dati su clienti esterni ed interni. I dati sono sempre affidabili e adatti per la creazione di qualsiasi tipo di report e visualizzazione.
#4. Migrazione di Dati da Sistemi Preesistenti
Grazie alle funzionalità ETL dei data warehouse, le aziende possono trasformare facilmente i dati provenienti da sistemi preesistenti in un formato che i nuovi sistemi sono in grado di analizzare. Ciò consente alle organizzazioni di ottenere informazioni dettagliate sulle tendenze storiche e di prendere decisioni aziendali accurate.
Esempi di Strumenti per Data Lake
Tra i principali fornitori di data lake troviamo:
- Microsoft Azure – Azure è in grado di archiviare e analizzare petabyte di dati. Semplifica il debug e l’ottimizzazione di programmi Big Data.
- Google Cloud – Google Cloud permette l’importazione, l’archiviazione e l’analisi a costi contenuti di enormi volumi di big data di ogni tipo. Si integra con strumenti di analisi come Apache Spark, BigQuery e altri.
- Atlas MongoDB – Atlas data lake è un servizio di storage per data lake completamente gestito. Offre modalità efficienti per conservare grandi quantità di dati ed eseguire query ad alte prestazioni, utilizzando meno risorse e riducendo costi e tempi.
- Amazon S3 – Il cloud AWS fornisce gli strumenti necessari per creare data lake flessibili, sicuri e convenienti. Dispone di una console interattiva per gestire gli utenti del data lake e controllare l’accesso.
Esempi di Strumenti per Data Warehouse
I principali fornitori di data warehouse sono:
- SAP – Il data warehouse SAP permette agli utenti di accedere a dati avanzati da diverse fonti. Le aziende possono condividere informazioni e modelli, accelerare il processo decisionale e combinare in modo sicuro dati esterni e interni.
- ClicData – Il data warehouse di ClicData, intelligente e integrato, garantisce l’integrità, la qualità dei dati e la facilità di reporting. ClicData offre sia sistemi di pianificazione che API in tempo reale, per fornire dati sempre aggiornati.
- Amazon Redshift – Uno dei data warehouse più utilizzati, Redshift, usa SQL per analizzare tutti i tipi di dati presenti in database, data lake e altri sistemi. Offre un buon equilibrio tra costi e prestazioni.
- IBM Db2 Warehouse – IBM fornisce soluzioni di data warehousing interne, cloud e integrate. Integra anche strumenti di machine learning e intelligenza artificiale per un’analisi più approfondita dei dati e utilizza un motore SQL comune per semplificare le query.
- Oracle Cloud Data Warehouse – Oracle utilizza un database in memoria e fornisce funzionalità grafiche, di apprendimento automatico e spaziali per approfondire l’analisi dei dati in modo più rapido e completo.
Conclusioni
Sia i data lake che i data warehouse hanno i loro vantaggi e i loro casi d’uso ideali. I data lake sono più scalabili e flessibili, mentre i data warehouse offrono sempre informazioni affidabili e strutturate. L’implementazione dei data lake è relativamente recente, mentre i data warehouse sono un concetto consolidato e ampiamente utilizzato da molte organizzazioni per la gestione efficiente dei propri dati.