7 soluzioni di data lake per il 2025

Scopri le 7 soluzioni per data lake che definiranno la gestione dei dati nel 2025. Scopri i vantaggi, gli elementi essenziali per la sicurezza, gli approcci basati sul cloud e i consigli pratici per un'implementazione efficace dei data lake.

Oggi i dati hanno rivoluzionato il mondo degli affari, cambiando tutto, dall'analisi avanzata al processo decisionale in tempo reale. Nella ricerca di una soluzione per gestire fonti di dati enormi e disparate, le soluzioni di data lake sono diventate una pietra miliare delle architetture informatiche odierne. Infatti, solo nei primi quattro mesi del 2024, 35 miliardi di record sono stati esposti a violazioni dei dati, rendendo necessaria l'implementazione di misure di sicurezza dei dati più rigorose, come i data lake per la sicurezza informatica. misure come i data lake per la sicurezza informatica. I data lake sono molto diversi dalle rigide strutture dei data warehouse tradizionali perché consentono l'acquisizione e l'elaborazione di dati in più formati.

Questa flessibilità apre opportunità innovative, ma comporta anche sfide in termini di governance, prestazioni e sicurezza del data lake. Tuttavia, molte aziende stanno lottando per gestire la complessità della migrazione verso un data lake basato su cloud, rimanendo convenienti dal punto di vista dei costi e mantenendo controlli rigorosi per garantire la conformità. Sono state anche elaborate strategie che colmano il divario tra gli approcci del data lake e del data warehouse. Con il panorama dei dati in continua evoluzione, è importante che le aziende determinino la piattaforma di data lake più adatta alle loro esigenze in termini di prestazioni, scalabilità e sicurezza.

In questo articolo esploreremo il concetto di data lake, quali sono i suoi principali vantaggi e perché oggi le organizzazioni stanno passando alle soluzioni di data lake. In questo articolo metteremo in evidenza le 7 tecnologie principali che domineranno gli ambienti di data lake nel 2025, le caratteristiche distintive e il modo in cui risolvono le sfide moderne legate ai dati. Esploreremo come ciascuna soluzione affronta l'acquisizione, la trasformazione, la governance e l'analisi avanzata, compresa l'integrazione con i data warehouse esistenti e le architetture di streaming. Infine, esamineremo i criteri di selezione chiave e le best practice per scegliere la piattaforma giusta.

Che cos'è un data lake?

Un data lake è un archivio centralizzato in una posizione centralizzata che viene utilizzato per memorizzare grandi quantità di dati grezzi nel loro formato originale provenienti da un'ampia varietà di fonti (come database operativi, sensori IoT, flussi di clic e documenti non strutturati). I data lake non richiedono uno schema iniziale, a differenza dei tradizionali database relazionali o delle soluzioni di data lake e data warehouse. Al contrario, i dati rimangono intatti e la struttura viene applicata solo su richiesta (approccio "schema on read"). Ciò offre ai data scientist, agli analisti e agli sviluppatori la flessibilità necessaria per estrarre informazioni senza essere vincolati da rigidi limiti.

Le ricerche prevedono una crescita dei dati del 28% all'anno, il che richiede l'uso di nuove tecnologie per gestire tale crescita. In questo contesto, i data lake sono diventati una soluzione essenziale, un ambiente indipendente dal fornitore per archiviare grandi quantità di dati. I data lake offrono un modo per unificare i dati provenienti da diversi canali, ma il loro approccio "archivia tutto" può creare paludi di dati o risorse mal gestite. Senza un solido framework per la classificazione, la provenienza e la sicurezza dei dati, i data lake diventano rapidamente caotici, rendendo difficile la conformità e l'analisi avanzata.

Ecco perché le moderne soluzioni di data lake si concentrano sulla governance, la reperibilità e l'automazione per mantenere i dati utilizzabili e affidabili.

Necessità di soluzioni di data lake

Le soluzioni di data lake vengono adottate dalle organizzazioni per molte ragioni, tutte legate alla necessità di fornire analisi flessibili e ad alto volume. Di seguito sono riportati i fattori chiave che spingono le imprese moderne a costruire o modernizzare le loro architetture di data lake:

1. Crescente volume e varietà dei dati: Le imprese stanno generando una quantità senza precedenti di dati strutturati e non strutturati provenienti dai social media, dalle app mobili, dai sensori IoT e dalle API dei partner. Questi carichi non sono sufficientemente scalabili e flessibili per i sistemi di database tradizionali. Un data lake basato su cloud ad alta capacità è un metodo economico per archiviare i dati per analisi future.
2. Analisi on-demand e machine learning: Gli analisti e gli scienziati dei dati desiderano disporre rapidamente dei dati grezzi senza dover attendere i processi ETL. L'ambiente flessibile del data lake incoraggia la sperimentazione e l'analisi avanzata, come la modellazione predittiva, consentendo ai team di interrogare e trasformare i dati in base alle necessità. I data lake, abbinati a framework ML avanzati, possono fornire informazioni in tempo reale e migliorare il processo decisionale.
3. Sicurezza e governance dei data lake: i data lake memorizzano dati enormi e variegati e, di conseguenza, vi è un'urgente necessità di sicurezza dei data lake quali la gestione degli accessi basata sull'identità (IAM), la crittografia e l'auditing. Le nuove soluzioni includono controlli granulari per garantire la conformità alle normative GDPR e CCPA, elemento che mancava nelle prime iniziative relative ai data lake.
4. Efficienza operativa: Il consolidamento dei dati in un unico repository elimina i silos e, dato che sempre più unità aziendali richiedono informazioni basate sui dati. La duplicazione su più sistemi specializzati può essere ridotta dai team per minimizzare i costi generali. Inoltre, trasformazioni avanzate come la pulizia, la normalizzazione o l'arricchimento dei dati con fonti esterne possono essere eseguite in un unico punto di controllo.

7 Soluzioni di data lake nel 2025

Le moderne piattaforme di data lake sono progettate per acquisire, archiviare, trasformare e proteggere grandi quantità di dati e fornire funzionalità quali automazione, governance e analisi in tempo reale.

In questa sezione esamineremo sette soluzioni leader per data lake con punti di forza distintivi per soddisfare le diverse esigenze di un'azienda.

SentinelOne

SentinelOne Singularity Data Lake è una piattaforma unificata basata sull'intelligenza artificiale che trasforma i dati grezzi in informazioni utili. Centralizza l'acquisizione dei dati da fonti disparate, consentendo indagini in tempo reale, rilevamento delle minacce e risposta automatizzata. SentinelOne Data Lake elimina i silos di dati e semplifica l'analisi, consentendo alle aziende di migliorare le prestazioni di sicurezza mantenendo la piena visibilità e il controllo dei propri dati.

Panoramica della piattaforma

1. Analisi basata sull'intelligenza artificiale: Singularity™ Data Lake utilizza algoritmi avanzati di intelligenza artificiale per individuare modelli, rilevare anomalie e prevedere minacce future prima che diventino minacce reali. Ciò consente all'organizzazione di analizzare enormi set di dati in tempo reale per rispondere in modo proattivo ai rischi emergenti. La piattaforma correla gli eventi, fornisce informazioni utili e semplifica le indagini complesse. L'analisi automatizzata consente ai team di dedicare meno tempo all'analisi manuale e più tempo alle iniziative strategiche.
2. Acquisizione dati unificata: Funziona senza problemi con fonti di prima parte e di terze parti, senza tralasciare alcun dato critico. L'onboarding dei dati è semplificato grazie a connettori predefiniti e il time-to-value è ridotto. Consolida i dati provenienti da più ambienti, inclusi cloud, on-premise e sistemi ibridi, in un'unica posizione accessibile. Questo abbatte i silos di dati e offre alle organizzazioni la possibilità di avere una visione completa del loro panorama operativo.
3. Conformità OCSF: i dati acquisiti vengono normalizzati e strutturati all'interno di Singularity™ Data Lake utilizzando l'Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF). La standardizzazione garantisce la compatibilità e facilita l'integrazione con altri strumenti e sistemi di sicurezza informatica. La coerenza nel modo in cui i dati vengono elaborati e analizzati offre ai team di sicurezza un ambiente di lavoro meno complesso. La piattaforma consente un processo decisionale più rapido e una migliore interoperabilità nell'ecosistema di sicurezza grazie all'allineamento con OCSF.

Caratteristiche:

1. Acquisizione completa: combina i dati provenienti da qualsiasi fonte e non tralascia mai alcuna informazione critica.
2. Analisi assistita dall'intelligenza artificiale: offre approfondimenti dettagliati su minacce, comportamenti e prestazioni tramite l'apprendimento automatico.
3. Risposta in tempo reale: Consente la rapida eliminazione delle minacce grazie a approfondimenti basati sul contesto.
4. Visibilità a livello aziendale: Elimina i silos di dati per un monitoraggio olistico del cloud, degli endpoint e di altri domini.
5. Ottimizzazione delle prestazioni: monitora le analisi e si adatta facilmente alle esigenze aziendali.

Problemi fondamentali risolti da SentinelOne

1. Duplicazione dei dati: rimuove le copie ridondanti dei dati per garantire un'archiviazione e un recupero efficienti.
2. Visioni frammentate della sicurezza: Centralizza i set di dati per fornire una visione unificata del panorama delle minacce aziendali.
3. Tempi di indagine prolungati: I flussi di lavoro automatizzati e le analisi basate sull'intelligenza artificiale accelerano il tempo medio di risposta.
4. Conservazione limitata dei log: offre un'archiviazione sicura a lungo termine dei dati mission-critical.
5. Processi manuali: Regole automatizzate personalizzabili e correlazioni di avvisi riducono i costi operativi.

Testimonianze

“Utilizzo SentinelOne Singularity da alcuni mesi e mi ha davvero impressionato, in particolare per la sicurezza basata sull'intelligenza artificiale che rileva e risponde automaticamente alle minacce in tempo reale. La piattaforma è facile da gestire e gestisce in modo efficiente minacce e malware.” – ADDETTO ALLA SICUREZZA IT E ALLA GESTIONE DEI RISCHI

Trova valutazioni e recensioni degli utenti su SentinelOne Singularity™ Data Lake su Gartner Peer Insights e PeerSpot.

Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC)

Informatica IDMC è una piattaforma che copre l'acquisizione, la trasformazione, la governance e l'analisi dei dati. L'architettura consente alle organizzazioni di creare pipeline, garantire la qualità dei dati e tracciare la provenienza lungo l'intera pipeline. IDMC dispone di connettori integrati che aiutano a creare sinergie tra un data lake e un ambiente di data warehouse.

Caratteristiche:

1. Catalogo dati basato sull'intelligenza artificiale: i nuovi set di dati vengono rilevati automaticamente, con l'assegnazione di metadati e record di provenienza.
2. Servizi di qualità dei dati: garantisce la coerenza della formattazione, della deduplicazione e della convalida.
3. Acquisizione ad alta velocità: Sistemi on-premise, applicazioni SaaS o fonti IoT in grado di caricare dati in blocco o in streaming.
4. Governance sicura: la soluzione include controlli di accesso basati sui ruoli, crittografia e moduli di conformità.

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Palantir Foundry

Palantir Foundry può implementare analisi su clienti governativi e aziendali. Foundry supporta l'analisi collaborativa tra i vari reparti trattando i dati come oggetti all'interno di un'ontologia. Fornisce ai professionisti dei dati un livello semantico che aiuta a comprendere le relazioni.

Il suo controllo degli accessi garantisce inoltre la sicurezza del data lake, consentendo solo al personale autorizzato di accedere ai dati sensibili.

Caratteristiche:

1. Modello di dati basato sull'ontologia: Mappa le entità e le relazioni del mondo reale sui dati grezzi.
2. Strumenti di collaborazione: I set di dati possono essere manipolati da più team con il controllo completo della versione.
3. Pipeline ad alte prestazioni: Si adatta orizzontalmente per gestire l'acquisizione di grandi quantità di dati in più formati.
4. Governance granulare: La classificazione dei dati per la conformità è interconnessa con la gestione delle identità.

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SAP HANA

SAP HANA offre elaborazione in memoria e analisi in tempo reale tra carichi di lavoro operativi e analitici. Per i data lake, HANA utilizza il suo archivio colonnare per elaborare dati non strutturati e transazioni SAP ERP tradizionali. Esegue analisi sui dati in tempo reale ed è in grado di memorizzare record grezzi e non trasformati.

Supporta la pianificazione delle risorse aziendali, la gestione della catena di fornitura e altri sistemi mission-critical attraverso il suo ecosistema.

Caratteristiche:

1. Motore colonnare in memoria: Supporta query in meno di un secondo su grandi volumi di dati.
2. Funzioni ML e predittive native: Include algoritmi avanzati per la scienza dei dati in tempo reale.
3. OLTP/OLAP ibrido: Trasmette in streaming i carichi di lavoro transazionali e le analisi in un unico ambiente.
4. Integrazione con le app SAP: l'integrazione con app come Concur, SuccessFactors e altre è incorporata in modo nativo in S/4HANA.

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Azure Data Factory

Azure Data Factory è un servizio di integrazione dati completamente gestito da Microsoft che orchestra il trasferimento dei dati da una varietà di fonti in un data lake basato su cloud. La mappatura dei flussi di dati fornisce un ambiente senza codice, ma è possibile eseguire trasformazioni personalizzate tramite notebook o script. Data Factory può alimentare pipeline di analisi con dati in tempo reale o pianificati abbinati ad Azure Data Lake Storage o Synapse Analytics.

Caratteristiche:

1. Pipeline personalizzabili: un'interfaccia drag-and-drop per progettare flussi ETL/ELT.
2. Ricco ecosistema di connettori: supporta database SQL, app SaaS, fonti di big data e altro ancora.
3. Ambiente Spark scalabile: Potenzia i processi con il ridimensionamento dinamico delle risorse di calcolo.
4. Trigger basati sugli eventi: acquisisce i dati all'arrivo dei file o in occasione di eventi aziendali specifici.

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Matillion ETL

Matillion ETL è progettato per rendere accessibili le trasformazioni di dati su larga scala. Matillion semplifica la creazione di pipeline ETL per cloud warehouse o data lake concentrandosi su un'interfaccia utente intuitiva. Gli utenti possono definire visivamente i flussi di lavoro dall'acquisizione iniziale alle trasformazioni avanzate. Accelera i tempi di realizzazione dei progetti per le aziende di medie dimensioni che non dispongono di un team dedicato all'ingegneria dei dati, ma che necessitano comunque di una gestione robusta e di grandi volumi.

Caratteristiche:

1. Lavori di trasformazione grafica: semplifica la creazione di flussi di lavoro complessi, dall'acquisizione alla fusione.
2. Implementazione sui principali cloud: Integrazioni native con i servizi dati AWS, Azure e GCP.
3. Connettori estesi: Include CRM, ERP e strumenti di marketing per una migliore connettività.
4. Ingombro ridotto: Matillion è uno strumento cloud-native che si adatta ai picchi di utilizzo.

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StreamSets

StreamSets fornisce una piattaforma basata su DataOps per l'acquisizione e la trasformazione continua dei dati con evoluzione dello schema e funzionalità di streaming in tempo reale. Le sue pipeline si adattano ai dati di diverse fonti, evitando che il processo di acquisizione si interrompa quando compaiono nuovi campi o formati. StreamSets può anche unificare i lavori batch e di streaming e alimentare contemporaneamente un data lake e un data warehouse.

Caratteristiche:

1. Gestione dello schema drift: Gestisce campi o strutture di dati imprevisti al volo.
2. Monitoraggio in tempo reale: Dashboard delle prestazioni della pipeline e del tasso di errore.
3. Implementazione multi-ambiente: Supporta ambienti ibridi e multi-cloud, che abbracciano sistemi on-premise e applicazioni SaaS.
4. Controlli di integrità dei dati: Garantisce la coerenza dei dati tramite checksum, versioning e avvisi sulle anomalie.

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Come scegliere la soluzione ideale per il data lake?

Quando si sceglie la giusta piattaforma data lake, è necessario valutare attentamente prestazioni, sicurezza, integrazione e costi. La sezione seguente illustra sette aspetti da considerare, dall'analisi dell'ecosistema attuale alla governance, in modo da poter progettare un'architettura che sfrutti la potenza delle soluzioni data lake senza essere sopraffatti dalla proliferazione dei dati.

1. Valutare la compatibilità dell'ecosistema esistente: Verificare come la soluzione data lake funziona con i provider cloud esistenti, nonché con i database on-premise, gli strumenti di BI e i data warehouse. Questa incompatibilità può comportare costose riprogettazioni o ostacolare i flussi di lavoro di analisi. Idealmente, la piattaforma scelta dovrebbe disporre di connettori plug and play e API aperte. La fluidità dei flussi di dati e le interruzioni minime sono confermate da prove di concetto approfondite.
2. Dare priorità alla sicurezza del data lake: le misure di sicurezza dei data lake non sono negoziabili, dato che i data lake di solito memorizzano dati personali sensibili, documenti finanziari o proprietà intellettuale. Cerca invece soluzioni che crittografino i dati inattivi e in transito, utilizzino l'accesso basato sull'identità e registrino l'attività degli utenti per la verifica. Alcuni fornitori hanno aggiunto al mix un sistema avanzato di rilevamento delle anomalie, che segnala letture o scritture sospette. Se la conformità è fondamentale (ad esempio, GDPR o HIPAA), assicuratevi che la piattaforma sia certificata per i requisiti di conformità.
3. Valutazione della scalabilità e delle prestazioni: Gli strumenti meno avanzati possono rallentare con volumi massicci e alta concorrenza. Assicurati che la soluzione supporti cluster di calcolo distribuiti, livelli di cache o motori in memoria per gestire rapidamente query di grandi dimensioni. Valuta le capacità di auto-scalabilità se hai carichi di lavoro irregolari (ad esempio, picchi di acquisizione giornalieri). Con benchmark di prestazioni testati per le dimensioni dei tuoi dati, puoi mantenere stabili i tuoi SLA.
4. Trova l'automazione nell'onboarding e nella trasformazione dei dati: L'agilità è ostacolata dai processi manuali. La scoperta automatizzata dei metadati, l'inferenza dello schema o le pipeline di trasformazione sono disponibili su piattaforme che consentono ai team di dati di concentrarsi su attività a valore aggiunto invece che su lavori di routine. I framework per ETL/ELT che gestiscono le variazioni di formato riducono l'attrito nell'aggiunta di nuove fonti. Gli stakeholder meno tecnici trovano particolarmente utili la progettazione basata su GUI o le pipeline basate su modelli.
5. Controllare la gestione dei metadati e la provenienza dei dati: Per una governance efficace è necessaria una provenienza completa, dall'origine e dalle trasformazioni fino a ogni singolo record. Il temuto "data swamp" viene prevenuto da strumenti che catalogano automaticamente i nuovi set di dati. Inoltre, rende le informazioni più facilmente reperibili, consentendo agli analisti di trovare ciò di cui hanno bisogno, dove ne hanno bisogno, più rapidamente. Per garantire la conformità, di solito è necessario tracciare la provenienza per mostrare come i dati sono stati raccolti, elaborati e utilizzati.
6. Valutare le strutture dei costi: Le soluzioni di data lake possono applicare tariffe basate sullo storage, sull'utilizzo della potenza di calcolo o sugli eventi di acquisizione. Alcune semplicemente raggruppano tutto in una tariffa per nodo o per istanza. Se i volumi di dati crescono rapidamente, è importante evitare spese incontrollate. Per carichi di lavoro variabili, alcune organizzazioni preferiscono prezzi pay-as-you-go, mentre altre scelgono sconti per un utilizzo impegnato per stabilizzare il budget.
7. Considerate la flessibilità ibrida e multi-cloud: La maggior parte delle applicazioni aziendali viene eseguita su più cloud e/o in locale. La distribuzione geografica, il failover e l'ottimizzazione dei costi si ottengono con soluzioni ibride che coinvolgono più fornitori. Verificate inoltre se lo strumento è in grado di replicare o federare i dati su AWS, Azure, GCP o nel vostro data center. Ciò garantisce resilienza e mitiga il vendor lock-in, fornendo al contempo una governance centralizzata.

Conclusione

Alla fine, abbiamo imparato come i data lake occupino il centro della moderna gestione dei dati, combinando l'acquisizione di dati grezzi, l'archiviazione di grandi volumi, l'analisi flessibile e le trasformazioni avanzate in un unico dominio. Le soluzioni di data lake consentono di importare i dati IoT in streaming nei propri data lake o di unificare i dati silos dei vari reparti, aprendo nuove opportunità di approfondimento e innovazione. Ma tutto questo è possibile solo se l'architettura è in linea con gli obiettivi aziendali e si risolvono aspetti quali la sicurezza dei data lake, la governance dei metadati e l'ottimizzazione dei costi.

Abbiamo visto che ciascuna delle sette piattaforme presentate ha una propria serie di caratteristiche, dall'attenzione alla sicurezza alla modellazione basata sull'ontologia. Per fare una scelta informata, un'azienda deve testare casi d'uso reali, esaminare l'integrazione con l'ecosistema esistente e assicurarsi che il supporto operativo sia solido. Se fatto correttamente, un data lake può diventare una risorsa strategica, consentendo progressi nel machine learning, decisioni basate sui dati e un vantaggio competitivo a lungo termine in un mondo ricco di dati.

Con SentinelOne Singularity Data Lake, potete consentire alla vostra azienda di stare al passo con le minacce, mantenendo al contempo una visibilità e un controllo completi. Contattateci oggi stesso per saperne di più o per prenotare una demo personalizzata.

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FAQs

Che cos'è un data lake e in cosa differisce da un data warehouse?

Un data lake è un archivio che contiene dati grezzi nel loro formato nativo, mentre un data warehouse definisce uno schema in anticipo ed è ottimizzato per l'analisi. I data lake funzionano secondo un modello "schema-on-read", che offre flessibilità per i dati non strutturati o semi-strutturati.

D'altra parte, i data warehouse normalmente trattano dati strutturati e puliti per consentire una rapida generazione di report. I data lake sono la scelta migliore per l'analisi esplorativa e i casi d'uso di machine learning perché contengono informazioni più ampie e meno elaborate.

Vantaggi delle soluzioni di data lake basate su cloud?

Le soluzioni di data lake basate su cloud con elevata scalabilità e prezzi pay-as-you-go non richiedono ingenti investimenti iniziali in hardware. Queste soluzioni facilitano inoltre l'accesso globale per i team distribuiti e supportano strumenti di analisi avanzati all'interno dello stesso ecosistema cloud. I costi di archiviazione vengono ridotti spostando i dati a cui si accede raramente su livelli più economici grazie a funzionalità integrate come l'auto-tiering. Inoltre, la maggior parte dei provider cloud offre servizi di intelligenza artificiale e analisi nativi che sono integrati in modo nativo con il vostro data lake.

In che modo i data lake basati su cloud avvantaggiano le aziende?

Implementando un data lake basato su cloud, si eliminano gli oneri operativi come la manutenzione dell'hardware in loco. La rapida elasticità consente alle aziende di far fronte a picchi improvvisi di dati, come aumenti stagionali del traffico o espansioni notturne, senza dover riprogettare l'architettura. I data scientist possono anche avviare cluster di analisi su richiesta, quindi i data lake basati su cloud accelerano anche i tempi di acquisizione delle informazioni.

Inoltre, i fornitori di servizi cloud offrono spesso funzionalità native di governance dei dati, sicurezza e auditing che rendono più semplice la conformità.

Quali misure di sicurezza sono essenziali per i data lake?

La sicurezza dei data lake deve essere solida e può includere la crittografia dei dati inattivi, la crittografia dei dati in transito e controlli rigorosi dell'identità e degli accessi. La tracciabilità di chi ha consultato o modificato i dati è garantita nella sicurezza dei data lake con la registrazione degli audit, mentre gli strumenti di rilevamento delle anomalie individuano modelli di utilizzo sospetti. Le normative sulla privacy sono rispettate con autorizzazioni basate sui ruoli o anche con controlli basati sugli attributi per limitare i campi sensibili. Inoltre, molti includono anche politiche avanzate di rilevamento delle minacce o zero trust per impedire il movimento laterale in ambienti condivisi.

Quali sono le migliori piattaforme di data lake nel 2025?

SentinelOne Data Lake, Informatica IDMC, Palantir Foundry, SAP HANA, Azure Data Factory, Matillion ETL e StreamSets sono alcune delle principali piattaforme di data lake. Ciascuna di esse soddisfa esigenze organizzative diverse, alcune incentrate su trasformazioni senza codice, streaming in tempo reale o governance avanzata. La scelta migliore dipende dallo stack tecnologico già in uso, dagli obblighi di conformità o dai requisiti di prestazioni.

Spesso, un proof of concept chiarisce quale piattaforma è più adatta alle proprie esigenze.

Come possono le aziende utilizzare in modo efficace l'analisi dei data lake?

La governance dei dati è fondamentale per le aziende all'inizio, poiché garantisce che i dati siano catalogati, documentati e non duplicati. Le query su larga scala e la modellazione predittiva possono essere gestite dai team attraverso motori distribuiti come Spark o framework ML specializzati. Gli sforzi relativi ai dati si concentrano sull'identificazione di problemi aziendali ad alto impatto, come l'abbandono dei clienti o l'ottimizzazione della catena di fornitura.

Infine, un data lake combinato con un solido data warehouse o una pipeline di streaming in tempo reale completa un ecosistema di analisi che fornisce risultati reali.