Che cos'è un data lake? Architettura e vantaggi

I data lake sono sistemi di archiviazione centralizzati per dati grezzi, non strutturati e strutturati. Scopri come consentono analisi flessibili, innovative e avanzate, migliorando il processo decisionale e la governance dei dati.

Nel 2024, le decisioni vengono prese sulla base di fatti e dati disponibili. E il grado di accuratezza di tali decisioni dipende dalla quantità di dati elaborati per visualizzare tali fatti. Pertanto, le entità in grado di elaborare una gamma di dati più ampia rispetto ai propri concorrenti, giungendo al contempo a una decisione vantaggiosa, hanno maggiori possibilità di conquistare il mercato. I data lake sono una delle strategie di gestione e analisi dei dati più diffuse in questi tempi di velocità e precisione.

Qualcosa che può rendere facile la padronanza dei dati. Ma allora, cosa sono questi data lake? Come funzionano? Quali sono le loro caratteristiche significative e rilevanti? Il seguente articolo risponderà a tutte queste domande.

Definizione di data lake

Un data lake è un grande archivio di dati in cui vengono accumulati grandi volumi di dati grezzi e non strutturati nel loro formato originale. Mentre i data warehouse memorizzano solo dati formattati e trasformati, i data lake possono memorizzare qualsiasi tipo di dati: strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Consentono alle organizzazioni di gestire i dati, elaborarli in modo più efficiente e ottenere informazioni da varie fonti.

Caratteristiche del data lake

1. Archiviazione dei dati grezzi

I data lake, invece, archiviano i dati grezzi nella loro forma originale, poiché contengono tutte le caratteristiche dei dati. Ciò rende più facile lavorare con i dati perché è possibile manipolarli in vari modi e forme.

2. Supporto di diversi tipi di dati

i data lake possono essere utilizzati per archiviare dati strutturati come tabelle di database, semi-strutturati file xml e non immagini audio.

3. Consentono di modificare facilmente lo schema

Di conseguenza, i data lake offrono un'architettura schema-on-read, il che significa che lo schema dei dati non viene definito al momento della creazione del data lake, ma al momento dell'analisi dei dati.

4. Promuovere l'esplorazione e la scoperta dei dati

Gli utenti possono analizzare e cercare informazioni in modo più approfondito e trovare nuove informazioni dai dati grezzi che non sono offerte con altri metodi di analisi dei dati.

5. Supportare l'analisi avanzata e l'intelligenza artificiale

I data lake sono al centro dell'apprendimento automatico, dell'apprendimento profondo e dell'analisi avanzata; sono quindi fondamentali per le organizzazioni che desiderano adottare soluzioni di intelligenza artificiale.

Cosa ha portato specificamente alla necessità di un data lake?

I data lake stanno diventando sempre più importanti per le aziende di tutti i settori per diversi motivi:

1. Maggiore agilità dei dati

Attraverso i data lake, le organizzazioni possono raccogliere e analizzare grandi volumi di dati in tempi molto brevi, consentendo così di prendere decisioni aziendali in tempi record.

2. Maggiori capacità di analisi

Il fatto che tutti i tipi di dati siano archiviati in un data lake significa che è possibile effettuare un'analisi completa dei dati, rendendo più facile individuare i modelli.

3. Maggiore scalabilità

I data lake possono crescere orizzontalmente, il che significa che con l'aumentare della quantità di dati, l'infrastruttura di un'azienda non deve essere modificata in modo drastico.

4. Riduzione dei silos di dati

L'integrazione dei dati è un altro vantaggio dei data lake, poiché i dati vengono archiviati in un repository centrale che elimina i silos di dati.

5. Migliore governance dei dati

La governance dei dati è facilitata dall'uso dei data lake, poiché questi centralizzano la gestione dei dati e quindi la qualità, la sicurezza e la conformità.

Cosa fa un data lake?

I data lake, invece, raccolgono dati da varie fonti e li memorizzano nella loro forma nativa per renderli pronti per l'analisi. E se lo scomponiamo:

1. Acquisizione dei dati

A seconda delle fonti, i dati vengono raccolti nel data lake da database, dispositivi IoT, social media e dati in streaming. Possono essere strutturati, semi-strutturati o non strutturati.

2. Archiviazione dei dati

I dati acquisiti vengono salvati nel data lake nello stesso formato in cui sono stati raccolti. Questo approccio garantisce che nessuna informazione vada persa e che i dati possano essere utilizzati in diversi modi.

3. Elaborazione e analisi dei dati

Una volta archiviati, i dati possono essere recuperati e utilizzati per l'analisi applicando diversi strumenti e tecnologie. Ciò comprende l'elaborazione in batch, l'elaborazione in tempo reale, l'apprendimento automatico e altro ancora.

4. Accesso e gestione dei dati

Gli utenti possono accedere ai dati nel lago utilizzando vari mezzi, tra cui: istruzioni SQL, strumenti di analisi dei dati e librerie di apprendimento automatico. Gli strumenti utilizzati nella governance e nella gestione dei dati includono metodi per garantire la qualità e la sicurezza dei dati.

Data Lake Vs. Data Warehouse

Sebbene sia i data lake che i data warehouse siano progettati per archiviare e gestire i dati, presentano differenze significative:

1. Struttura dei dati

Data lake: conserva i dati nella loro forma più semplice ed è caratterizzato dall'assenza di pre-elaborazione.

Data warehouse: elabora i dati in un formato che è più utile per una particolare esigenza aziendale e li organizza in un archivio o in un database.

2. Schema

Data Lake: funziona sulla base dello schema-on-read, il che implica che lo schema dei dati viene creato al momento dell'analisi.

Data Warehouse: utilizza lo schema on write, il che significa che lo schema dei dati viene sviluppato nel momento in cui i dati vengono scritti.

3. Tipi di dati

Data Lake: supporta sia i dati in formato fisso sia i dati parzialmente strutturati o completamente non strutturati.

Data Warehouse: utilizzato principalmente per archiviare dati formattati.

4. Scalabilità

Data Lake: è facile da espandere, il che significa che è facile da gestire orizzontalmente.

Data Warehouse: il secondo tipo è più elaborato e costoso da potenziare.

5. Casi d'uso

Data Lake: adatto per l'analisi dei dati, la modellazione predittiva e l'analisi dei dati operativi.

Data warehouse: ideale per la business intelligence, il reporting e l'analisi operativa.

Gli elementi principali di un data lake

1. Livello di archiviazione

Il livello di archiviazione viene utilizzato per archiviare i dati grezzi nella loro forma nativa ed è l'ultimo livello dell'architettura. Può trattarsi, ad esempio, di un archivio cloud come Amazon S3 o Azure Data Lake Storage.

2. Livello di acquisizione dei dati

Questo livello è responsabile dell'acquisizione dei dati da diverse fonti e del loro caricamento nel data lake in modo ottimale e accurato.

3. Livello di elaborazione dei dati

Il livello di elaborazione dei dati è essenziale per l'elaborazione e la preparazione dei dati acquisiti. Può trattarsi di elaborazione in batch, elaborazione in tempo reale ed elaborazione con machine learning.

4. Livello di gestione dei dati

Questo livello è l'insieme di strumenti e tecnologie per la governance, la qualità, la sicurezza e i metadati dei dati. Alcuni esempi di cataloghi di dati sono Apache Atlas e AWS Glue.

5. Livello di accesso ai dati

Il livello di accesso ai dati è anche responsabile della fornitura di interfacce e strumenti che consentono agli utenti di lavorare con i dati, tra cui motori di query SQL, piattaforme di esplorazione dei dati e framework di machine learning.

Architettura del data lake

La struttura dell'architettura del data lake può essere suddivisa in diversi livelli che aiutano a memorizzare, elaborare e analizzare i dati. Questi livelli includono:

1. Zona dei dati grezzi

La zona dei dati grezzi contiene informazioni nella loro forma più semplice o non modificata. Questo è il primo punto in cui tutti i dati acquisiti vengono ricevuti ed elaborati in questa zona.

2. Zona dei dati puliti

Nella zona dei dati puliti, i dati vengono elaborati per renderli idonei all'uso e conformi agli standard richiesti. Viene utilizzata per un'ulteriore differenziazione ed elaborazione dei dati ricevuti dalla zona precedente.

3. Zona dati curata

La zona dati curata è un luogo di archiviazione per i dati che sono stati pre-elaborati e sono in un formato adatto all'analisi. Questa zona offre dati in un formato facilmente utilizzabile nella business intelligence e per altri scopi simili.

4. Zona di analisi

Questa è l'area dell'organizzazione in cui vengono condotte complesse attività di elaborazione analitica, apprendimento automatico e altre attività correlate. Questa zona utilizza i dati grezzi, puliti e selezionati per fornire approfondimenti.

Vantaggi del Data Lake

1. Maggiore agilità dei dati

Aiutano nel consumo e nell'analisi dei big data in tempo reale e, di conseguenza, consentono un processo decisionale più rapido.

2. Capacità analitiche potenziate

I data lake consentono analisi approfondite e creative poiché memorizzano più tipi di dati in un unico luogo.

3. Maggiore scalabilità

I data lake possono crescere orizzontalmente: ciò significa che l'aggiunta di nuove quantità di dati non rappresenta un problema per l'organizzazione che utilizza questo approccio.

4. Riduzione dei silos di dati

I data lake conservano i dati provenienti da diverse fonti in un unico luogo, in modo che non vi sia frammentazione dei dati e questi possano essere facilmente integrati.

5. Migliore governance dei dati

I data lake aiutano nella governance dei dati poiché tutti i dati archiviati in un luogo centrale possono essere facilmente controllati sotto aspetti quali qualità, sicurezza e conformità.

Sfide dei data lake

1. Qualità dei dati

Mantenere la qualità dei dati può essere difficile perché nel data lake vengono inseriti dati provenienti da fonti diverse e in forme diverse.

2. Governance dei dati

Il compito di una governance dei dati efficace può rivelarsi complesso, soprattutto quando si lavora con un'enorme quantità di dati diversi.

3. Sicurezza

Anche la sicurezza dei dati è una caratteristica fondamentale in un data lake per impedire accessi non autorizzati e fughe di dati.

4. Prestazioni

La gestione e l'ottimizzazione delle prestazioni del data lake possono risultare complesse man mano che il data lake si evolve per gestire una quantità sempre maggiore di dati.

Esempi di data lake

1. Streaming multimediale

Le aziende di streaming basate su abbonamento raccolgono e analizzano i dati sui clienti per perfezionare il sistema di raccomandazione.

2. Finanza

I rischi di portafoglio vengono gestiti attraverso dati di mercato in tempo reale raccolti e archiviati nei data lake dalle società di investimento.

3. Sanità

I data lake nelle organizzazioni sanitarie vengono utilizzati per migliorare le modalità di gestione dei dati dei pazienti, analizzando i dati storici per ottimizzare il percorso del paziente.

4. Vendita al dettaglio

I data lake sono utilizzati nel settore della vendita al dettaglio per raccogliere e amalgamare informazioni provenienti da vari punti di contatto, quali dispositivi mobili, social network, chat e incontri faccia a faccia.

5. IoT

I sensori integrati nell'hardware producono enormi quantità di dati semi-strutturati e non strutturati. I dati relativi a questi aspetti vengono raccolti e archiviati nei data lake per essere utilizzati in futuro nelle analisi.

6. Catena di fornitura digitale

I produttori utilizzano i data lake anche per combinare diversi tipi di dati di magazzino, come sistemi EDI, XML e JSON.

7. Vendite

I data scientist e i tecnici commerciali utilizzano modelli basati sui dati per prevedere il comportamento dei clienti e ridurre al minimo il tasso di abbandono.

Comprendere i casi d'uso dei data lake

1. Analisi avanzate

I data lake consentono l'uso di analisi di alto livello perché raccolgono diverse forme di dati che possono essere elaborati e analizzati facilmente.

2. Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico può trarre enormi vantaggi dai data lake, poiché questi sono grandi serbatoi di dati grezzi che vengono immessi nei modelli di apprendimento automatico dopo un'adeguata elaborazione.

3. Analisi in tempo reale

I data lake facilitano l'analisi in tempo reale poiché sono in grado di accogliere i dati in streaming provenienti dai dispositivi IoT e da altri dispositivi.

4. Elaborazione dei big data

I data lake aiutano nell'elaborazione dei big data poiché si tratta di una tecnica per la raccolta e la gestione di enormi quantità di dati provenienti da più fonti.

In che modo SentinelOne si integra con Data Lake?

La piattaforma SentinelOne Singularity è basata sul Data Lake Singularity per migliorare la sicurezza e l'analisi dei dati. Le organizzazioni possono archiviare dati e analizzare grandi quantità di dati di sicurezza, con conseguente maggiore efficienza nell'identificazione e nella neutralizzazione delle minacce. Questa integrazione è vantaggiosa per le organizzazioni in quanto offre una maggiore visibilità e analisi superiori dal punto di vista della sicurezza dell'organizzazione.

Singularity Data Lake può acquisire dati da qualsiasi fonte primaria o di terze parti utilizzando connettori predefiniti. Normalizza automaticamente utilizzando lo standard OCSF e accelera l'indagine sulle minacce con analisi basate sull'intelligenza artificiale e flussi di lavoro automatizzati. Il Full-stack Log Analytics mantiene i dati critici sempre pronti, esegue ricerche rapide tra i dati a livello aziendale ed elimina la duplicazione dei dati.

SentinelOne previene i problemi e risolve rapidamente gli avvisi con carichi di lavoro automatizzati e personalizzabili. Impara dai dati storici e si prepara alle minacce future. Offre risposte automatizzate con correlazione degli avvisi integrata, regole di rilevamento personalizzate e SIEM . La piattaforma accelera inoltre il tempo medio di risposta e rimuove completamente le minacce con il contesto completo degli eventi e dei log.

Conclusione

I data lake sono una delle soluzioni più efficaci per la gestione dei dati contemporanea, poiché forniscono tutte le funzioni necessarie, compresa la possibilità di ulteriore sviluppo e integrazione di moderni strumenti di analisi. Lo studio ha mirato a identificare i punti di forza e di debolezza dei data lake, aiutando così le organizzazioni a prendere le decisioni giuste riguardo all'utilizzo di questa tecnologia.

FAQs

Cosa significano data lake e data warehouse?

In un data lake, i dati grezzi vengono archiviati nella loro forma originale, consentendo di conservare contemporaneamente vari tipi di dati. D'altra parte, un data warehouse contiene dati elaborati e formattati ottimizzati per query SQL e strumenti di business intelligence.

Walmart, ad esempio, utilizza un data lake per gestire grandi quantità di dati provenienti da più reparti. Esempi di opzioni di data lake includono Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Hadoop on-premise e database NoSQL.

Qual è il valore dei data lake?

1. Versatilità: I data lake possono contenere grandi quantità di dati sia ben organizzati che non strutturati.
2. Adattabilità: I data lake sono adattabili in quanto possono archiviare diversi tipi di dati.
3. Analisi sofisticate: Supportano calcoli complessi come l'apprendimento automatico e l'elaborazione istantanea.
4. Risparmio economico: Consolidando tutti i dati in un unico posto, i data lake rendono l'elaborazione di grandi set di dati più conveniente.

Amazon S3 è un data lake?

Amazon S3 può essere considerato un data lake perché Amazon S3 è in grado di archiviare dati grezzi nel formato nativo, inclusi diversi tipi di dati, e consente agli utenti di analizzare i dati.

Cosa si intende per data lake rispetto a un database?

Un data lake è un archivio di dati grezzi nella loro forma originale e può memorizzare qualsiasi tipo di dati, mentre un database è un archivio di dati in un formato strutturato ed è ottimizzato per un uso limitato ma immediato.

Che cos'è un data lake rispetto a un data lakehouse?

Il primo contiene dati grezzi e non strutturati, il secondo è un data lakehouse, un concetto relativamente nuovo che incorpora l'idea dei data lake ma con la struttura dei data warehouse, risolvendo i problemi dei data lake con l'aiuto dell'aggiunta di un livello di archiviazione.