Che cos'è un data lake? Architettura e vantaggi

Ogni azienda prende decisioni cruciali. Se si basa su informazioni errate, l'intera organizzazione può subirne le conseguenze. Dietro ogni decisione importante ci sono dati affidabili. Senza di essi, i problemi possono emergere in seguito. I data lake archiviano i dati provenienti da fonti diverse, tutte legate alla vostra organizzazione.

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.

In questa guida vedremo che cosa sono i data lake. Ne approfondiremo il significato, le applicazioni, l'architettura, le funzionalità e le integrazioni. Scoprirete perché sono preziosi per le aziende e quali sono le differenze tra un data lake e un data warehouse.

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

Definizione di data lake

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.

Che cos'è un data lake? I data lake sono archivi di dati completi e autorevoli, utilizzati per la business intelligence, le analisi avanzate dei dati e il machine learning. Raccolgono in un unico luogo grandi volumi di dati grezzi e non strutturati, conservandoli nel formato originale. A differenza dei data warehouse, non seguono una gerarchia o una struttura di archiviazione. Non richiedono uno schema e possono conservare i dati in ogni fase della loro elaborazione.

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

Caratteristiche dei data lake

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.

1.  Archiviano i dati grezzi

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.

I data lake, invece, archiviano i dati grezzi nella loro forma originale, preservandone tutte le caratteristiche. Questo semplifica il lavoro sui dati, che possono essere manipolati in modi e formati diversi.

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.

2.  Supportano diversi tipi di dati

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

I data lake possono archiviare dati strutturati, come le tabelle di database, semistrutturati, come i file XML, e non strutturati, come immagini e file audio.

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.

3.  Semplificano la modifica dello schema

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.

I data lake adottano quindi un'architettura schema-on-read: lo schema dei dati non viene definito quando si crea il data lake, ma quando si analizzano i dati.

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.  Favoriscono l'esplorazione e la scoperta dei 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.

Potete analizzare e cercare informazioni più a fondo, ricavando dai dati grezzi nuove informazioni che altri metodi di analisi non offrono.

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.

5.  Supportano l'analisi avanzata e l'IA

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:

I data lake sono alla base del machine learning, del deep learning e dell'analisi avanzata. Sono quindi fondamentali per le organizzazioni che vogliono adottare tecnologie di IA.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.

Come funzionano i data lake?

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.

Un data lake può riunire e archiviare dati provenienti sia da ambienti on-premise sia dal cloud. Potete usarlo per lo storage e il compute.  I dati possono avere qualsiasi formato e confluire nel vostro data lake senza richiedere uno schema specifico. Immaginate il data lake come un fiume in cui le informazioni confluiscono quando volete e vengono custodite senza perdite.

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.

Questi dati provengono dall'ambiente aziendale, dai dipendenti e da soggetti esterni che interagiscono con la vostra organizzazione. Potete organizzarli e prepararli in seguito, per poi ricavarne insight preziosi con le piattaforme di data lake.

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 e data warehouse a confronto

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

Ecco le principali differenze tra un data lake e un data warehouse:

Data lake: conserva i dati nella loro forma più semplice ed è caratterizzato dall'assenza di pre-elaborazione.2. Schema

Elementi chiave di un data lake

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.

1. Livello di archiviazione

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

Il livello di archiviazione conserva i dati grezzi nel loro formato originale ed è l'ultimo livello dell'architettura. Può essere, per esempio, un servizio di archiviazione cloud come Amazon S3 o Azure Data Lake Storage.

4. Scalabilità

2. Livello di acquisizione dei dati

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

Questo livello acquisisce i dati da diverse fonti e li carica nel data lake in modo efficiente e accurato.

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

3. Livello di elaborazione dei dati

Gli elementi principali di un data lake

Il livello di elaborazione è essenziale per trattare e preparare i dati acquisiti. Può includere l'elaborazione batch, quella in tempo reale e quella per il machine learning.

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.

4. Livello di gestione 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.

Questo livello comprende gli strumenti e le tecnologie per la governance, la qualità, la sicurezza e i metadati dei dati. Apache Atlas e AWS Glue sono esempi di cataloghi di 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.

5. Livello di accesso ai 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.

Il livello di accesso ai dati fornisce anche le interfacce e gli strumenti con cui gli utenti lavorano sui dati, tra cui motori di query SQL, piattaforme di esplorazione dei dati e framework di machine learning.

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:

L'architettura di un data lake si articola in diversi livelli per archiviare, elaborare e analizzare i dati. Questi livelli includono:

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.

1. Zona dei dati grezzi

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.

La zona dei dati grezzi contiene le informazioni nella loro forma originale, senza modifiche. È il primo punto in cui arrivano i dati acquisiti, che vengono poi elaborati in questa zona.

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.

2. Zona dei dati puliti

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.

Nella zona dei dati puliti, i dati vengono elaborati per renderli utilizzabili e conformi agli standard richiesti. Qui i dati ricevuti dalla zona precedente vengono ulteriormente distinti ed elaborati.

1. Maggiore agilità dei dati

3. Zona dei dati selezionati

2. Capacità analitiche potenziate

La zona dei dati selezionati archivia dati preelaborati in un formato adatto all'analisi. I dati sono così facilmente utilizzabili per la business intelligence e altri scopi simili.

3. Maggiore scalabilità

4. Zona di analisi

4. Riduzione dei silos di dati

In questa zona si svolgono analisi complesse, attività di machine learning e altre attività correlate. La zona utilizza dati grezzi, puliti e selezionati per generare insight.

5. Migliore governance dei dati

Vantaggi dei data lake

Sfide dei data lake

1. Maggiore agilità nella gestione 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.

Facilitano l'utilizzo e l'analisi dei big data in tempo reale, accelerando così il processo decisionale.

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

2. Capacità di analisi avanzate

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

I data lake favoriscono analisi ampie e creative perché archiviano diversi tipi di dati in un unico luogo.

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.

3. Maggiore scalabilità

1. Streaming multimediale

I data lake possono espandersi orizzontalmente: le organizzazioni che adottano questo approccio possono quindi aggiungere nuovi dati senza difficoltà.

2. Finanza

4. Meno silos di dati

3. Sanità

I data lake raccolgono dati da fonti diverse in un unico luogo, evitando la frammentazione e facilitando l'integrazione dei dati.

4. Vendita al dettaglio

5. Migliore governance dei dati

5. IoT

I data lake semplificano la governance dei dati: l'archiviazione centralizzata facilita il controllo della qualità, della sicurezza e della conformità.

6. Catena di fornitura digitale

Sfide dei data lake

7. Vendite

1. Qualità dei dati

Comprendere i casi d'uso dei data lake

Mantenere la qualità dei dati può essere difficile perché il data lake acquisisce dati provenienti da fonti diverse e in formati differenti.

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. Governance dei dati

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.

Gestire efficacemente la governance dei dati può essere complesso, soprattutto quando si lavora con grandi quantità di dati eterogenei.

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.

3. Sicurezza

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.

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

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.

4. PrestazioniLog 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.

Gestire e ottimizzare le prestazioni del data lake può diventare difficile quando la quantità di dati aumenta.

Conclusione

Esempi di data lake

Esaminiamo alcuni esempi diffusi di data lake nel 2025 per capire come funzionano e vengono utilizzati:

Il data lake di Uber

Uber elabora oltre 100 petabyte di dati nel suo data lake basato su Apache Hadoop. La piattaforma gestisce in tempo reale i dati delle corse, le posizioni degli autisti, gli algoritmi di determinazione dei prezzi e i sistemi di rilevamento delle frodi. Potete vedere quando scattano le tariffe dinamiche nelle ore di punta - il data lake di Uber elabora simultaneamente milioni di richieste di corse, dati sui flussi di traffico e sulla disponibilità degli autisti. Gli ingegneri di Uber hanno sviluppato Apache Hudi appositamente per l'elaborazione incrementale dei dati, così da aggiornare le tabelle senza ricalcolare interi dataset.

Il data lake di Netflix

Netflix archivia le abitudini di visione, i metadati dei contenuti e le interazioni degli utenti in AWS S3 come data lake principale. Questo funge da motore di personalizzazione dei contenuti. Il sistema elabora migliaia di miliardi di eventi al giorno tramite cluster Apache Kafka per alimentare gli algoritmi di raccomandazione. Quando vedete suggerimenti personalizzati di film, il data lake analizza la vostra cronologia di visione, le vostre abitudini di pausa e i tassi di completamento confrontandoli con quelli di utenti dal profilo simile. Netflix ha recentemente introdotto un Media Data Lake dedicato alla gestione di risorse video, audio e immagini per addestrare modelli di machine learning sui contenuti stessi.

Il data lake di Capital One

Capital One ha costruito l'architettura del proprio data lake su Snowflake, con solide funzionalità di osservabilità e monitoraggio dei costi. La piattaforma Slingshot offre insight dettagliati sull'utilizzo dei dati, sui costi e sulle prestazioni di tutti i dataset archiviati. Potete tracciare ogni transazione e modifica dei dati tramite registri di controllo completi che soddisfano i requisiti normativi. Il data lake di Capital One gestisce dati sensibili mantenendo piena visibilità sulle modalità di accesso e sulla provenienza dei dati.

Casi d'uso dei data lake

I data lake risolvono problemi aziendali concreti in diversi settori. Ecco alcuni scenari in cui le organizzazioni li utilizzano:

• Rilevamento delle frodi in tempo reale nei servizi finanziari: Le banche archiviano insieme lo storico delle transazioni, i modelli di comportamento dei clienti e i feed esterni di threat intelligence. Potete eseguire modelli di machine learning che analizzano le abitudini di spesa e segnalano le attività sospette in pochi millisecondi.
• Manutenzione predittiva delle apparecchiature industriali: Raccogliete in un unico repository i dati dei sensori dei macchinari, i registri di manutenzione e le condizioni ambientali. Combinando lo storico dei guasti con le letture dei sensori in tempo reale, potete prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino.
• Consigli personalizzati sui contenuti delle piattaforme multimediali: Archiviate insieme lo storico di visualizzazione degli utenti, i metadati dei contenuti, le interazioni sui social media e i dati demografici. Potete creare motori di raccomandazione che suggeriscono film, articoli o prodotti sulla base di analisi comportamentali complesse.
• Ottimizzazione della catena di approvvigionamento nel commercio al dettaglio: Combinate i dati di inventario, le previsioni meteo, le metriche sulle prestazioni dei fornitori e i modelli di domanda dei clienti. Potete prevedere le carenze di scorte, ottimizzare i percorsi di consegna e adeguare le decisioni di acquisto in base a più fonti di dati.
• Ricerca clinica e sviluppo di farmaci: Aggregate cartelle cliniche, dati genomici, risultati di studi clinici e letteratura medica in formati strutturati. Se dovete identificare modelli terapeutici o interazioni farmacologiche, potete interrogare contemporaneamente diversi tipi di dati.
• Sistemi intelligenti di gestione del traffico urbano: Archiviate insieme i dati dei sensori del traffico, gli orari dei trasporti pubblici, le condizioni meteorologiche e i calendari degli eventi. Potete ottimizzare i tempi dei semafori, prevedere gli schemi di congestione e modificare i percorsi dei trasporti pubblici nelle ore di punta.
• Migliorare l'esperienza dei clienti nelle telecomunicazioni: Unificate i dati di fatturazione, gli schemi di utilizzo della rete, le interazioni con il servizio clienti e le informazioni sui dispositivi. Potete individuare opportunità di upselling, prevedere l'abbandono dei clienti e risolvere più rapidamente i problemi di rete.
• Valutazione del rischio per la sottoscrizione di polizze assicurative: Combinate lo storico dei sinistri, le valutazioni degli immobili, le immagini satellitari e i dati meteorologici per una valutazione completa del rischio. Potete definire i prezzi delle polizze con maggiore precisione e individuare gli immobili ad alto rischio prima di emettere la copertura.

Come si integra SentinelOne con un data lake?

La piattaforma Singularity™ Data Lake di SentinelOne valorizza i vostri dati. Raccogliete in un unico luogo insight utili per agire, provenienti da tutta l'azienda. Potete trasformare i vostri dati in una delle vostre risorse di sicurezza più preziose.

Potete:

• Rilevare le minacce in tempo reale con la ricerca delle minacce basata sull'IA
• Ottenere maggiore visibilità riunendo dati da qualsiasi fonte
• Crescere con facilità normalizzando tutti i dati in OCSF man mano che l'azienda si espande

Altri data lake offrono spesso funzionalità limitate a un prezzo elevato. Singularity™ Data Lake è una piattaforma completa con prezzi prevedibili, trasparenti e accessibili, che vi garantisce il massimo valore dal vostro investimento.

Per rilevare le minacce nei vostri archivi di dati cloud, potete usare anche Singularity™ Cloud Data Security. Rileva malware ed exploit zero-day in pochi millisecondi con motori di rilevamento basati sull'IA. Inoltre, potete analizzare gli oggetti direttamente nei vostri archivi di dati cloud e assicurarvi che nessun dato sensibile esca dal vostro ambiente. Offre anche una copertura completa e supporta framework normativi come GLBA, PCI-DSS, HIPAA e molti altri. L'integrazione del data lake di SentinelOne è inclusa anche nella sua piattaforma AI-SIEM, utilizzata per l'analisi dei log, lo streaming dei dati in tempo reale e l'acquisizione dei dati. Se volete acquisire e analizzare i dati degli eventi di sicurezza, scoprite Singularity™ Data Lake for Log Analytics. Rileva e risolve gli incidenti in tempo reale. È un potente strumento di visualizzazione dei dati: potete creare dashboard personalizzate in pochi clic salvando le query come dashboard.

Conclusione

Ora avete un'idea di cosa siano i data lake e di come funzionino. Se vi chiedete «Ho bisogno di un data lake?», la risposta è sì. La vostra azienda crescerà e gestirete dati provenienti da fonti molteplici e diverse. Il tempo è denaro, e lo sono anche le informazioni. Il vostro prossimo grande traguardo potrebbe nascere dal valore racchiuso nei vostri archivi di dati. Non lasciatevelo sfuggire.

Se avete bisogno di assistenza per predisporre o configurare il vostro data lake, potete contattare il SentinelOne team. Saremo lieti di aiutarvi.