Data lake vs data warehouse

Le differenze tra un data lake e un data warehouse

Benché entrambi gli approcci mirino a memorizzare i dati per l'analisi, presentano alcune differenze importanti che influiscono sul loro utilizzo in contesti diversi.

Un data lake archivia dati grezzi e non strutturati, pronti per l'utilizzo futuro, mentre un data warehouse organizza dati strutturati ed elaborati per analisi rapide. Il data lake è più flessibile, mentre il data warehouse è ottimizzato per le richieste e i report analitici.

1. Struttura dei dati

Una delle principali distinzioni tra data lake e data warehouse è il modo in cui i dati vengono organizzati e archiviati.

• Un data lake archivia i dati grezzi senza trasformazione, permettendo di conservare file audio, video, documenti di testo, dati in tempo reale e altri formati. Questa flessibilità è adatta alle aziende che vogliono esplorare diversi tipi di dati prima di definirne l'utilizzo finale. I data lake, spesso integrati in ambienti di Cloud computing, sono utili per analisti, scienziati e sviluppatori che lavorano con set di dati di grandi dimensioni ed eterogenei. Ad esempio, un'azienda può centralizzare i dati sui clienti da diverse fonti, ad esempio i social network, i sondaggi sulla soddisfazione e la cronologia degli acquisti.
   
• In un data warehouse, i dati sono preelaborati e organizzati in formato strutturato, spesso sotto forma di tabelle. Questo approccio permette di ottimizzare le analisi, ma limita l'utilizzo di dati non strutturati. Questo sistema è più adatto per le aziende che generano rapporti regolari, ad esempio un negozio che deve strutturare i dati settimanali sulle vendite per ottenere statistiche.

2. Utilizzo dei dati

Il modo in cui i dati vengono utilizzati varia anche tra un data lake e un data warehouse.

• Un data lake permette un approccio esplorativo ai dati, utilizzati per analisi predittive, Machine Learning e applicazioni di Intelligenza Artificiale. L'archiviazione dei dati nel formato non elaborato consente agli analisti di trasformarli e strutturarli in base alle esigenze di ogni progetto. Un team di data scientist, ad esempio, che lavora su modelli predittivi per rilevare le frodi, può utilizzare i dati di un data lake per testare diversi algoritmi di apprendimento automatico.
   
• Un data warehouse è concepito per richieste e report precisi. I dati sono organizzati e pronti per l'analisi aziendale o la creazione di rapporti di BI. Sono quindi ideali per le aziende che desiderano prestazioni ottimali con dati ben definiti. Le query possono essere ottimizzate per soddisfare esigenze strategiche, come l'analisi delle vendite, le prestazioni operative o l'andamento dei costi di produzione.

3. Costo e storage

I costi di gestione dei dati variano in base alla struttura dei dati, al volume da elaborare e alla complessità delle analisi necessarie.

• I data lake utilizzano soluzioni di storage economiche, in particolare tramite il Cloud computing, per conservare enormi quantità di dati. Questa capacità di gestire grandi volumi di dati a un costo contenuto è ideale per le imprese che desiderano conservare i dati grezzi senza investire immediatamente in infrastrutture di elaborazione. Tuttavia, i costi possono aumentare se sono necessari strumenti specializzati, soprattutto per l'analisi in tempo reale, che può richiedere servizi avanzati di data processing.
   
• Lo storage dei data warehouse è più costoso a causa della strutturazione dei dati. Il costo iniziale è elevato, ma la redditività degli investimenti è spesso più rapida grazie ad analisi mirate. Inoltre, poiché i dati sono strutturati, i costi di elaborazione sono generalmente più bassi nel lungo periodo.

4. Sicurezza e governance

Con l'inasprimento delle normative sulla privacy e la sicurezza dei dati, come il GDPR (Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati), la governance dei dati è diventata un aspetto cruciale da considerare quando si lavora con dati sensibili.

• La flessibilità del data lake può comportare problemi di sicurezza e di governance, in quanto l'organizzazione dei dati è meno rigorosa. Conservare dati grezzi e non strutturati espone a vulnerabilità, in particolare per i dati sensibili. Un rigoroso controllo degli accessi e una politica di gestione dei diritti sono essenziali per garantire l'integrità dei dati. Le aziende devono investire in strumenti specifici per proteggere i data lake dagli attacchi informatici e rispettare gli standard di conformità.
   
• I data warehouse hanno regole di governance rigorose, che garantiscono una sicurezza ancora maggiore. Gli utenti dispongono di accesso limitato in base al ruolo, riducendo il rischio di errori o di accesso non autorizzato. Inoltre, i moderni strumenti di analisi Cloud, come quelli di OVHcloud, propongono funzionalità di gestione dei diritti di accesso avanzate, strumenti di monitoraggio e soluzioni di crittografia per una maggiore sicurezza.

Esempi di un Data Lake

Ecco alcuni esempi concreti di utilizzo di un data lake per comprenderne meglio l’utilità:

• Analisi dei log: un'azienda Cloud può salvare i log di attività dei propri sistemi in un data lake . Questi log, grezzi e non strutturati, possono essere analizzati per rilevare anomalie, identificare guasti o ottimizzare le prestazioni.
   
• Dati in tempo reale: una piattaforma e-commerce può archiviare le interazioni degli utenti in tempo reale in un data lake per analizzare il loro comportamento e ottimizzare la conversione. I dati possono essere utilizzati per fornire consigli personalizzati sui prodotti in base alle recenti interazioni dell'utente.
   
• Machine Learning: un data lake è ideale per addestrare modelli di Machine Learning. Le aziende che puntano all'innovazione tramite l'IA possono archiviare dati non strutturati, ad esempio immagini, video o dati testuali, per sviluppare modelli predittivi e ottimizzare le decisioni aziendali.

Esempi di un Data Warehouse

Al contrario, ecco alcuni casi in cui un data warehouse è più adatto:

• Report finanziari: le aziende, come le banche, che devono fornire report finanziari precisi e in tempo reale, utilizzano data warehouse per garantire l'integrità e la rapidità dei dati. Questi sistemi permettono di generare rapidamente bilanci contabili, analisi della redditività e proiezioni di bilancio.
   
• Business Intelligence (BI): le organizzazioni che hanno bisogno di dati strutturati per la business intelligence, come vendite o prestazioni di produzione, scelgono un data warehouse. Ad esempio, un'azienda manifatturiera può utilizzarlo per monitorare la produttività degli impianti e analizzare le prestazioni delle linee di produzione.