Storage & dati

Scopri le caratteristiche uniche dei database NoSQL, il loro ruolo cruciale nella gestione delle informazioni e perché rappresentano un progresso fondamentale.

Una database query consente di porre una domanda specifica relativa ai dati in base a un codice predefinito. Viene inviata a un sistema di gestione di database (DBMS) che ottiene una risposta direttamente dal database prima di recuperarla e presentarla.

Redis® è un archivio di strutture di dati in memoria open source utilizzato come database, cache e broker di messaggi. Supporta diversi tipi di dati, offre prestazioni elevate e può gestire milioni di richieste al secondo. Redis® open source è versatile e adatto a scenari che richiedono un rapido accesso ai dati e un’elaborazione in tempo reale.

RAID (Redundant Array of Independent Disks) è una tecnologia di storage che combina più dischi per migliorare prestazioni, sicurezza e tolleranza ai guasti. Utilizzato sia in azienda che a casa, garantisce una gestione dei dati efficiente e affidabile.

Grazie alle numerose funzionalità, PostgreSQL permette di elaborare gratuitamente database di diversi tipi e complessità, con prestazioni ottimali.

Non-Volatile Memory Express (NVMe) è un protocollo di storage ad alte prestazioni per SSD PCIe. Supera le vecchie interfacce come la SATA, offrendo velocità significativamente più elevate e una latenza ridotta, appositamente progettate per la memoria flash, rivoluzionando l'accesso ai dati nei moderni sistemi informatici.

Lo storage edge posiziona strategicamente i dati più vicino all'origine, riducendo al minimo la latenza e conservando la larghezza di banda. Fondamentale per i deploy IoT, integra anche il Cloud computing. I principali vantaggi includono prestazioni migliorate, maggiore sicurezza e operazioni convenienti. Soluzioni di storage diversificate rispondono a esigenze organizzative diverse.

Un data lake è uno spazio di storage centralizzato che permette di conservare dati grezzi, strutturati, semi-strutturati o non strutturati. Offre una grande flessibilità per salvare e analizzare questi dati, in particolare in ambienti di Big Data e Intelligenza Artificiale.

Data Warehousing agisce come un hub, integrando i dati provenienti da diverse origini in un unico repository per l'analisi. Consente alle aziende di eseguire query complesse, scoprire i trend e ottenere informazioni sulle operazioni, guidando il processo decisionale strategico tramite analisi avanzate.

I data warehouse consolidano diverse origini dati, offrendo un'unica fonte di informazioni. Permettono alle aziende di disporre di dati storici e aggiornati per l’analisi, la creazione di report e il processo decisionale informato. I processi ETL (Extract, Transform, Load) preparano i dati per il magazzino, mentre gli strumenti BI sbloccano le informazioni dettagliate.

La visualizzazione dei dati trasforma i dati grezzi in rappresentazioni grafiche come grafici e mappe. Questa pratica aiuta a scoprire modelli e tendenze nascosti, consentendo una comprensione più chiara, un processo decisionale più accurato e una comunicazione efficace delle informazioni complesse su cui i singoli individui e le organizzazioni possono agire.

La trasformazione dei dati converte i dati non elaborati in un formato utilizzabile. Si tratta di un processo che consiste nel modificare la struttura, il formato o i valori dei dati per migliorarne la qualità e prepararli per l'analisi, il reporting, la business intelligence e sbloccare il loro vero valore per un processo decisionale informato.

Il data streaming è un processo di elaborazione di flussi di dati in tempo reale. Questo standard consente un'analisi continua dei dati per ottenere informazioni migliori e consentire un processo decisionale rapido. Il data streaming è spesso utilizzato in domini come i social network.

Lo storage dei dati garantisce la sicurezza e l'accessibilità delle informazioni grazie a tecnologie specializzate. Include uno storage on-premise con server fisici in una struttura aziendale e uno storage Cloud, che utilizza server remoti per una gestione dei dati scalabile e accessibile.

La sicurezza dei dati comprende l’insieme delle buone prassi in materia di protezione da applicare per garantire confidenzialità, sovranità e integrità delle informazioni presenti su un’infrastruttura informatica.

Le pipeline di dati automatizzano la trasformazione dei dati grezzi in informazioni utili attraverso una serie di passaggi. Questi passaggi includono la raccolta di dati da diverse fonti, il perfezionamento e l'invio a un data warehouse, un data lake o un data warehouse.

La modellazione dei dati rappresenta visivamente le strutture e le relazioni dei dati, facilitando la progettazione dei database e una gestione efficiente dei dati. Esistono vari tipi di modelli, come quelli relazionali e dimensionali. Il processo prevede l'analisi dei requisiti, la creazione di modelli concettuali, logici e fisici e la manutenzione. Le tecniche includono la modellazione e la normalizzazione di ER.

Il data mining indica la raccolta, analisi e confronto di dati provenienti da fonti diverse e spesso non connesse tra loro. Le informazioni estratte possono essere utilizzate per numerose finalità, ad esempio il miglioramento dell’efficienza o la previsione di comportamenti.

Un data lakehouse è una forma di architettura che combina le caratteristiche dei data lake e quelle dei data warehouse. Supporta dati strutturati e non strutturati, offrendo un ampio storage (come un data lake) e capacità di query strutturate (come un data warehouse). Questa architettura offre funzionalità di analisi avanzate, IA e ML e gestisce in modo efficiente diversi tipi di dati su larga scala.

La governance dei dati è un sistema di processi e politiche per la gestione e la protezione dei dati. Garantisce la qualità dei dati, la sicurezza e la conformità alle normative. Consente inoltre alle aziende di prendere decisioni migliori, migliorare l'efficienza operativa e ottenere un vantaggio competitivo.

Il backup dei dati è il processo di creazione di copie di dati o file digitali per proteggersi dalla perdita di dati in caso di azioni dannose, incidenti o calamità. Un processo di backup adeguato permette alle aziende di ripristinare i dati rapidamente, con una minima interruzione dell’attività.

Data Analytics è il processo di trasformazione dei dati grezzi in conoscenze utilizzabili. Si tratta di raccogliere, pulire e analizzare i dati per trovare modelli, correlazioni e tendenze nascoste. L’analisi dei dati è di vitale importanza per le aziende in quanto guida il processo decisionale informato, ottimizza le operazioni, identifica le tendenze di mercato e gestisce i rischi.

Il block storage è un tipo di soluzione di storage che salva i dati in blocchi delle stesse dimensioni, sia su hard disk che nel Cloud. Questo permette un accesso più rapido ai dati rispetto ad altri metodi di storage, con la possibilità di aumentare la capacità aggiungendo più dischi quando necessario.

I database SQL sono relazionali e utilizzano il linguaggio SQL per gestire i dati. I database NoSQL sono non relazionali e archiviano i dati secondo schemi flessibili. L'SQL è ideale per le richieste complesse, mentre NoSQL offre maggiore scalabilità per le applicazioni Big Data.

Il data lake archivia dati grezzi e non strutturati, mentre il data warehouse organizza dati strutturati per analisi precise. La scelta dipende dalle esigenze di analisi.