Cos'è un data lake?
Un data lake è una soluzione di storage centralizzata che permette di conservare grandi quantità di dati grezzi, siano essi strutturati, semi-strutturati o non strutturati. È una piattaforma su larga scala progettata per l'incorporazione, la gestione e l'analisi di dati provenienti da diverse fonti. In questo articolo, esploreremo ciò che è necessario sapere sui data lake, i loro vantaggi, il loro funzionamento e come si integrano nell'ecosistema Cloud di OVHcloud.
Perché si utilizza un data lake?
Con la trasformazione digitale, le aziende generano enormi quantità di dati da diverse fonti: transazioni online, sensori IoT, social network, applicazioni aziendali e così via. Questa esplosione di dati richiede soluzioni di storage adeguate e i sistemi tradizionali raggiungono rapidamente i loro limiti in termini di flessibilità e costi.
Il data lake è caratterizzato dalla capacità di archiviare dati grezzi senza necessità di trasformazione preventiva. In questo modo le aziende possono conservare tutti i propri dati, anche se la loro utilità immediata non è evidente, cosa fondamentale nell'era dei Big Data. Un data lake centralizza quindi le informazioni provenienti da diverse origini e posticipa il momento in cui questi dati devono essere organizzati.
Centralizzazione e riduzione dei data serbatoio
Un datacenter permette di centralizzare i dati provenienti da diverse fonti (CRM, ERP, social network, IoT, etc.) in un unico luogo. Tale centralizzazione riduce il numero di archivi di dati in cui ogni reparto di un'azienda conserva i propri dati senza condividerli. L'accesso completo ai dati favorisce la collaborazione e consente di prendere decisioni più informate.
Una soluzione adatta all'era del Cloud
I data layer moderni, soprattutto se integrati in infrastrutture Cloud, offrono una maggiore flessibilità e scalabilità riducendo al contempo i costi associati all'infrastruttura fisica. Utilizzando una soluzione Cloud offerta da OVHcloud, le aziende possono adattare la capacità di storage in base alle mutevoli esigenze, senza per questo trascurare la disponibilità e la sicurezza dei dati.
Come funziona un data lake?
Un data lake è uno spazio di storage flessibile, in grado di assorbire e conservare i dati nello stato grezzo, senza trasformazione preventiva. Diversamente dai sistemi tradizionali come i data warehouse (EDD), che devono essere strutturati prima di renderli utilizzabili, un data lake permette di differire questo step. Ecco come funzionano:
Raccolta di dati
Un data lake raccoglie dati da diverse fonti: database, sensori IoT, file log, transazioni finanziarie, video, ecc. Questa operazione può essere effettuata in batch o in tempo reale, a seconda delle necessità. Grazie alle capacità di elaborazione in streaming, un data lake è in grado di acquisire flussi di dati in tempo reale. Questa funzione è molto utile per le applicazioni che non permettono perdite, come quelle per il controllo delle transazioni finanziarie.
Salvataggio dei dati.
Una volta ingeriti, i dati vengono memorizzati nel formato originale. Un data lake può gestire tutti i tipi di dati (strutturati, semi-strutturati, ecc...). Uno dei suoi principali vantaggi è la capacità di archiviare questi dati senza strutturazione preventiva, consentendo all’utente di concentrarsi sulla loro rapida e persino in tempo reale.
Un data lake moderno si basa spesso su infrastrutture Cloud che offrono una capacità di storage scalabile quasi illimitata. Le soluzioni Cloud come quelle di OVHcloud permettono di aumentare la capacità di storage in funzione della crescita delle necessità, senza doversi preoccupare dei vincoli legati all'infrastruttura.
Gestione dei metadati e inventario
Con l'aumento della quantità di dati, diventa indispensabile gestirli in modo efficace. I metadati giocano un ruolo fondamentale qui. Descrivono i dati e ne facilitano la ricerca e l'utilizzo. L'inventario dei dati è fondamentale per organizzare le informazioni, semplificandone l'utilizzo da parte dei diversi reparti aziendali.
I metadati consentono inoltre una corretta gestione dei dati, garantendo che le informazioni sensibili o critiche siano gestite in modo sicuro e in conformità con le normative applicabili.
Analizza i tuoi dati
Una volta salvati e indicizzati, i dati possono essere analizzati con uno strumento dedicato. Uno dei principali vantaggi di un data lake è che permette di trattare numerosi tipi di dati con diverse tecnologie di analisi, come l'analisi descrittiva, predittiva o di apprendimento automatico.
I data lake sono spesso associati a strumenti avanzati di analisi e visualizzazione che consentono alle aziende di generare osservazioni pertinenti dai propri dati. L’utilizzo di una soluzione di Cloud analytics facilita inoltre il trattamento e l’analisi dei dati su larga scala.
Vantaggi dei data lake
1. Storage scalabile e a basso costo
Iniziamo con uno dei principali vantaggi del data lake: la sua capacità di archiviare grandi volumi di dati a costi contenuti. A differenza dei database tradizionali, che diventano costosi con l'aumento dei volumi, questa soluzione è relativamente scalabile ed economica. Abbinato a servizi Cloud, come quelli di OVHcloud, permette di ridurre le spese legate all'infrastruttura fisica adattando allo stesso tempo i requisiti di storage in base alla domanda.
2. Flessibilità a livello di storage di dati
Un altro grande vantaggio del data lake è la flessibilità che offre per lo storage di dati non strutturati. Le aziende producono sempre più dati sotto forma di video, immagini, file di testo e interazioni sui social network. A differenza dei database relazionali, un data lake permette di conservare questi dati allo stato grezzo.
3. Accesso centralizzato ai dati
L'accentramento di tutti i dati aziendali in un data lake semplifica l'accesso alle informazioni e l'utilizzo per diversi scopi. Questa centralizzazione permette di rompere i serbatoi di dati, favorendo la collaborazione tra i diversi dipartimenti di un'impresa. In questo modo le aziende possono utilizzare i dati in modo più efficiente per prendere decisioni più informate.
4. Una leva di innovazione
I data lake sono dei veri e propri catalizzatori di innovazione. Raggruppando tutti i dati aziendali, analisti e data scientist possono sperimentare nuovi modelli di data analytics, testare algoritmi di apprendimento automatico e implementare progetti di IA. Permettono di sviluppare analisi predittive, migliorare la gestione delle operazioni e personalizzare i servizi.
5. Ottimizzazione per i Big Data
Un data lake è concepito per rispondere alle esigenze dei progetti di Big Data che richiedono un'elaborazione di volumi massicci di dati. Grazie alla capacità di registrare un gran numero di dati, permettono alle società di ottimizzare lo sfruttamento delle tecnologie del Big Data, come le analisi in tempo reale o l'apprendimento automatico (Machine Learning).
Data lake: alcuni esempi concreti
Settore finanziario
Le istituzioni finanziarie utilizzano i data lake per centralizzare e sfruttare i dati provenienti da diverse fonti, come le transazioni bancarie, le pratiche creditizie e i comportamenti dei clienti. In questo modo è possibile comprendere meglio le abitudini degli utenti, individuare più facilmente le frodi e creare modelli predittivi per una migliore gestione dei rischi.
Salute
Nel settore sanitario, un data lake permette di conservare e utilizzare grandi quantità di dati medici, come le cartelle cliniche e le immagini associate. In questo modo è possibile accelerare le ricerche mediche e migliorare le terapie grazie a una migliore personalizzazione. I data lake offrono anche un accesso rapido a tutti questi dati, essenziali per la ricerca e il miglioramento delle pratiche mediche.
E-commerce
Le e-commerce utilizzano i data lake per comprendere meglio il comportamento dei loro clienti, a partire da dati come lo storico degli acquisti, il controllo della navigazione sui siti Web o le interazioni sui social network. Queste informazioni vengono quindi utilizzate per personalizzare i consigli sui prodotti, ottimizzare le campagne di marketing e migliorare l'esperienza del cliente.
IoT (Internet delle cose)
I dispositivi IoT generano grandi quantità di dati in tempo reale. I data lake vengono utilizzati per archiviare queste informazioni e analizzarle in diversi contesti, come la manutenzione predittiva, la gestione delle infrastrutture o l'ottimizzazione delle catene di produzione. Consentono alle aziende di monitorare e gestire in modo più efficiente i dispositivi connessi, ottimizzando al contempo le prestazioni.
I data lake a confronto con i data lakehouse
Il concetto di data lakehouse è emerso per rispondere ad alcuni dei limiti dei data lake tradizionali. Un data lakehouse combina i vantaggi dei data lake e di un data warehouse (in inglese). I data lakehouse offrono una migliore governance e un'organizzazione dei dati più rigida, mantenendo al tempo stesso la capacità di gestire informazioni non strutturate.
I data lakehouse consentono quindi alle aziende di sfruttare le funzionalità avanzate di analisi dei data lake, adottando le best practice per la gestione dei dati.
Questo approccio ibrido è particolarmente utile per le aziende che desiderano massimizzare la flessibilità e soddisfare i requisiti di governance e prestazioni del data warehouse.
OVHcloud e il data lake
OVHcloud propone diverse soluzioni adattate alle necessità delle società per permettere loro di gestire e analizzare i data lake. Ecco tre prodotti chiave:
Object Storage di OVHcloud
Una soluzione di storage nel Cloud scalabile, ideale per archiviare grandi quantità di dati eterogenei nei data lake. Questa soluzione permette di accedere facilmente a grandi database e di gestirli efficacemente.
Data processing con OVHcloud
Questo servizio permette di usufruire di un'elevata potenza di elaborazione per analizzare grandi insiemi di dati salvati nel data lake, utilizzando l'infrastruttura Cloud per il Machine Learning e l'analisi dei dati.
Big Data Platform di OVHcloud
Una piattaforma completa che fornisce soluzioni per gestire i Big Data. In questo modo le aziende possono elaborare, analizzare e visualizzare in modo efficace i dati archiviati nei data lake.