Data Lake: cos’è e perché scegliere Snowflake

Conoscere le tecnologie di data lake oggi è necessario per le organizzazioni che desiderano ottenere il massimo valore dai loro dati. Ma di che cosa si tratta, esattamente, e a che cosa serve?

Nell’articolo di oggi, parliamo proprio delle caratteristiche e delle funzioni delle piattaforme data lake, con un focus sui vantaggi di Snowflake, la Cloud Data Platform che mette insieme diverse funzionalità chiave del lavoro con i dati, in un’unica piattaforma.

Cos’è un data lake

Un data lake è un repository centralizzato dove archiviare grandi quantità di dati grezzi in vari formati. Non va confuso con il data warehouse, che organizza i dati in schemi e tabelle strutturate. Il data lake invece può contenere dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Questa flessibilità lo rende particolarmente utile in contesti in cui i dati provengono da fonti diverse e devono essere conservati in forma originale per future analisi.

A cosa serve

Una piattaforma data lake ha diverse funzioni chiave per l’analisi dati moderna:

1. Permette di archiviare i dati di qualsiasi tipo e formato, dai dati strutturati come tabelle di database, ai dati semi-strutturati come file JSON o XML, fino ai dati non strutturati come video e immagini;
2. Permette di aggiungere e aggiornare i dati senza ridefinire la struttura del database, con una flessibilità che porta a risparmiare tempo e risorse che altrimenti andrebbero destinate alla gestione del database;
3. È accessibile da analisti, data scientist e da tutte le risorse coinvolte nel workflow dei dati, favorendo la collaborazione e la condivisione di informazioni.

In quali fasi del workflow dei dati viene usato il data lake?

Un data lake viene utilizzato principalmente nelle fasi iniziali del lavoro con i dati, che possiamo individuare nei punti seguenti:

1. Data ingestion, ovvero la raccolta di dati da diverse fonti. I dati vengono poi trasferiti nel data lake;
2. Archiviazione dei dati grezzi, nella loro forma originale, per essere riutilizzati in altre analisi.

Successivamente i dati che erano stati raccolti e archiviati nel data lake vengono preparati e uniformati, ed utilizzati nelle fasi di analisi e reporting.

Che cos’è Snowflake e perché sceglierlo come piattaforma data lake

Snowflake è una data cloud platform che offre una soluzione moderna e scalabile per la gestione dei dati. La caratteristica saliente è che combina le funzionalità di un data warehouse e di un data lake, ponendosi quindi come una piattaforma unica per archiviare, gestire e analizzare i dati.

Snowflake è stato progettato appositamente per il cloud, massimizzando scalabilità, flessibilità e performance.

Perché adottare Snowflake come data lake e data warehouse

Come abbiamo detto, Snowflake assolve sia alla funzione di data lake che di data warehouse (ma, a dire il vero, è utile in tutti i data workload). Per questo Snowflake ci sentiamo di suggerire Snowflake come scelta eccellente per le organizzazioni che vogliono gestire i dati in modo più efficace.

Ecco di seguito alcuni dei principali vantaggi di questa piattaforma dati in cloud:

1. È scalabile: scala le risorse in modo automatico in base alle necessità, mantenendo performance ottimali anche quando il volume dei dati aumenta;
2. È flessibile, perché supporta sia dati strutturati che semi-strutturati o non strutturati, rendendolo ideale sia come data lake che come data warehouse, in un’unica piattaforma;
3. È performante ed è in grado di eseguire analisi complesse in tempi ridotti con un rapporto prezzo/prestazioni eccellenti che migliora continuamente nel tempo è una piattaforma sicura, con elevati standard e strumenti di governance che la rendono adatta anche alla gestione di dati sensibili (grazie ai continui miglioramenti delle prestazioni e ottimizzazioni native, che aumentano l’efficienza e conseguentemente riducono i costi, dunque se la stessa query viene eseguita in meno tempo spendi meno. Ciò è documentato dallo Snowflake Performance Index – SPI);
4. È integrabile facilmente con altri strumenti di Data Analytics, machine learning e BI, come ad esempio Tableau o Salesforce Data Cloud.
5. Gestisce e accede a file e tabelle in data lake esterni, anche in formati di file aperti e Apache Iceberg, senza bisogno di copiare o spostare i dati.

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