Data Lake e Data Warehouse sono soluzioni indispensabili per tutte le aziende che fanno analisi dei dati. Entrambi servono a immagazzinare e gestire dati, ma hanno caratteristiche, architetture e utilizzi diversi.
Lo sviluppo del cloud e l’arrivo di nuove soluzioni innovative come Snowflake stanno cambiando ulteriormente il mercato, permettendo alle aziende di ottimizzare – e combinare – l’uso delle due tecnologie.
Nell’articolo approfondiamo:
- le caratteristiche del Data Lake e del Data Warehouse;
- le differenze;
- il modo in cui il cloud computing sta cambiando l’approccio delle organizzazioni verso queste tecnologie;
- le innovazioni tecnologiche di Snowflake, che puoi implementare e integrare con altri strumenti di BI grazie ai servizi dedicati di Ecoh Media.
Che cos’è un Data Lake?
Un Data Lake è un sistema di archiviazione che raccoglie grandi quantità di dati grezzi. Può contenere al suo interno dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.
In altre parole, in un Data Lake puoi raccogliere nel loro formato originale le informazioni provenienti da fonti svariate: CRM, fogli Excel, social, immagini, contenuti multimediali, ERP ecc. Puoi poi pulire e preparare questi dati per analizzarli nel formato di cui hai bisogno.
Per questo motivo l’uso di Data Lake si presta perfettamente per l’analisi dei big data in molti settori di business, ma anche all’addestramento di modelli ML e al data mining. Pensa ad esempio al settore sanitario, dove possono essere presenti diversi formati di dati, dalle anagrafiche, alle radiografie, ma anche finanza, retail, manifatturiero ecc.
Un altro comparto in cui i Data Lake sono strategici è l’IoT, dove si verifica lo scambio di diversi formati di dati che possono però essere un enorme valore aggiunto per la business analytics.
Le caratteristiche più vantaggiose di un Data Lake moderno sono:
- La scalabilità, per gestire volumi di dati crescenti, senza compromettere le prestazioni;
- La flessibilità, per supportare vari tipi di dati, senza la necessità di una struttura rigida.
Quali sono i limiti del Data Lake? Richiede una gestione corretta e accurata dei dati, altrimenti trovare le informazioni pertinenti e analizzarle diventa molto difficile.
Che cos’è un Data Warehouse?
Un Data Warehouse è invece un database strutturato, progettato appositamente per supportare query e analisi aziendali. A differenza del Data Lake, utilizza uno schema definito per organizzare i dati e facilitare la ricerca da parte degli utenti. In questo modo, ottimizza le prestazioni di interrogazione e reportistica.
All’interno di un Data Warehouse quindi vengono collezionati i dati strutturati provenienti da fonti svariate, interne ed esterne all’azienda. Tali dati vengono preparati e gestiti attraverso processi ETL, prima di essere analizzati per fornire insights di valore per l’azienda.
I principali vantaggi nell’uso di un Data Warehouse sono quindi da rintracciare nella qualità dei dati (puliti, trasformati e strutturati) e nelle performance elevate nell’esecuzione delle query. Si tratta oggi di tecnologie indispensabili per le strategie di business intelligence.
L’aspetto forse più rilevante è però che il Data Warehouse consente alle aziende di avere una unica “source of truth” e cioè un’unica fonte di dati accurati e affidabili su cui basare le analisi aziendali.
Il limite dei Data Warehouse è però che sono tecnologie meno flessibili dei Data Lake, e richiedono dati gestiti e strutturati.
Data Lake vs Data Warehouse: le differenze
Di seguito, illustriamo in maniera schematica le principali differenze tra Data Lake e Data Warehouse:
Data Lake
Dati non strutturati, semi-strutturati, strutturati, nel loro formato di origine.
Costo di gestione generalmente inferiore
Utilizzo principale: Machine learning, Big Data, Data Mining
Data Warehouse
Dati strutturati, preparati e gestiti con flussi ETL
Costo di gestione più elevato
Utilizzo principale: Business Intelligence, Reporting, Insights
Data Lake e Data Warehouse in cloud: cosa è cambiato rispetto al passato?
L’adozione sempre più diffusa del cloud computing ha rivoluzionato anche l’approccio ai Data Lake e ai Data Warehouse. In passato, le aziende investivano in infrastrutture hardware costose e complesse da gestire per immagazzinare i dati. Con l’avvento delle piattaforme in cloud, invece, sia i Data Lake che i Data Warehouse diventano più scalabili e più facili da gestire.
Due caratteristiche tipiche delle soluzioni cloud computing hanno cambiato anche il mercato di queste tecnologie: la scalabilità elastica che permette di pagare solo per le risorse effettivamente utilizzate e l’adozione di protocolli di sicurezza sempre più rigidi da parte dei provider cloud.
Questi vantaggi stanno facendo sì che un numero crescente di aziende preferisca migrare i propri dati al cloud.
Non solo: molte organizzazioni hanno iniziato a preferire soluzioni che fondono le funzionalità di Data Lake e Data Warehouse per ridurre i costi, avere flussi di lavoro continui e senza interruzioni e non rinunciare a nessuno dei vantaggi offerti dalle due tecnologie.
La data platform Snowflake in Cloud con funzionalità di Data Lake e Data Warehouse
Una delle tecnologie più innovative per la gestione dei dati è Snowflake, una piattaforma dati cloud-native che combina le funzionalità di Data Lake e Data Warehouse, in un’unica soluzione. Questo la rende particolarmente adattabile a diversi contesti, anche in integrazione con altri strumenti di analytics come Tableau Software o a CRM aziendali come Salesforce.
Le caratteristiche che distinguono Snowflake sono:
- architettura separata tra storage e calcolo, che permette quindi di scalare in modo indipendente l’archiviazione e la potenza di calcolo;
- il supporto per dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati, senza necessità di trasformazioni complesse;
- Gestione di file e tabelle archiviati in un data lake storage esterni, incluso il supporto di formati open file e Apache Iceberg, senza dover copiare o spostare i dati.
- le query ad alte prestazioni per ridurre i tempi di elaborazione;
- l’integrazione con strumenti come Tableau, CRM Salesforce ecc;
- la compatibilità con Provider Cloud come AWS, Azure, Google Cloud ecc;
- la possibilità di lavorare con dati provenienti da diverse fonti senza problemi di compatibilità.
- pipeline di dati e workflow automatizzati per una gestione efficiente.
- sicurezza, grazie a crittografia end-to-end, gestione degli accessi e audit logging.
Quindi l’uso di una piattaforma Data Lake e Data Warehouse come Snowflake permette alle organizzazioni di centralizzare la gestione dei dati, avere una unica source of truth attendibile, automatizzare i flussi di lavoro, mantenere i dati in sicurezza e integrare la cloud platform con altri strumenti per la business analytics e la BI.
Dal momento che Snowflake è una piattaforma cloud, non devi neanche investire in server fisici e/o hardware e paghi solo per le risorse che utilizzi davvero, abbattendo i costi.
Quindi hai un flusso di lavoro più veloce e continuo, dati più affidabili e costi ridotti.
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