Vai al contenuto

Data for Breakfast arriva in Italia

Il 19 marzo scopri come fare la differenza con i dati e gli agenti AI.

registrati ora

Che cos’è un data lake? Architettura e casi d’uso

I data lake sono progettati per gestire il volume, la varietà e la velocità dei dati dei nostri giorni e sono diventati un elemento portante dell’infrastruttura dati moderna.

  • Presentazione
  • Che cos’è un data lake?
  • Data Lake vs. data warehouse
  • Vantaggi del data lake
  • Che cos’è l’architettura data lake?
  • Tipi di dati supportati
  • Ciclo di vita dei dati
  • Perché i data lake sono importanti
  • Sfide e casi d’uso dei data lake
  • FAQ sul data lake
  • Clienti che utilizzano Snowflake per i data lake
  • Risorse

Presentazione

In un mondo sempre più data‑driven, le organizzazioni necessitano come non mai di soluzioni di storage e analisi dei dati flessibili, scalabili e convenienti. I data lake sono progettati per gestire il volume, la varietà e la velocità dei dati dei nostri giorni e sono diventati un elemento portante dell’infrastruttura dati moderna.

Oltre a spiegare che cos’è un data lake, questo articolo esamina l’architettura sottostante che lo rende efficace su vasta scala.

Che cos’è un data lake?

Un data lake è un repository centralizzato che consente alle organizzazioni di archiviare ogni tipo di dati strutturati, semi‑strutturati e non strutturati nei loro formati grezzi originali. A differenza dei database o dei data warehouse tradizionali, i data lake non richiedono formattazione o schemi predefiniti prima dell’archiviazione, risultando quindi estremamente agili e flessibili.

Caratteristiche principali

  • Schema‑on‑read: i dati vengono interpretati al momento dell’accesso, non al momento dell’ingestion
  • Supporta tipi di dati diversi: dai file CSV e i dai log JSON alle immagini e ai video
  • Supporta più linguaggi: ad esempio SQL, Spark e altri ancora
  • Scalabile ed economicamente conveniente: basato su un object storage economico, spesso nel cloud
  • Progettato per un’ampia gamma di utenti: dai data analyst ai data scientist e ai data engineer
  • Progettato per l’intero ciclo di vita dei dati: dall’ingestion all’archiviazione, all’elaborazione e alla trasformazione, fino all’analisi avanzata e all’AI

Data Lake vs. data warehouse

Un data lake e un data warehouse sono entrambi utilizzati per l’archiviazione e l’analisi dei dati, ma presentano alcune importanti differenze.
 

  • Struttura dati: un data lake memorizza dati grezzi non elaborati senza una struttura predefinita. Utilizza un approccio “schema-on-read”, in cui i dati vengono organizzati solo quando vi si accede per l’analisi. Un data warehouse richiede la pulizia e la trasformazione dei dati per adattarli a uno schema predefinito prima dell'archiviazione, un processo denominato “schema-on-write”.

  • Tipi di dati: un data lake può ospitare tutti i tipi di dati, compresi i dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati. I data warehouse tradizionali memorizzano principalmente dati strutturati pronti per l’analisi.

  • Utenti e finalità: i data warehouse sono spesso ottimizzati per la business intelligence (BI) e il reporting e sono utilizzati dagli analisti aziendali. I data lake sono spesso utilizzati da data scientist e data engineer per l’analisi avanzata e il machine learning su una più ampia varietà di tipi di dati.

  • Approccio ibrido: molte organizzazioni combinano entrambi i sistemi in un'architettura “lakehouse” per ottenere la flessibilità di un data lake con le prestazioni di un data warehouse.

Vantaggi del data lake

Un data lake offre molti vantaggi alle organizzazioni che vogliono gestire e analizzare dati moderni su vasta scala.
 

  • Storage economico: i data lake si basano su uno storage a oggetti economico, spesso nel cloud, con costi di storage inferiori rispetto ai sistemi tradizionali. Questo rende conveniente archiviare enormi quantità di dati senza una struttura predefinita.

  • Scalabilità per i big data: i data lake sono progettati per gestire il volume e la varietà dei dati odierni e possono supportare agevolmente petabyte di dati. Sono altamente scalabili e possono crescere con le esigenze aziendali.

  • Flessibilità per più tipi di dati: Un data lake può eseguire l’ingestion di qualsiasi tipo di dati, , da qualsiasi fonte e a qualsiasi velocità, sia strutturati, semi-strutturati o non strutturati. Questo approccio “schema-on-read” consente la massima flessibilità per l’esplorazione dei dati.

  • Supporto per l’analisi dei dati avanzata e l’AI: un data lake funge da base flessibile per un’ampia gamma di workload analitici. Supporta analisi avanzate, machine learning e analisi in tempo reale. La capacità di fornire dati grezzi in grandi volumi è essenziale per addestrare i modelli di AI e machine learning.

Che cos’è l’architettura data lake?

Mentre il termine data lake indica il concetto, per architettura data lake si intendono la struttura sottostante e i componenti che consentono a un data lake di funzionare in modo efficiente. È un sistema a più livelli progettato per gestire l’ingestion, l’archiviazione, l’elaborazione, la discovery, la governance e l’utilizzo di data set di grandi dimensioni.

Componenti chiave dell’architettura data lake

Layer

Funzionalità

Layer di ingestion

Carica dati da varie fonti (streaming, batch, IoT, API)

Layer di storage

Memorizza i dati grezzi in un object storage scalabile

Layer dei metadati e di catalogazione

Indicizza, tagga e organizza i dati per migliorarne la discoverability

Layer di elaborazione

Gestisce la trasformazione dei dati tramite strumenti di elaborazione in batch o in tempo reale

Layer di accesso

Consente l’esecuzione di query, l’esplorazione e l’analisi dei dati

Layer di governance e sicurezza

Gestisce la privacy dei dati, i controlli degli accessi, la verifica e la conformità

Tipi di dati supportati

Un data lake è progettato per archiviare enormi quantità di dati grezzi nel loro formato nativo, e quindi supporta un’ampia varietà di tipi di dati. Questi possono essere classificati in tre tipi principali:

Dati strutturati

I dati di questo tipo sono altamente organizzati e possono essere facilmente inseriti in righe e colonne, come un database relazionale o un foglio di calcolo. Hanno uno schema predefinito che semplifica la ricerca, l’analisi e la gestione. Ecco alcuni esempi di dati strutturati.

  • Tabelle di database relazionale: dati organizzati con colonne e righe fisse
  • Fogli di calcolo (ad esempio file CSV): dati tabulari con colonne definite
  • Dati numerici: numeri interi, numeri con virgola mobile, decimali
  • Dati categoriali: etichette o categorie con un numero limitato di valori
  • Dati temporali: valori di data e ora

Dati semi‑strutturati

Questi dati non hanno una rigida struttura tabulare, ma presentano alcune proprietà organizzative che ne facilitano l’analisi rispetto ai dati non strutturati. Spesso contengono tag o marcatori che separano gli elementi semantici e applicano gerarchie. Ecco alcuni esempi.

  • JSON (JavaScript Object Notation): un formato leggero che utilizza coppie chiave‑valore e oggetti nidificati
  • XML (eXtensible Markup Language): linguaggio di markup che definisce una serie di regole per la codifica di documenti in un formato leggibile da esseri umani e da macchine
  • CSV (valori separati da virgole) con strutture complesse: benché il formato CSV di base sia strutturato, può diventare semi‑strutturato con un numero variabile di colonne o dati nidificati all’interno dei campi
  • File di log: spesso contengono valori di data e ora, tipi di eventi e messaggi che possono essere analizzati
  • Database noSQL: documenti o archivi chiave‑valore in cui lo schema può variare tra le voci
  • HTML (HyperText Markup Language): benché sia utilizzato principalmente per le pagine web, contiene elementi strutturati e dati
  • YAML (YAML Ain't Markup Language™): uno standard di serializzazione dei dati leggibile da esseri umani per tutti i linguaggi di programmazione

Dati non strutturati

Poiché questi dati non hanno un formato o un’organizzazione predefiniti, è difficile analizzarli con i metodi tradizionali. Spesso richiedono strumenti e tecniche specializzati come l’elaborazione del linguaggio naturale o il machine learning per estrarre insight. Ecco alcuni esempi di dati non strutturati.

  • File di testo: documenti (.txt, .doc, .pdf), email, post sui social media
  • File immagine: JPEG, PNG, GIF
  • File audio: MP3, WAV
  • File video: MP4, AVI, MOV
  • Dati dei sensori: flussi di dati provenienti da dispositivi IoT che potrebbero non avere una struttura coerente
  • File binari: file eseguibili, formati di dati proprietari

La capacità di archiviare ed elaborare tutti questi tipi di dati nei loro diversi formati nativi è una caratteristica e un vantaggio chiave dei data lake. Questo approccio “schema‑on‑read” offre flessibilità e consente a data scientist e data analyst di esplorare e analizzare i dati in vari modi senza i vincoli di una struttura predefinita.

Ciclo di vita dei dati

All’interno di un data lake, il ciclo di vita dei dati descrive le fasi attraversate dai dati, dalla creazione o acquisizione iniziale fino all’archiviazione o all’eliminazione. È un processo continuo che aiuta a garantire che i dati siano gestiti, utilizzati e governati in modo efficace durante tutta la loro permanenza nel data lake. Questa è una panoramica del ciclo di vita tipico dei dati in un data lake, tenendo presente che le specifiche implementazioni possono variare:

1. Ingestion dei dati. Questa è la fase iniziale in cui i dati provenienti da vari sistemi di origine vengono portati nel data lake. Queste fonti possono essere diverse tra loro, ad esempio database strutturati, log semi‑strutturati, documenti non strutturati, dati streaming da dispositivi IoT, feed di social media e altro ancora. La caratteristica chiave dell’ingestion in un data lake è che spesso si tratta di “ingestion as‐is”, ossia i dati vengono tipicamente caricati nei rispettivi formati nativi grezzi, senza significative trasformazioni iniziali o definizioni dello schema. Questo consente la massima flessibilità per le analisi future. Gli strumenti e i processi utilizzati in questa fase includono caricamento in batch, caricamento streaming in tempo reale e connettori per i dati.

2. Storage e persistenza dei dati. Una volta caricati, i dati grezzi vengono memorizzati all’interno del data lake. L’architettura spesso utilizza sistemi di storage distribuiti come Hadoop Distributed File System (HDFS) o object storage basato su cloud (ad esempio Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage). I dati conservano il loro formato originale, consentendo di applicare in seguito approcci analitici diversi. La scalabilità e la convenienza economica del layer di storage sono fondamentali per gestire i volumi potenzialmente enormi di dati in un data lake. A volte vengono impiegati layer di storage diversi in base alla frequenza di accesso ai dati e alle policy di conservazione.

3. Elaborazione e trasformazione dei dati. In questa fase i dati vengono preparati per l’analisi e l’utilizzo. A seconda dello specifico caso d’uso analitico, i dati potrebbero subire varie trasformazioni, tra cui pulizia, filtraggio, unione, aggregazione e arricchimento. È qui che entra in gioco l’approccio “schema‑on‑read”: lo schema viene applicato durante l’elaborazione dei dati per uno scopo specifico, anziché al momento dell'ingestion. In questa fase vengono utilizzati vari framework e motori di elaborazione, come Spark, Hadoop MapReduce, strumenti di data warehousing connessi al data lake e servizi di elaborazione serverless.

4. Esplorazione e analisi dei dati. Questa è la fase in cui data scientist, analisti e utenti aziendali esplorano i dati elaborati per scoprire schemi, ottenere insight e rispondere a domande di business. Possono utilizzare una varietà di strumenti e tecniche, tra cui query di tipo SQL, strumenti di visualizzazione dei dati, pacchetti di analisi statistica e algoritmi di machine learning. La flessibilità del data lake consente approcci analitici diversificati sugli stessi dati, a seconda delle esigenze specifiche.

5. Utilizzo dei dati e azione. Gli insight e i dati elaborati vengono poi utilizzati da varie applicazioni e utenti a valle. Questo può comportare la generazione di report e dashboard, l’inserimento di dati nei sistemi operativi, l’utilizzo in applicazioni in tempo reale o il supporto alle decisioni aziendali. I dati utilizzati possono avere vari formati ed essere accessibili tramite interfacce diverse, a seconda dell’applicazione che li utilizza.

6. Data governance e sicurezza dei dati. Durante l’intero ciclo di vita, data governance e sicurezza dei dati sono fondamentali. Questo include la definizione e l’applicazione di policy relative alla qualità dei dati, alla gestione dei metadati, al data lineage, al controllo degli accessi, al mascheramento dei dati e alla conformità alle normative. Una governance efficace contribuisce a garantire che i dati contenuti nel data lake siano affidabili, sicuri e correttamente gestiti.

7. Archiviazione ed eliminazione dei dati. Con l’invecchiamento dei dati e la diminuzione del loro valore aziendale, potrebbe essere necessario archiviarli per motivi di conformità o per ottimizzare i costi di storage. Infine, i dati che non sono più necessari possono essere eliminati in base alle policy di conservazione definite. Questa fase finale mantiene il data lake efficiente e conforme nel tempo.

In sostanza, il ciclo di vita dei dati in un data lake è progettato per essere flessibile e adattabile, in modo da consentire alle organizzazioni di caricare enormi quantità di dati eterogenei, elaborarli secondo necessità per specifici casi d’uso analitici ed estrarre preziosi insight mantenendo una governance e una sicurezza adeguate. Il principio “schema‑on‑read” e la separazione tra capacità di elaborazione e storage sono caratteristiche chiave che lo differenziano dai tradizionali approcci di data warehouse.

Perché i data lake sono importanti

Sia dal punto di vista concettuale che da quello dell’architettura, il valore del data lake risiede nella sua capacità di soddisfare le moderne esigenze in materia di dati. Questi sono i principali vantaggi di un data lake. 
 

  • Scalabilità: supporta petabyte di dati senza sforzo
  • Flessibilità: consente l’ingestion di qualsiasi tipo di dati, da qualsiasi fonte, a qualsiasi velocità
  • Risparmio sui costi: costi di storage ridotti rispetto ai sistemi tradizionali
  • Analisi dei dati avanzata: alla base delle tecnologie di intelligenza artificiale, machine learning e analytics in tempo reale
  • Democratizzazione dei dati: ampio accesso ai dati per i team tecnici e non

L’evoluzione verso il data lake moderno

I data lake tradizionali si stanno evolvendo verso architetture data lake moderne, spesso chiamate “lakehouse”, ossia sistemi ibridi che combinano lo storage flessibile dei data lake con le query strutturate e le prestazioni dei data warehouse.

Tendenze nell’architettura dei moderni data lake:
 

  • Implementazione cloud‑native
  • Motori di elaborazione integrati
  • Framework di governance integrati
  • Piattaforme unificate che avvicinano data lake e data warehouse

Sfide e casi d’uso dei data lake

Sfide dei data lake

  • Discoverability dei dati. In mancanza di una corretta catalogazione e gestione dei metadati, gli utenti possono avere difficoltà a individuare e comprendere i dati di cui hanno bisogno.
  • Sicurezza e governance. Per garantire la conformità e proteggere le informazioni sensibili in un data lake sono necessarie solide misure di sicurezza e governance, che possono essere complesse a causa della vastità del data lake e dell’eterogeneità delle sue fonti di dati.
  • Complessità dell’integrazione. La natura eterogenea e spesso non strutturata delle fonti di dati, unita alle dimensioni del data lake, richiede strumenti sofisticati e moderni per evitare di creare una "palude di dati" inaccessibile e impossibile da gestire.

Casi d’uso

  • Pipeline di addestramento AI e ML
  • Elaborazione e analisi dei dati in tempo reale
  • Storage e archiviazione dei dati a lungo termine
  • Consolidamento dei dati aziendali
  • Business intelligence e generazione di report
  • Intelligenza artificiale e analisi dei dati avanzate
  • Analisi predittiva
  • Esplorazione dei dati e analisi dei trend
  • Marketing e customer experience: Customer 360

FAQ sul data lake

Un data lake è un repository centralizzato per l’archiviazione di tutti i tipi di dati grezzi. Un data lakehouse è un’evoluzione di un data lake tradizionale. È un sistema ibrido che combina lo storage flessibile di un data lake con le query strutturate e le prestazioni di un data warehouse.

No, SQL non è un data lake. Un data lake è un repository di archiviazione dati. SQL (Structured Query Language) è un linguaggio utilizzato per interrogare e analizzare i dati memorizzati in un data lake, insieme ad altri linguaggi come Spark.

In un data lake, ELT (Extract, Load, Transform) si riferisce al modo in cui i dati vengono introdotti e preparati per l’analisi. I dati vengono estratti da più fonti e caricati nel data lake nella loro forma grezza. Le trasformazioni, come la pulizia, la strutturazione o l’arricchimento dei dati, avvengono all’interno del data lake in modo che le informazioni possano essere utilizzate per il reporting, il machine learning o altri tipi di analytics.