Snowflake Connect: AI il 27 gennaio
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Sono lontani i tempi in cui le aziende potevano affidarsi a fogli di calcolo, documenti di testo o file stampati per archiviare e gestire i dati. Oggi la quantità di informazioni da gestire è tale che gli utenti di qualsiasi organizzazione hanno bisogno di un accesso rapido a sistemi affidabili di archiviazione e recupero dei dati. I metodi tradizionali non erano solo troppo lenti, ma presentavano anche problemi come dati ridondanti o isolati, scarsa qualità dei dati, sicurezza debole e mancanza di opzioni di backup e ripristino.
Oggi la maggior parte delle organizzazioni si affida a un sistema di gestione dei database (DBMS) per gestire in modo efficiente ed efficace almeno una parte dei propri dati aziendali. In termini semplici, un DBMS è un software che consente agli utenti di recuperare, archiviare, gestire e manipolare i dati in modo più efficace. Le soluzioni DBMS rappresentano la colonna portante di quasi tutte le applicazioni moderne, dalle semplici app mobili ai sistemi di gestione dei siti web, fino ai software aziendali su larga scala.
In questa guida spiegheremo più nel dettaglio come funziona un sistema di gestione dei database, illustreremo i componenti principali di un DBMS e analizzeremo i diversi tipi di sistemi di gestione dei database.
Un modo per descrivere un DBMS è paragonarlo a un archivio centralizzato e altamente organizzato, in cui i dipendenti possono accedere e gestire in modo sicuro i dati aziendali e i database che li contengono, senza doversi preoccupare di dove siano archiviati o del formato in cui si trovano.
Più nello specifico, un sistema di gestione dei database offre agli utenti un approccio strutturato per creare, aggiornare e interrogare i database, mantenendo al contempo l’integrità dei dati. Inoltre, la natura centralizzata di un DBMS facilita la garanzia di sicurezza, integrità e coerenza dei dati tra utenti e applicazioni diverse.
Un sistema di gestione dei database opera all’interno di un ecosistema più ampio composto da cinque elementi fondamentali che lavorano insieme per gestire i dati in modo efficiente ed efficace:
L’hardware comprende dispositivi fisici come server, personal computer, dispositivi di archiviazione e altre infrastrutture di rete che memorizzano ed elaborano i dati. Può includere anche dispositivi di input/output come tastiere, monitor e stampanti.
Tra i pacchetti software DBMS più diffusi figurano MySQL, PostgreSQL e Oracle Database. Le soluzioni DBMS richiedono inoltre software di rete e strumenti applicativi aggiuntivi che coordinano la comunicazione tra il DBMS e gli altri software operativi.
I dati possono risiedere in un DBMS sia in formato strutturato sia non strutturato. Le organizzazioni si basano su molte tipologie di dati, sia operativi sia analitici, per supportare il business. Ottenere un controllo più efficace su tutti questi dati è uno dei principali motivi per implementare un DBMS.
Le procedure sono le istruzioni e le regole che garantiscono un utilizzo corretto e sicuro di un DBMS. Possono includere protocolli di accesso e uscita, controllo degli accessi, attività di backup, reporting e altro ancora.
Gli utenti sono gli stakeholder che interagiscono con il DBMS. Possono includere amministratori di database (DBA) che supervisionano l’accesso e le prestazioni del DBMS, sviluppatori che utilizzano il DBMS per creare applicazioni che vi interagiscono e utenti finali come dipendenti o partner terzi.
Quando si inizia a utilizzare un sistema di gestione dei database, si scopre che esistono diverse tipologie tra cui scegliere. Queste differiscono in base alle strutture dei dati supportate e a requisiti aziendali come la scalabilità. Di seguito una panoramica dei quattro tipi di DBMS più comuni:
Un sistema di gestione dei database gerarchico è il tipo più semplice di DBMS ed è simile a un file system tradizionale, con cartelle e sottocartelle. Un altro modo per descriverlo è paragonarlo a una bambola russa, in cui ogni record o nodo ne contiene un altro, in una sequenza ordinata. I DBMS gerarchici sono adatti a gestire strutture come organigrammi, sistemi di accesso dei dipendenti o altri dati con una gerarchia ben definita. La struttura rigida rende la navigazione rapida e prevedibile, ma la scarsa flessibilità e l’incapacità di gestire relazioni complesse li rendono poco adatti a molti progetti di dati aziendali.
Un sistema di gestione dei database di rete consente connessioni più complesse tra i record, organizzate in una struttura simile a un grafo che supporta relazioni molti-a-molti. Si può immaginare come una mappa della metropolitana, con stazioni collegate da più linee che consentono percorsi alternativi tra due punti. Un DBMS di rete è più flessibile rispetto a un sistema gerarchico, ma anche notevolmente più complesso.
Un sistema di gestione dei database relazionale (RDBMS) organizza i dati in tabelle composte da righe e colonne ed è il tipo di database più diffuso. Le soluzioni RDBMS utilizzano il linguaggio SQL (Structured Query Language) per interrogare e analizzare i dati. Imponendo strutture e relazioni rigorose, i sistemi di gestione dei database relazionali garantiscono una maggiore accuratezza e coerenza dei dati. Tuttavia, scalare un RDBMS per gestire data set estremamente grandi può risultare costoso e complesso. Esempi includono MySQL, Microsoft SQL Server e PostgreSQL.
Un sistema di gestione dei database orientato agli oggetti (OODBMS) memorizza i dati come oggetti dotati di attributi e comportamenti, rendendone l’utilizzo più intuitivo. È una buona opzione per applicazioni che creano simulazioni in tempo reale o che richiedono una modellazione avanzata dei dati. Tuttavia, le soluzioni OODBMS presentano una curva di apprendimento più ripida, poiché richiedono a sviluppatori e DBA una conoscenza approfondita sia dei principi dei database sia dei concetti di programmazione orientata agli oggetti. Tra gli esempi figurano IBM Db2, Objectivity/DB e ObjectDB.
Per scegliere il sistema di gestione dei database più adatto, è necessario valutare diversi fattori chiave, come scalabilità, prestazioni, costi, sicurezza, facilità d’uso e integrazione. Di seguito alcuni esempi dei DBMS più diffusi e degli ambiti in cui eccellono.
Le piattaforme DBMS cloud-native come l’AI Data Cloud Snowflake offrono alle organizzazioni un unico ambiente per archiviare, utilizzare e condividere i dati. Supportano tutti i tipi di dati, consentendo di unificare dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Operare su un’unica fonte di verità elimina la frammentazione dei dati distribuiti tra sistemi, applicazioni e soluzioni di storage. Molte piattaforme, come Snowflake, supportano anche workload di AI e ML.
I sistemi RDBMS come MySQL memorizzano i dati in tabelle di righe e colonne con strutture piuttosto rigide, che ne limitano l’uso, ma risultano altamente scalabili e in grado di supportare grandi volumi di dati e numerosi utenti concorrenti. La padronanza del linguaggio SQL è fondamentale per utilizzare in modo efficace qualsiasi RDBMS.
I database NoSQL si differenziano dalle soluzioni RDBMS tradizionali perché non memorizzano i dati in righe e colonne, ma in altri formati, come documenti e grafi. Sono particolarmente indicati per strutture di dati con definizioni e relazioni flessibili o in evoluzione. I database NoSQL sono spesso utilizzati per gestire i dati complessi alla base di sistemi come i social network e le analisi su larga scala.
Con la crescente quantità di dati generati e condivisi nell’economia digitale globale, la gestione dei dati basata su file tradizionali risulta sempre meno efficace. I sistemi di gestione dei database offrono un approccio più efficiente e organizzato per recuperare, archiviare, gestire e manipolare i dati. Un DBMS consente inoltre a più utenti di accedere simultaneamente agli stessi dati mantenendone integrità e coerenza. Poiché i dati sono archiviati in modo centralizzato e sicuro, la ridondanza dei dati viene ridotta.
Con l’aumento delle applicazioni basate sull’AI, la gestione dei dati diventerà una sfida sempre più complessa per le organizzazioni di tutti i settori. Per gestire in modo efficiente ed efficace i data set estremamente grandi su cui si basano gli algoritmi di AI e ML, i sistemi di gestione dei database richiederanno sempre più la flessibilità, la scalabilità, la sicurezza e l’efficienza economica offerte dalle piattaforme DBMS cloud-native.
Esistono molti fornitori noti di sistemi di gestione dei database relazionali. MySQL e PostgreSQL sono opzioni open source molto diffuse. Snowflake AI Data Cloud, Amazon Aurora e Google CloudSQL sono sistemi di database cloud-native ampiamente utilizzati. Per i sistemi aziendali o commerciali più tradizionali, molte organizzazioni utilizzano Oracle Database, Microsoft SQL Server e IBM Db2.
I sistemi di gestione dei database relazionali (RDBMS) archiviano i dati in tabelle strutturate composte da righe e colonne. Le relazioni tra le tabelle sono definite tramite chiavi primarie ed esterne. Una chiave primaria è un identificatore univoco per ogni riga, mentre una chiave esterna è un campo di una tabella che fa riferimento alla chiave primaria di un’altra. Le soluzioni RDBMS utilizzano SQL (Structured Query Language) per interrogare e manipolare i dati. Tra i principali vantaggi delle soluzioni RDBMS rientrano un’elevata integrità, coerenza e sicurezza dei dati. Tuttavia, le soluzioni RDBMS spesso incontrano difficoltà con volumi di dati estremamente grandi o con dati complessi, come le risorse multimediali.
Sebbene esistano diversi tipi di sistemi di gestione dei database, i quattro più comuni sono i seguenti.
Un DBMS gerarchico utilizza una struttura ad albero con cartelle e sottocartelle per organizzare e gestire i dati. Utilizza una struttura ad albero con cartelle e sottocartelle per organizzare e gestire i dati.
Un DBMS di rete organizza i dati in una struttura simile a un grafo di record e relazioni chiamate set; a differenza di un sistema gerarchico, i record possono appartenere simultaneamente a più set. Diversamente da un sistema gerarchico, i record possono appartenere simultaneamente a più insiemi.
Un DBMS relazionale organizza i dati in tabelle (o “relazioni”) composte da righe e colonne. Le soluzioni RDBMS utilizzano SQL (Structured Query Language) per manipolare i dati e ricavarne insight.
Un DBMS orientato agli oggetti memorizza i dati sotto forma di oggetti insieme ad attributi chiave e informazioni sul comportamento. A differenza delle soluzioni RDBMS, che appiattiscono i dati in tabelle, i DBMS orientati agli oggetti sono adatti alla gestione di dati più complessi, come testo e immagini.
Un DBMS e SQL non sono la stessa cosa, ma sono complementari. Un DBMS è il software che archivia, recupera e gestisce i dati, mentre SQL è il linguaggio utilizzato per interagire con i dati memorizzati in un DBMS. Un DBMS fornisce il framework per recuperare, archiviare e gestire i dati, mentre SQL consente agli utenti di manipolare i dati all’interno di tale framework.
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