Implementare a dovere una data lake architecture serve a governare al meglio la crescente necessità di gestire grandi volumi di dati. In questo modo, le aziende possono raccogliere, archiviare e analizzare dati eterogenei attraverso un’unica piattaforma. Tuttavia, per ottenere il massimo da un data lake è fondamentale progettare e gestire l’architettura in modo efficiente.
Grazie all’esperienza diretta, Nimbus Intelligence conosce i segreti di questa attività e riconosce gli errori da non commettere, prendendo in considerazione l’utilizzo delle risorse, i costi e la sicurezza informatica.
Cosa si intende con data lake architecture
Con l’espressione data lake architecture si fa riferimento a un modello per la gestione e l’archiviazione di grandi volumi di dati. In altre parole, un data lake è un repository centralizzato che consente di conservare dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati nel loro formato grezzo e nativo: quindi, oltre che dati tabellari, anche immagini, video e json, per esempio.
Tra le caratteristiche principali di un data lake ci sono la scalabilità, che permette di gestire grandi quantità di dati in modo efficiente, e la flessibilità: supporta diversi tipi di dati e formati. Inoltre, offre accesso diretto ai dati per analisi in tempo reale o batch.
Le componenti principali di un data lake includono lo storage, strumenti per la data ingestion (quindi la raccolta e l’importazione dei dati) e un sistema di catalogazione che utilizza metadati per descrivere e organizzare i dati.
I 7 consigli per settare bene una data lake architecture
Implementare al meglio una data lake architecture fa molta differenza: significa poter ritrovare i dati più rapidamente; assicurarsi che i dati che confluiscono nel data lake siano “puliti” (e quindi più utili) e valorizzare le attività data-driven dell’organizzazione.
1. Fissare degli obiettivi chiari
Il primo modo per settare a dovere una data lake architecture è capire quali sono gli obiettivi: verrà usata come backup e i dati elaborati tramite un data warehouse? Oppure le analisi dei dati verranno eseguite già all’interno della data lake architecture? E ancora: che tipo di analisi?
Si tratta di risposte importanti che condizionano la configurazione.
2. Scegliere la piattaforma più idonea
La piattaforma cloud che supporta la data lake architecture è un altro tassello rilevante. Oggigiorno, ogni cloud provider fornisce una piattaforma dedicata.
Snowflake è la piattaforma scelta da Nimbus Intelligence. Si tratta di una soluzione versatile: in un’unica piattaforma è possibile avere sia il data lake sia il data warehouse. Non sono presenti silo e i dati si trovano tutti in un unico punto e si appoggia ai principali provider di servizi in cloud.
3. Organizzare i dati in modo efficiente
I data lake possono essere visti come grosse scatole vuote. Se i dati vengono inseriti in maniera disordinata, è molto più difficile, poi, recuperarli e usarli per l’attività dell’azienda. Viceversa, se i dati vengono organizzati – per esempio in cartelle e sottocartelle – l’operatività ne uscirà rinvigorita e l’attività sarà più ordinata e quindi più efficace.
Un esempio comune, per quanto possa apparire banale, è una gerarchia “anno > mese > giorno”, che permette di ritrovare rapidamente i dati: così sarà più facile interrogare il data lake.
4. La qualità dei dati prima di tutto
Allo stesso modo, per configurare bene una data lake architecture è essenziale la data quality. Significa che l’organizzazione deve fare in modo che le informazioni siano corrette. A tal fine, può essere utile prevedere operazioni di cleansing in modo tale che il dato si trasformi in informazione.
5. La sicurezza non va sottovalutata
Un altro punto essenziale riguarda la sicurezza. Un data lake include informazioni molto preziose per l’azienda e i suoi clienti. Perciò, è essenziale configurare un sistema di accesso completo, in modo che ai dati più sensibili possa accedere soltanto il personale autorizzato e nessun altro.
Con un numero di accessi ristretto vengono altresì ridotti i punti di vulnerabilità e i potenziali data breach.
6. Automazione e monitoraggio per risparmiare costi e risorse
Inoltre, le organizzazioni devono prevedere sistemi che automatizzino le operazioni più frequenti, come la data ingestion e la pulizia del dato. Si tratta di attività ripetitive, la cui automatizzazione consente al personale di avere più tempo per le analisi.
Il monitoraggio, invece, fa sì che l’azienda possa verificare regolarmente, e anche in tempo reale, il funzionamento della data lake architecture. Ossia, in particolare: i costi, la quantità di informazioni che sono state archiviate nel data lake e il data catalogue.
Non monitorare l’uso del data lake e i costi è un grave errore e potrebbe trasformare in negativo l’implementazione di una data lake architecture.
7. Formare il personale
La formazione del personale è un altro tassello fondamentale nella riuscita della configurazione di una data lake architecture. Oltre all’esperienza diretta, la conoscenza teorica delle principali tecniche di data ingestion e le best practice in tema di gestione dei dati e di cultura data-driven assicurano che le persone che interagiranno con il data lake sapranno cosa fare e come farlo nel modo migliore.
Data lake architecture: “hot” o “cold”
Un ulteriore aspetto di una data lake architecture riguarda il suo utilizzo. L’azienda deve tenere in considerazione quali dati confluiranno al suo interno, quanto spesso verranno utilizzati e come.
Partendo da questo punto, si distinguono due approcci:
- “hot”, o caldo. L’accesso ai dati è quotidiano e il movimento è molto frequente;
- “cold”, o freddo. L’accesso ai dati è meno frequente e i dati sono vecchi: serve conservarli, ma non saranno usati, per esempio, per i report.
La differenza fra i due casi influenza anche il costo del servizio.
Data lake architecture: meglio non commettere errori
Settare a dovere una data lake architecture, perciò, assicura che i risultati che le organizzazioni ottengono sono quelli previsti al momento della scelta.
Dalla piattaforma alla sicurezza, passando per la qualità del dato e il monitoraggio dei costi, i consigli di Nimbus Intelligence assicurano che le imprese possano fronteggiare gli scenari data-driven nel modo più accurato ed evoluto possibile, restando competitivi e avvantaggiandosi di uno strumento scalabile e versatile.
