Confronto tra data lake e data warehouse: scegli la soluzione giusta per il tuo business

Che cos'è un data lake?

Un data lake è un repository di archiviazione centralizzato progettato per contenere grandi quantità di dati grezzi nel loro formato originale, non elaborato. I data lake garantiscono una flessibilità di archiviazione dati senza pari. Ecco come:

• Tipi di dati diversificati: i data lake possono archiviare dati non strutturati (ad esempio video, immagini), dati semi-strutturati (JSON, XML) e dati strutturati (tabelle, fogli di calcolo) in un'unica posizione.

• Flessibilità dello schema-on-read: i data lake consentono agli utenti di definire uno schema solo quando si accede ai dati, offrendo una maggiore adattabilità per l'esplorazione e l'analisi dei dati grezzi.

• Progettazione finalizzata alla scalabilità: progettati per gestire grandi quantità di dati, i data lake si adattano in modo efficiente alle esigenze di archiviazione, il che li rende una soluzione conveniente per le aziende che gestiscono grandi set di dati.

Alcuni use case più comuni per i data lake sono:

• AI: i data lake costituiscono la base per la formazione di modelli di machine learning grazie all'accesso a dati grezzi provenienti da diverse origini.

• Data science: consente ai data scientist di sperimentare e analizzare set di dati diversificati, promuovendo innovazione e scoperta.

• Archiviazione dei dati Internet of Things (IoT): i data lake archiviano e gestiscono in modo efficiente imponenti flussi di dati IoT generati dai sensori, garantendo l'accessibilità in tempo reale per l'analisi.

• Analisi esplorativa: le organizzazioni possono sfruttare i data lake per esplorare nuove tendenze e approfondimenti senza le limitazioni di strutture predefinite.

Nel settore healthcare, ad esempio, i data lake sono utili per gestire dati non strutturati, come immagini mediche, note mediche e dati sanitari generati dai pazienti. Nel retail, permettono l'archiviazione di dati non strutturati e semi-strutturati, come recensioni cliente o citazioni sui social media, che i retailer possono analizzare per comprendere il sentiment dei clienti.

Che cos'è un data warehouse?

Un data warehouse è un sistema di archiviazione altamente strutturato utilizzato per archiviare, gestire e analizzare grandi volumi di dati preelaborati. Concentrandosi su informazioni strutturate e organizzate, i data warehouse sono progettati su misura per consentire query e analisi efficienti, diventando così un pilastro dei moderni processi Business Intelligence e decisionali.

Le caratteristiche principali di un data warehouse includono:

• Schema-on-write: i data warehouse utilizzano uno schema predefinito, il che significa che i dati vengono elaborati, puliti e organizzati prima di essere caricati nel sistema. Ciò garantisce elevata coerenza e affidabilità nelle analisi.

• Dati preelaborati e organizzati: a differenza dei dati grezzi in un data lake, le informazioni in un data warehouse sono strutturate e ottimizzate per la reportistica e i dati analitici.

• Focus sui dati strutturati: progettati per dati strutturati, come righe e colonne nei database relazionali, i data warehouse sono perfetti per la gestione di set di dati operativi ben definiti.

• Orientamento alla Business Intelligence: l'obiettivo principale di un data warehouse è abilitare la Business Intelligence trasformando i dati in insight fruibili.

Gli use case più comuni per i data warehouse sono:

• Reportistica: consentono di generare report operativi regolari, come ad esempio performance di vendita o riepiloghi finanziari, con precisione e rapidità.

• Business Intelligence: offrono strumenti di supporto quali dashboard e software di visualizzazione dei dati che guidano il processo decisionale strategico.

• Analisi dei dati storici: consentono di analizzare le tendenze nel tempo mantenendo registri storici di dati strutturati.

• Data mart: fungono da origine per i data mart, che offrono viste specializzate di informazioni, adattate a specifiche funzioni o reparti aziendali.

Nel settore manifatturiero, ad esempio, i data warehouse sono essenziali per processi quali il monitoraggio dell'efficienza della produzione, l'analisi della performance della supply chain e il monitoraggio dei programmi di manutenzione delle apparecchiature. Organizzando i dati strutturati provenienti dalle linee di produzione e dai sistemi della supply chain, i produttori possono garantire una qualità costante e ottimizzare le loro operazioni.

Nel settore dell'istruzione, i data warehouse supportano il monitoraggio delle performance degli studenti, l'analytics delle iscrizioni e la reportistica normativa. Gli istituti scolastici possono utilizzare questi dati strutturati per identificare gli studenti a rischio, valutare l'efficacia dei programmi e rispettare i requisiti di accreditamento.

Differenze principali tra i data lake e i data warehouse

Pur condividendo l'obiettivo comune di gestire grandi quantità di dati, i data lake e i data warehouse presentano differenze sostanziali nell'approccio al trattamento dei dati, nelle finalità applicative e nei vantaggi strategici. Ecco alcune delle distinzioni più importanti:

1. Gestione dei dati e flessibilità

I data lake sono progettati per offrire la massima flessibilità e consentire alle aziende di archiviare dati grezzi e non elaborati nel loro formato nativo. Ciò li rende ideali per sperimentare nuove origini dati o per immergersi nell'analytics esplorativa. D'altro canto, questo livello di flessibilità può comportare delle sfide nella gestione della qualità e della coerenza dei dati nel tempo, ad esempio i "data swamp". Un data swamp è un data lake diventato caotico e disorganizzato a causa di pratiche di gestione dei dati inadeguate. 

I data warehouse, d'altro canto, garantiscono la coerenza e l'affidabilità dei dati grazie all'utilizzo di dati preelaborati. Rappresentano la soluzione ideale per query strutturate e ripetibili, ma il loro approccio strutturato può limitare l'adattabilità a esigenze analitiche impreviste, in particolare in relazione ai dati non strutturati.

2. Scalabilità e performance

I data lake si distinguono per la capacità di gestire grandi volumi di dati provenienti da fonti eterogenee. Sono particolarmente vantaggiosi per le aziende che gestiscono dati non strutturati o semi-strutturati, come feed IoT o flussi social media. Tuttavia, interrogare dati grezzi in un data lake richiede spesso strumenti o skill specializzati, che possono ridurre le performance per gli utenti non tecnici.

I data warehouse sono ottimizzati per le performance, fornendo risultati di query rapidi e coerenti che li rendono preziosi per la Business Intelligence e la reportistica operativa. Le loro performance, tuttavia, comportano costi più elevati a causa dei requisiti di archiviazione e di pre-elaborazione dei dati.

3. Approcci schematici ed esigenze di analisi

L'approccio schema-on-read nei data lake supporta un'analisi flessibile, consentendo agli utenti di definire come sono strutturati i dati al momento della query. Tuttavia, se da un lato questo consente ai tecnici e agli analisti dei dati di esplorare nuovi insight senza vincoli iniziali, dall'altro può complicare la governance e la reportistica a lungo termine.

Con un approccio schema-on-write, i data warehouse forniscono una struttura predefinita che garantisce coerenza tra report e analisi. Sono ideali per settori e organizzazioni altamente regolamentati che necessitano di flussi di lavoro ripetibili e verificabili.

4. Vantaggi strategici

Grazie alla capacità di gestire diverse tipologie di dati, i data lake consentono alle aziende di innovare con modelli di machine learning e di ricavare insight utili da dati non strutturati. Il compromesso risiede nella necessità di strategie di governance dei dati solide per mantenere la massima fruibilità man mano che il volume dei dati cresce.

Al contrario, la natura strutturata dei data warehouse garantisce che i decision-maker possano fare affidamento su dati preelaborati e di alta qualità per una pianificazione strategica e una reportistica accurate. Tuttavia, come già evidenziato, la loro dipendenza dai dati strutturati può limitarne l'applicabilità nel caso di esperimenti analitici più ampi.

5. Considerazioni su governance e sicurezza

Le considerazioni sulla sicurezza e la governance dei dati differiscono tra data lake e data warehouse. I data lake, pur essendo flessibili, spesso pongono sfide di governance, soprattutto quando si tratta di gestire la compliance a normative quali RGPD o HIPAA. 

Senza un tagging e un auditing solidi dei metadati, le aziende che operano in settori altamente regolamentati potrebbero avere difficoltà a garantire la compliance in un ambiente data lake. Al contrario, i dati preelaborati e archiviati nei magazzini sono conformi a rigorosi standard di reportistica e compliance, il che li rende una scelta affidabile per settori come il Finance o l'healthcare.

6. Implicazioni in termini di costi e risorse

Quando si confrontano i costi di data lake e data warehouse, è essenziale considerare sia le spese iniziali che quelle ricorrenti. I costi di configurazione iniziale possono variare notevolmente a seconda della scelta dell'hardware, del software e degli abbonamenti cloud.

I data warehouse richiedono maggiori investimenti iniziali a causa della necessità di pre-elaborazione e archiviazione strutturata, mentre i data lake possono sembrare più convenienti per l'archiviazione dei dati grezzi. Tuttavia, i costi operativi, quali assegnazione del personale, manutenzione ed elaborazione continua dei dati, possono avere un impatto sul costo totale di proprietà di entrambe le soluzioni.

Idee sbagliate comuni sui data lake e sui data warehouse

I fraintendimenti sui data lake e sui data warehouse possono compromettere le decisioni riguardanti le strategie di gestione dei dati. Sfatiamo cinque miti comuni:

Mito 1: i data lake possono sostituire i data warehouse

I data lake offrono flessibilità e scalabilità per l'archiviazione dei dati grezzi, ma non possono sostituire completamente la natura strutturata e ottimizzata in termini di performance dei data warehouse. I data lake sono progettati per l'analisi esplorativa, ma la mancanza di schemi predefiniti li rende meno adatti a flussi di lavoro di Business Intelligence o di reportistica ripetibili che richiedono un'elevata coerenza dei dati.

Mito 2: i data lake sono riservati solo alle grandi aziende

Sebbene i data lake siano stati inizialmente adottati da grandi organizzazioni che gestiscono enormi set di dati, i progressi negli strumenti e nell'archiviazione cloud hanno reso i data lake accessibili ad aziende di tutte le dimensioni. Le piccole e medie imprese (PMI) possono sfruttare i data lake per archiviare diverse origini dati in modo economicamente vantaggioso e supportare l'innovazione attraverso l'elaborazione dei dati per analytics e machine learning.

Mito 3: i data warehouse sono ormai obsoleti rispetto alla tecnologia moderna

I data warehouse restano indispensabili per i dati strutturati e la reportistica operativa, anche nell'era dei big data. Le loro performance ottimizzate per i processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) e per la Business Intelligence garantiscono un valore continuo nei settori regolamentati o per le organizzazioni che necessitano di insight precisi e ripetibili. 

Anche i moderni data warehouse si sono evoluti per integrare funzionalità cloud, diventando così più scalabili e compatibili con le nuove tecnologie.

Mito 4: i data lake sono intrinsecamente disorganizzati

Sebbene i data lake siano noti per trasformarsi in "data swamp" a causa di una governance dei dati inefficace, ciò non costituisce un difetto intrinseco dell'architettura. Implementando solide pratiche di gestione dei dati, come il tagging, la catalogazione e la convalida dei metadati, le aziende possono garantire che i data lake rimangano un repository ben organizzato sia per i dati grezzi che per le query strutturate.

Mito 5: i data warehouse non possono gestire dati non strutturati

Sebbene tradizionalmente focalizzati sui dati strutturati, i moderni data warehouse si sono adattati per supportare formati di dati semi-strutturati, come JSON e XML. Sebbene non siano flessibili come i data lake nel gestire dati altamente non strutturati, possono integrarsi con data mart e soluzioni cloud per soddisfare una gamma di use case più ampia rispetto al passato. Tuttavia, per esigenze legate a dati realmente non strutturati, affiancare un data warehouse a un data lake risulta spesso la soluzione migliore.

Come scegliere la soluzione giusta per la tua azienda

Scegliere tra un data lake e un data warehouse non significa scegliere l'uno o l'altro, ma piuttosto capire come ciascuno si inserisce nella strategia più ampia di gestione dei dati. Ecco cosa considerare:

1. La natura del tuo ecosistema di dati

Considera la diversità e il volume dei dati con cui lavori. Se le tue origini dati includono formati non strutturati come social media, registri di sensori IoT o file audio, un data lake offre la flessibilità di archiviarli ed elaborarli senza schemi predefiniti. D'altro canto, se utilizzi principalmente dati strutturati, come record transazionali o informazioni sui clienti, un data warehouse potrebbe essere più adatto alle tue esigenze.

2. Profondità analitica rispetto a efficienza operativa

Valuta l'equilibrio tra analisi esplorativa e reportistica operativa nella tua azienda. I data lake sono particolarmente adatti ad analisi e sperimentazione avanzate, dove i dati grezzi possono generare insight inaspettati. Tuttavia, per metriche sui dati e KPI standardizzati, in cui coerenza, velocità e ripetibilità sono cruciali, un data warehouse garantisce performance affidabili e accuratezza.

3. Scalabilità e implicazioni sui costi

Sebbene i data lake siano spesso considerati più convenienti grazie alla loro capacità di archiviare grandi quantità di dati grezzi, il vero costo risiede nel rendere tali dati utilizzabili. Prima di prendere una decisione, considera i costi legati alla gestione della governance dei dati, alla catalogazione e agli strumenti di elaborazione.

Di contro, i data warehouse richiedono investimenti iniziali maggiori per via delle necessità di pre-elaborazione dei dati, ma offrono evidenti vantaggi in termini di efficienza nell'analisi operativa, risultando quindi più indicati per dati con modalità d'uso prevedibili. Rifletti in modo critico su come l'evoluzione della tua organizzazione influenzerà nel tempo i requisiti di archiviazione ed elaborazione dei dati.

4. Requisiti di governance e compliance

Se la tua azienda opera in un settore altamente regolamentato, come Finance o healthcare, la capacità di fornire dati strutturati e verificabili tramite un data warehouse è indispensabile. Sebbene i data lake offrano flessibilità, le sfide che presentano in termini di governance possono dare origine a problemi di compliance normativa se non si implementano tagging di metadati e controlli di accesso efficaci.

5. Integrazione strategica con gli strumenti esistenti

Considera in che modo i data lake e i data warehouse si allineano al tuo attuale stack tecnologico e ai flussi di lavoro operativi. Qualora le tue necessità siano compatibili con entrambe le soluzioni, valuta l'adozione di strumenti moderni di gestione dei dati che forniscono integrazioni in grado di collegare data lake e data warehouse, permettendo così di capitalizzare i vantaggi di entrambi gli approcci.

Data lakehouse: colmare il divario

Secondo McKinsey, il mondo degli affari sta entrando in un’era di "ubiquità dei dati", in cui le aziende dovranno adottare un approccio "tutto, ovunque, tutto in una volta" per garantire una gestione efficace dei dati. Devono garantire che i dati siano visibili e condivisibili in tutta l'azienda per diversi scopi. Data lake o data warehouse separati non supportano a sufficienza queste strategie articolate.

I data lakehouse offrono una soluzione innovativa a questa sfida. La loro architettura flessibile di archiviazione dei dati combina la flessibilità di un data lake con la struttura e le performance di un data warehouse. Unendo i due approcci, i data lakehouse superano le limitazioni di ciascuno, proponendo una soluzione che unisce i vantaggi di entrambi per la gestione dei dati moderna.

Le caratteristiche più importanti dei data lakehouse sono:

• Flessibilità dello schema: i lakehouse supportano lo schema-on-read per i dati non strutturati e lo schema-on-write per i dati strutturati e possono dunque adattarsi a un'ampia gamma di use case. Questa doppia capacità consente alle aziende di archiviare dati grezzi mantenendo comunque la possibilità di elaborarli e strutturarli secondo necessità.

• Analytics in tempo reale: grazie al supporto integrato per l'elaborazione dei dati in tempo reale, i data lakehouse consentono alle aziende di agire immediatamente sugli insight. Ciò è particolarmente importante per settori come il Finance, il retail e l'IoT, in cui decisioni tempestive possono avere un impatto significativo sui risultati.

• Gestione dei dati unificata: i data lakehouse consolidano l'archiviazione e l'analytics dei dati in una piattaforma unica, eliminando i silo e migliorando la qualità dei dati nell'intera organizzazione. Questa integrazione garantisce coerenza e affidabilità, riducendo la complessità della gestione di più sistemi.

Use case per i data lakehouse

I data lakehouse sono progettati specificamente per superare sfide quali la scarsa organizzazione dei dati e le limitazioni delle performance. Integrando livelli strutturati e funzionalità di governance, attenuano i rischi associati all'archiviazione di dati non strutturati. 

Inoltre, i meccanismi integrati di indicizzazione e memorizzazione nella cache aiutano a ottimizzare l'esecuzione delle query di dati, consentendo analytics in tempo reale e migliorando le performance sui data lake autonomi.

Le aziende di tutti i settori stanno adottando i lakehouse per unificare le operazioni sui dati. Ad esempio: le aziende di e-commerce possono utilizzarli per unificare i dati strutturati relativi alle transazioni dei clienti con i registri dei flussi di clic non strutturati, abilitando sistemi di raccomandazione in tempo reale. Allo stesso modo, un operatore healthcare può utilizzare i lakehouse per integrare i dati del dispositivo IoT con le cartelle cliniche elettroniche, migliorando la diagnosi e la pianificazione del trattamento.

Entrambi gli scenari dimostrano come i lakehouse possano promuovere l'innovazione mantenendo al contempo l'efficienza operativa. Detto questo, realizzare un lakehouse non è esente da sfide. Le aziende devono gestire flussi di dati sia strutturati sia non strutturati, il che richiede competenze specializzate e strumenti affidabili.

I costi iniziali possono essere più elevati a causa della necessità di infrastrutture e meccanismi di governance avanzati e, senza strategie di gestione adeguate, anche i lakehouse potrebbero presentare problemi di scalabilità o fornire insight non coerenti. Nonostante queste difficoltà, il modello ibrido offerto dai data lakehouse li rende una scelta interessante per le organizzazioni che vogliono massimizzare il valore dei propri dati.

Il ruolo del software moderno nella gestione dati

Le moderne soluzioni software stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende si avvicinano alla gestione dei dati nell'era dei big data. Queste piattaforme semplificano i flussi di lavoro complessi, migliorano l'analytics dei dati e forniscono ai decision-maker insight fruibili e tempestivi:

Semplificando le decisioni

Gli strumenti moderni unificano i processi di archiviazione e analisi dei dati, offrendo ai decision-maker strategici una visione olistica dei propri dati. Si integrano con diverse origini dati per fornire insight in tempo reale e garantire che i leader dispongano delle informazioni necessarie per prendere decisioni basate sui dati con sicurezza.

Fornendo soluzioni cloud scalabili

Le piattaforme cloud consentono alle aziende di scalare le proprie capacità di elaborazione e archiviazione dei dati senza dover effettuare investimenti iniziali significativi in ​​infrastruttura. Questa scalabilità garantisce che le aziende possano gestire set di dati in crescita mantenendo al contempo performance ed efficienza dei costi. Inoltre, le soluzioni cloud garantiscono accessibilità, consentendo ai team di collaborare a progetti sui dati da qualsiasi luogo.

Enfatizzando integrazione e analytics in tempo reale

L'integrazione è fondamentale per massimizzare il valore dei dati. Le piattaforme cloud colmano il divario tra data lake e data warehouse, consentendo flussi di lavoro fluidi tra l'archiviazione di dati grezzi e l'analytics strutturata.

Adotta con successo una soluzione di gestione dei dati

Scegliere tra data lake, data warehouse o un data lakehouse ibrido è una decisione critica che dipende dalle esigenze in termini di dati e dagli obiettivi strategici della tua organizzazione. Workday fornisce strumenti potenti e integrati che colmano il divario tra archiviazione di dati grezzi e analytics strutturata, consentendo alle aziende di sfruttare appieno il potenziale dei loro dati.

Che tu abbia bisogno della flessibilità di un data lake, della precisione di un data warehouse o della versatilità di un lakehouse, le soluzioni scalabili Workday, come Workday Prism Analytics e Workday Adaptive Planning, ti aiutano a sfruttare i punti di forza di ciascun approccio. Grazie all'integrazione perfetta con piattaforme di terze parti, Workday garantisce che la tua strategia dati sia pronta per il futuro.