Data Lake: cos'è e come sfruttarlo

Un data lake ha attirato molta attenzione ovunque in un moderno sistema di storage. Inoltre, no, non è la stessa cosa di un data warehouse . Molte persone potrebbero aver bisogno di acquisire maggiore familiarità con il termine data lake, quindi potrebbero chiedersi cosa siano. Ma le persone coinvolte nella pratica dei dati devono aver già sentito questa parola.

L'azienda utilizza un nuovo strumento per generare ed elaborare grandi quantità di dati per operazioni e progetti di Machine Learning . Viene utilizzato per gestire e organizzare una quantità infinita di dati.

Questo blog discuterà dei data lake, dei loro vantaggi e di come trarne vantaggio. Iniziamo.

Che cos'è un data lake?

Un data lake è un repository di archiviazione scalabile di base che contiene big data grezzi e non raffinati provenienti da molte origini e sistemi diversi nel suo formato originale.

Per capire cosa sono i data lake, pensalo come un lago in cui l'acqua è costituita da dati grezzi che fluiscono da diverse fonti di acquisizione dati e vengono utilizzati per vari scopi interni e rivolti ai clienti. È molto più grande di un data warehouse , come un serbatoio domestico che immagazzina acqua pulita ma solo per una casa e nient'altro.

I data lake utilizzano l'idea del caricamento prima e dell'uso successivo, il che significa che i dati nel repository non devono essere utilizzati immediatamente. Può essere scartato come riproposto quando sorgono esigenze aziendali.

Vantaggi dei dati un lago

I data lake sono generalmente realizzati con hardware a basso costo, quindi sono un modo eccellente per archiviare terabyte o quantità maggiori di dati. I data lake offrono anche servizi end-to-end che rendono più semplice ed economico l'esecuzione di pipeline di dati, analisi in streaming e carichi di lavoro di machine learning su qualsiasi cloud, riducendo tempi, manodopera e costi.

Ecco i vantaggi più importanti dei data lake e come possiamo trarne vantaggio.

1. Rimuove i silos di dati

Per molto tempo, la maggior parte delle organizzazioni ha conservato i propri dati in molti luoghi diversi e in molti modi diversi senza un sistema centralizzato di gestione degli accessi. È stato difficile ottenere i dati e analizzarli in dettaglio.

I data lake hanno modificato questo processo ed eliminato la necessità di silos di dati. Un data lake centralizzato elimina i silos di dati combinando e catalogando i dati e fornendo un'unica posizione per tutte le origini dati. Rende più facile esaminare grandi quantità di dati e capire cosa significano.

1. Non c'è bisogno di schemi predefiniti

Con i data lake non sono più necessari schemi predefiniti. I data lake utilizzano la semplicità di Hadoop per archiviare orde di dati in modalità di scrittura senza schema e di lettura basate su schema, il che aiuta con il consumo di dati.

Il fatto che non siano necessari schemi predefiniti che possano aiutare la tua organizzazione a ottenere il massimo dai propri dati, migliorare la sicurezza e limitare la responsabilità dei dati. I data lake fanno questo fornendo alla tua organizzazione una funzionalità di intelligence basata su cloud che ti offre un modo economico, scalabile e sicuro per archiviare e analizzare i dati in molti formati diversi.

1. Adatto per casi d'uso moderni

Le vecchie soluzioni di data warehouse sono costose, proprietarie e incompatibili con i casi d'uso più moderni. I data lake sono stati creati per risolvere questo problema e garantire che potessero essere modificati in modo permanente per soddisfare le mutevoli esigenze della maggior parte delle aziende.

La maggior parte delle aziende desidera utilizzare l'apprendimento automatico e l'analisi avanzata su dati non strutturati. I data lake offrono scalabilità su scala exabyte. A differenza dei data warehouse, che archiviano i dati in file e cartelle, i data lake hanno l'ulteriore vantaggio di mantenere i dati su architetture piatte e storage di oggetti.

1. I dati possono essere conservati in qualsiasi formato

Uno dei vantaggi più significativi dei data lake è che eliminano la necessità di modellare i dati durante l'importazione dei dati. Puoi archiviare i dati in un data lake in qualsiasi formato, come RDBMS, database NoSQL, file system, ecc.

I dati possono essere caricati anche nel loro formato originale, come log, CSV, ecc., senza alcuna trasformazione.

Un altro vantaggio è che i dati non sono contaminati. Consente all'azienda di ottenere nuove informazioni dagli stessi dati storici. Poiché i dati sono archiviati nella loro forma grezza, non vengono incasinati.

Come trarne vantaggio (Use cases)

Ora che sai cos'è un data lake, abbiamo anche discusso dei suoi vantaggi. Puoi ottenere vari vantaggi quando utilizzi un data lake nel tuo progetto o organizzazione. Discutiamo alcuni casi d'uso per saperne di più.

Proof of Concepts (POC)

L'archiviazione di Data Lake è perfetta per i progetti proof-of-concept. Un proof of concept (POC) è un esercizio in cui si lavora per determinare se un'idea può essere trasformata in realtà.

Può essere utile per casi d'uso come la classificazione del testo, che i data scientist non possono fare con i database relazionali (almeno non senza la pre-elaborazione dei dati per soddisfare i requisiti dello schema). I data lake possono anche fungere da sandbox per altri progetti di analisi dei big data.

Può essere qualsiasi cosa, dalla creazione di dashboard su larga scala all'assistenza con le app IoT, che di solito richiedono lo streaming di dati in tempo reale. Dopo che lo scopo e il valore dei dati sono stati determinati, possono passare attraverso l'elaborazione di estrazione, caricamento, trasformazione (ELT) per essere archiviati in un data warehouse.

Backup e ripristino dei dati

I data lake possono essere utilizzati come alternativa di archiviazione per il ripristino di emergenza perché hanno molto spazio e non costano molto. Poiché i dati sono archiviati nel loro formato nativo, possono anche aiutare con gli audit per garantire la qualità.

Può essere utile se un data warehouse deve disporre della documentazione corretta su come elabora i dati. Perché consente ai team di controllare il lavoro dei precedenti proprietari di dati.

Infine, poiché i dati in un data lake non devono essere utilizzati immediatamente, possono essere utilizzati per archiviare dati a freddo o inattivi a basso costo. Questi dati possono essere utili per richieste normative o nuove analisi in futuro.

Quindi, se utilizziamo correttamente i data lake, possiamo ottenere molti vantaggi. Per questo, l'unica cosa che dobbiamo fare è utilizzare correttamente i data lake.

Conclusione

Un data lake consente alla tua azienda di gestire casi d'uso nuovi ed emergenti. Come modo alternativo per gestire e archiviare i dati, i data lake consentono agli utenti di utilizzare più dati da una gamma più ampia di origini senza dover eseguire prima alcuna pre-elaborazione o trasformazione dei dati. Con più dati disponibili, i data lake consentono agli utenti di analizzare i dati in nuovi modi, il che li aiuta a trovare più approfondimenti ed efficienze.

Le organizzazioni di tutto il mondo utilizzano sistemi e soluzioni di gestione della conoscenza come InsightsHub per gestire meglio i dati, ottenere informazioni più rapidamente e utilizzare maggiormente i dati storici, riducendo i costi e aumentando il ROI.

Il data lake è il tuo modo di organizzare tutti i diversi tipi di dati provenienti da molti altri luoghi. E se sei pronto per iniziare a giocare con un data lake, possiamo aiutarti a iniziare con QuestionPro InsightHub.

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