{"id":120724,"date":"2017-06-09T00:00:00","date_gmt":"2017-06-08T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mdirector.com\/2017\/12\/25\/cose-un-data-lake\/"},"modified":"2024-04-23T10:30:58","modified_gmt":"2024-04-23T08:30:58","slug":"cos-e-un-data-lake","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mdirector.com\/it\/blog\/cos-e-un-data-lake\/","title":{"rendered":"Cos\u2019\u00e8 un Data Lake?"},"content":{"rendered":"<div style=\"margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;\" class=\"sharethis-inline-share-buttons\" ><\/div><div class=\"su-youtube su-u-responsive-media-yes\"><iframe width=\"700\" height=\"440\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/P4sM3OtlIEU?autohide=2&amp;autoplay=0&amp;mute=0&amp;controls=1&amp;fs=1&amp;loop=0&amp;modestbranding=0&amp;rel=1&amp;showinfo=1&amp;theme=dark&amp;wmode=&amp;playsinline=0\" frameborder=\"0\" allowfullscreen allow=\"autoplay; encrypted-media; picture-in-picture\" title=\"\"><\/iframe><\/div>\n<p><strong>Probabilmente avrai gi\u00e0 sentito questo termine occasionalmente e ti sarai chiesto &#8220;<em>cos\u2019\u00e8 un Data Lake?<\/em><\/strong>&#8221; Anche se la tua azienda non \u00e8 matura lato Business Intelligence, sicuramente non hai ti sar\u00e0 ancora capitato di subire i problemi che questa situazione causa. E, di conseguenza, non hai avuto motivo di avvicinarti al concetto di Data Lake.<\/p>\n<p>Come puoi immaginare, <strong>uno dei maggiori problemi con cui si confronta un\u2019azienda \u00e8 l\u2019aumento della mole di dati.<\/strong> Nell\u2019era digitale, in cui siamo immersi nei dati, le informazioni sono ovunque. E si moltiplicano alla velocit\u00e0 della luce.<\/p>\n<p>E tutti i dati possono avere un valore. In altre parole: devi considerarli. Ed \u00e8 qui che entra in gioco l\u2019organizzazione e la gestione per organizzare queste conoscenze.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_74 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">INDICE DEI CONTENUTI<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.mdirector.com\/it\/blog\/cos-e-un-data-lake\/#Vuoi_sapere_cose_un_Data_Lake\" >Vuoi sapere cos\u2019\u00e8 un Data Lake?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.mdirector.com\/it\/blog\/cos-e-un-data-lake\/#Che_differenze_ci_sono_tra_un_Data_Lake_e_un_Data_Warehouse\" >Che differenze ci sono tra un Data Lake e un Data Warehouse?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.mdirector.com\/it\/blog\/cos-e-un-data-lake\/#1-_Un_Data_Lake_conserva_tutti_i_dati\" >1.- Un Data Lake conserva tutti i dati<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.mdirector.com\/it\/blog\/cos-e-un-data-lake\/#2-_Un_Data_Lake_supporta_ogni_tipo_di_dato\" >2.- Un Data Lake supporta ogni tipo di dato<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.mdirector.com\/it\/blog\/cos-e-un-data-lake\/#3-_Il_Data_Lake_supporta_tutti_i_tipi_di_utente\" >3.- Il Data Lake supporta tutti i tipi di utente<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.mdirector.com\/it\/blog\/cos-e-un-data-lake\/#4-_I_Data_Lakes_si_adattano_facilmente_ai_cambiamenti\" >4.- I Data Lakes si adattano facilmente ai cambiamenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.mdirector.com\/it\/blog\/cos-e-un-data-lake\/#5-_I_Data_Lakes_offrono_una_visione_piu_rapida\" >5.- I Data Lakes offrono una visione pi\u00f9 rapida<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.mdirector.com\/it\/blog\/cos-e-un-data-lake\/#Come_scegliere_tra_le_opzioni_di_Data_Lake_per_processare_i_dati\" >Come scegliere tra le opzioni di Data Lake per processare i dati?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Vuoi_sapere_cose_un_Data_Lake\"><\/span>Vuoi sapere cos\u2019\u00e8 un Data Lake?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><link rel=\"preload\" as=\"image\" href=\"https:\/\/www.mdirector.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/que-es-un-data-lake-1-1-1.jpg\" imagesizes=\"(max-width: 1100px) 100vw, 1100px\" \/><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-57028\" src=\"https:\/\/www.mdirector.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/que-es-un-data-lake-1-1-1.jpg\" alt=\"Data Lake\" \/><\/p>\n<p>Probabilmente avrai messo in relazione questo concetto con il Big Data. <strong>Un Data Lake \u00e8 una repository in cui si immagazzinano tutti i dati aziendali. Indipendentemente dal fatto che siano strutturati o no<\/strong>, sono tutti grezzi, senza organizzazione, per essere analizzati successivamente.<\/p>\n<p>Le aziende recuperano i dati quando vogliono. Solo <strong>in questo momento si procede ad organizzarli e a creare una struttura che renda pi\u00f9 facile l\u2019analisi.<\/strong><\/p>\n<p>Il Big Data, invece, entra in gioco in questa seconda fase. Dato che si riferisce alla struttura in cui i dati vengono stoccati. Perch\u00e9 tu lo capisca, una volta cominciata l\u2019analisi delle informazioni possono essere effettuate tre azioni:<\/p>\n<ul>\n<li>Creare una politica pubblica.<\/li>\n<li>Creare una strategia di marketing.<\/li>\n<li>Prevedere l\u2019evoluzione di una malattia nella popolazione.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Come si pu\u00f2 fare? Immedesimati nella situazione. Se hai un report medico dei pazienti di un centro, sar\u00e0 pi\u00f9 facile trovare un modello di contagio relativo ad una malattia.<\/p>\n<p>Ti chiedi se ha a che fare con il marketing? Se un negozio di abbigliamento, per esempio, rileva le preferenze dei suoi clienti, sapr\u00e0 quali sono i loro prodotti preferiti o quando prevedere vendite ridotte. <strong>Sar\u00e0 quindi pi\u00f9 facile determinare i momenti chiave per lanciare promozioni.<\/strong><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Che_differenze_ci_sono_tra_un_Data_Lake_e_un_Data_Warehouse\"><\/span>Che differenze ci sono tra un Data Lake e un Data Warehouse?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-57033\" src=\"https:\/\/www.mdirector.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/que-es-un-data-lake-2-1-1.png\" alt=\"Data Lake\" \/><\/p>\n<p>Fare una comparazione tra un Data Lake e un Data Warehouse \u00e8 uno dei modi migliori per comprendere come si stanno evolvendo i sistemi di immagazzinamento dei dati. Come puoi vedere nell\u2019<a href=\"https:\/\/datafloq.com\/read\/damming-data-lakes-insights-tableau-qlik-logi\/2162\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">infografica di DataFlog<\/a>, ogni sistema ha i suoi pro e i suoi contro.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1-_Un_Data_Lake_conserva_tutti_i_dati\"><\/span>1.- Un Data Lake conserva tutti i dati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Durante lo sviluppo di un archivio dati si consuma una quantit\u00e0 considerevole di tempo per analizzare le fonti, verificare i processi e profilare i dati. Come risultato, si ottiene un modello di dati altamente strutturato e pronto per la generazione di report.<\/p>\n<p>Gran parte di questo processo include una fase di decisioni da prendere. Quali dati devono essere inclusi e quali no. In generale, se i dati non vengono utilizzati per rispondere a domande specifiche o non sono imprescindibili nei report, possono essere esclusi. In questo modo si semplifica il modello e si conserva lo spazio.<\/p>\n<p>Ovviamente,<strong> un Data Lake conserva tutti i dati. Non solo quelli vitali ma tutti quelli che sono salvati e che possono essere eventualmente necessari.<\/strong> Aspetto che genera benefici soprattutto durante la fase di analisi.<\/p>\n<p>Ci\u00f2 \u00e8 possibile perch\u00e9 l\u2019hardware di un Data Lake \u00e8 diverso da quello che si utilizza per l\u2019immagazzinamento dei dati generali. La comodit\u00e0, i server disponibili e l\u2019immagazzinamento conveniente permettono un ampliamento di un Data Lake a terabytes e petabytes abbastanza economico.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2-_Un_Data_Lake_supporta_ogni_tipo_di_dato\"><\/span>2.- Un Data Lake supporta ogni tipo di dato<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Gli archivi di dati generalmente consistono in informazioni estratte da sistemi transazionali. E quindi, includono metriche quantitative e altri attributi che li descrivono.<\/p>\n<p>Le fonti dei dati non tradizionali come possono essere i dati sensibili, l\u2019attivit\u00e0 di un determinato social, immagini o testi di solito si ignorano. <strong>E anche se possono essere riutilizzati, lo stoccaggio ha un costo elevato ed \u00e8 abbastanza complicato.<\/strong><\/p>\n<p>Per farti capire bene cos\u2019\u00e8 un Data Lake considera che questo concetto riguarda tutti i dati non tradizionali. Ossia, si archivia tutto senza considerare la struttura o la fonte. Si mantiene l\u2019informazione grezza e si trasforma <strong>solo nel momento in cui essa \u00e8 necessaria.<\/strong><\/p>\n<p>Questo approccio si conosce come <a href=\"http:\/\/www.centurylink.com\/business\/enterprise\/blog\/thinkgig\/data-lakes-schema-on-read-vs-schema-on-write\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">&#8220;<em>Schema on Read<\/em>&#8221; rispetto all\u2019approccio &#8220;<em>Schema on Write<\/em>&#8220;<\/a>utilizzato nel Data Warehouse.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3-_Il_Data_Lake_supporta_tutti_i_tipi_di_utente\"><\/span>3.- Il Data Lake supporta tutti i tipi di utente<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><strong>Nella maggior parte delle organizzazioni, oltre l\u201980% degli utenti sono funzionali.<\/strong> Ossia, vogliono ottenere report, vedere metriche chiave di rendimento o lavorare sui medesimi dati quotidianamente. Per loro, il Data Warehouse \u00e8 ideale. Offre una struttura chiara, facile da usare, da comprendere e, soprattutto, \u00e8 creato per rispondere alle domande.<\/p>\n<p>Un 10%, invece, fa analisi diverse su questi dati. Ossia, questi utenti utilizzano il Data Warehouse come una fonte aggiuntiva. Ovviamente, spesso tornano ai sistemi originari per ottenere dati che non sono inclusi nell\u2019archivio. E inseriscono nuovi dati provenienti dall\u2019esterno.<\/p>\n<p><strong>Infine, il 10% rimanente effettua analisi profonde.<\/strong> Questi utenti sanno cos\u2019\u00e8 un Data Lake e creano fonti di dati totalmente nuove basate sull\u2019investigazione. Studiano molti tipi di dati fino a generare nuove domande e risposte alle loro necessit\u00e0<\/p>\n<p>Anche se possono usare il Data Warehouse preferiscono ignorarlo. Il suo utilizzo presuppone una conoscenza di cui non dispongono. Tuttavia, hanno una <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Data_science\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">scienza dei dati<\/a> e utilizzano strumenti analitici avanzati.<\/p>\n<p><strong>L\u2019obiettivo del Data Lake \u00e8 appoggiare tutti gli utenti allo stesso modo. La scienza dei dati legata al Data Lake lavora con le informazioni grezze.<\/strong> Invece gli altri utenti utilizzeranno viste pi\u00f9 strutturate dei dati forniti appositamente per questa necessit\u00e0.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4-_I_Data_Lakes_si_adattano_facilmente_ai_cambiamenti\"><\/span>4.- I Data Lakes si adattano facilmente ai cambiamenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Uno dei principali svantaggi dei Data Warehouse \u00e8 che non si adattano ai cambiamenti. Considera che durante lo sviluppo della struttura di archivio si spende un tempo considerevole, nonostante una buona architettura del &#8220;<em>magazzino<\/em>&#8221; sia in grado di adattarsi alle modifiche, il processo di caricamento dei dati \u00e8 cos\u00ec complesso che questi cambiamenti utilizzeranno alcune risorse degli sviluppatori, occupando tempo.<\/p>\n<p>Come puoi immaginare ci sono diverse richieste commerciali da gestire. E non possono attendere l\u2019adattamento dell\u2019archivio. Attualmente<strong> l\u2019utente vuole risposte immediate.<\/strong> E per lo stesso motivo sono stati creati molti sistemi di auto servizio di intelligenza imprenditoriale. Sistemi che rispondono automaticamente per guadagnare tempo ed essere pi\u00f9 efficaci.<\/p>\n<p>Per comprendere cos\u2019\u00e8 un Data Lake, devi avere chiaro un aspetto: <strong>sono gli utenti che hanno il potere di andare oltre la struttura di archivio.<\/strong> Considerando che tutti i dati vengono immagazzinati in forma grezza e sono sempre disponibili, queste azioni diventano possibili.<\/p>\n<p>Si dimostra che il risultato di questa esplorazione \u00e8 utile e pu\u00f2 essere ripetuta e applicata ad uno schema formale. \u00c8 qui che si potrebbero sviluppare sistemi di automatizzazione e riutilizzo per estendere i risultati ad un pubblico sempre pi\u00f9 ampio.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5-_I_Data_Lakes_offrono_una_visione_piu_rapida\"><\/span>5.- I Data Lakes offrono una visione pi\u00f9 rapida<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Questa ultima differenza \u00e8 il risultato delle quattro anteriori. I Data Lakes contengono ogni tipo di dati. Permettono all\u2019utente di accedervi prima che vengano trasformati e strutturati. E generano report pi\u00f9 rapidi rispetto all\u2019utilizzo del Data Warehouse.<\/p>\n<p>Ovviamente, questo accesso ha un prezzo. Il lavoro solitamente realizzato dal team di sviluppo del Data Warehouse non pu\u00f2 basarsi su tutte le fonti di dati per effettuare le analisi. <strong>Ci\u00f2 lascia agli utenti la responsabilit\u00e0 dell\u2019esplorazione<\/strong>. Possono usare i dati come meglio credono. Ovviamente il primo livello di utenti menzionato magari non vuole esplorare ma semplicemente ottenere un report con KPIs concreti e predefiniti.<\/p>\n<p>Nel Data Lake, questi utenti faranno uso di viste pi\u00f9 strutturate di dati, qualcosa simile al Data Warehouse. La differenza \u00e8 che questi punti di vista esistono come metadati. E sono situati al di sopra del Data Lake, al posto delle tabelle strutturate che devono essere gestite da uno sviluppatore.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Come_scegliere_tra_le_opzioni_di_Data_Lake_per_processare_i_dati\"><\/span>Come scegliere tra le opzioni di Data Lake per processare i dati?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-57038\" src=\"https:\/\/www.mdirector.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/que-es-un-data-lake-1-1.png\" alt=\"Data Lake\" \/><\/p>\n<p>La cosa migliore in questi casi \u00e8 considerare i benefici che possono fornirti:<\/p>\n<ul>\n<li>Una semplice scalabilit\u00e0 di fronte a grandi volumi di dati.<\/li>\n<li>L\u2019immagazzinamento \u00e8 pi\u00f9 economico.<\/li>\n<li>Analisi pi\u00f9 agili.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Non tutti i servizi del Data Lake sono uguali. E anche se la maggior parte di essi ha funzioni di importazione automatizzate, immagazzinamento dei dati scalabili o interfacce semplificate per l\u2019amministrazione, la proposta finale cambia in funzione del fornitore. <strong>Per scegliere \u00e8 importante verificare la configurazione di sicurezza e l\u2019integrazione.<\/strong><\/p>\n<p>La creazione di un data lake di propriet\u00e0 \u00e8 un\u2019altra opzione da considerare. \u00c8 l\u2019opzione scelta da molte aziende per processare i dati cloud. Nonostante per ci\u00f2 che riguarda la sicurezza ci siano vantaggi, per trasformare questo obiettivo in realt\u00e0 bisogna contare su professionisti specializzati.<\/p>\n<p>Le strategie di Data Lake possono essere particolarmente opportune se la tua azienda mette in pratica piani di marketing basati sul <a href=\"https:\/\/www.mdirector.com\/it\/mdirector-contact\/?origin=WEB_blog_que_es_data_lake\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Email Marketing e Marketing Automation.<\/a><\/p>\n<p>In questo modo potrai creare un sistema per raccogliere informazioni <strong>da tutti i canali e utilizzarli per a seconda delle necessit\u00e0 aziendali.<\/strong> Prova i sistemi di <a href=\"https:\/\/www.mdirector.com\/it\/mdirector-contact\/?origin=WEB_blog_que_es_data_lake\">Email Marketing e Marketing Automation<\/a> di <strong>MDirector<\/strong> e scopri i benefici dell\u2019immagazzinare i dati degli utenti per la tua azienda.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Probabilmente avrai gi\u00e0 sentito questo termine occasionalmente e ti sarai chiesto &#8220;cos\u2019\u00e8 un Data Lake?&#8221; Anche se la tua azienda non \u00e8 matura lato Business Intelligence, sicuramente non hai ti sar\u00e0 ancora capitato di subire [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":42684,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","rating_form_position":"","rating_results_position":"","mr_structured_data_type":"","footnotes":""},"categories":[1926],"tags":[723],"class_list":["post-120724","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-marketing-digitale","tag-data-lake"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.3 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ 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