Data Warehouse e Data Lake
Definizione, somiglianze e differenze
La quantità di dati raccolti nelle aziende è in costante aumento e con essa la necessità di gestirli in modo ottimale e utilizzarli per le analisi. I data warehouse e i data Lake sono soluzioni consolidate per l’archiviazione di grandi quantità di dati. Spieghiamo le differenze più importanti tra le due opzioni.
Cos’è un data warehouse?
Il termine data warehouse si riferisce a una raccolta centrale di dati, solitamente come parte di una soluzione di business intelligence. Qui è possibile raccogliere e archiviare una grande quantità di dati provenienti da diverse fonti. A questo scopo, il data warehouse estrae regolarmente dati da diversi sistemi, che vengono poi convalidati, puliti, formattati e confrontati con le informazioni già esistenti. In questo modo ha luogo il cosiddetto processo ETL (Extract, Transform, Load). A tale scopo viene innanzitutto determinata la struttura dei dati, il cosiddetto schema. Questa procedura è denominata Schema in scrittura e determina l’aspetto dei dati consolidati. Poiché i dati vengono solitamente registrati in tabelle, lo schema risponde a domande come:
- Che aspetto ha una riga in una tabella?
- Quali attributi contiene ciascuna riga?
- Quali dati sono attesi?
I dati così elaborati vengono archiviati in modo tale che gli utenti possano accedervi in qualsiasi momento.
Vantaggi dei data warehouse
- Analisi semplice: poiché i dati in un data warehouse sono disponibili in un formato coerente, possono essere facilmente analizzati in un sistema BI e quindi utilizzati per il processo decisionale. Anche gli utenti senza conoscenze informatiche possono quindi trarre importanti spunti dai dati disponibili.
- Unione dei dati: poiché le informazioni provenienti da database diversi vengono raccolte in un data warehouse, i dati provenienti da fonti diverse possono essere facilmente correlati tra loro o analizzati per correlazioni.
- Qualità dei dati: poiché i dati vengono convalidati e formattati prima di essere salvati, il data warehouse contiene solo dati coerenti e pertinenti. La qualità dei dati disponibili è quindi molto elevata.
Svantaggi dei data warehouse
- Dati mancanti: in un data warehouse vengono archiviati solo i dati necessari per lo scopo originariamente previsto. Se sono necessari dati aggiuntivi, devono essere aggiunti al data warehouse in modo complicato.
- Meno flessibilità: se lo scopo del data warehouse è cambiato o se in futuro saranno necessari più dati, il data warehouse deve essere adattato. Ciò è dovuto al fatto che il modello o struttura dei dati è stato definito in anticipo (schema in scrittura). Modificarlo può richiedere molto tempo ed essere costoso. Un data warehouse è quindi meno flessibile per le nuove origini dati.
- Elevati costi di avvio: poiché lo schema in scrittura deve essere definito prima di iniziare con un data warehouse, inizialmente si sostengono costi più elevati.
Cos’è un Data Lake?
Un data lake si riferisce a un repository centrale in cui sono archiviate grandi quantità di dati provenienti da varie fonti, solitamente in formato grezzo. Ma è possibile archiviare anche dati strutturati o semi strutturati. Quindi, mentre in un data warehouse vengono archiviati solo dati strutturati, i data lake possono archiviare informazioni in diversi formati e renderle in questo modo disponibili agli utenti. In questo caso il modello dati viene registrato in dettaglio solo durante la lettura del contenuto (schema in lettura), il che può essere soggetto a errori. Qui avviene quindi un processo ELT (Estrai, Carica, Trasforma).
Vantaggi dei data lake
- Accessibilità: i dati aziendali vengono archiviati centralmente nel Data Lake e sono quindi facilmente accessibili a tutti gli utenti.
- Evitare i silos di dati: vengono archiviati sia dati strutturati che semistrutturati o non strutturati. Ciò evita silos di dati.
- Elevata flessibilità: i dati possono essere modificati e modellati in modo da poter essere analizzati per scopi diversi. È possibile aggiungere ulteriori origini dati in modo semplice e senza modifiche sostanziali al data lake.
- Apprendimento automatico: i dati memorizzati sono ideali per l’apprendimento automatico.
Svantaggi dei Data Lake
- Capacità di memoria: poiché tutti i dati vengono memorizzati non filtrati, è necessaria una memoria più grande rispetto al data warehouse.
- Qualità dei dati: senza misure di qualità e governance dei dati, i dati archiviati possono rapidamente diventare una cosiddetta palude di dati. Una data swamp è un data lake non gestito in cui i dati vengono archiviati senza documentazione adeguata, tanto che se ne perde rapidamente la visione d’insieme.
Somiglianze e differenze
Sia i data warehouse che i data lake sono progettati per analisi aziendali e fungono da archiviazione centrale dei dati in azienda. Poiché il loro scopo e i loro obiettivi sono simili, è facile confondere le due tecnologie. Le differenze principali sono:
| Data Warehouse | Data Lake | |
| Struttura dei dati | Dati strutturati ed elaborati | Dati strutturati e semistrutturati, ma soprattutto dati grezzi |
| Scopo della memorizzazione dei dati | Quantità di dati definita, quindi minore | Non definito, quindi quantità maggiore di dati |
| Utenti | Utenti diversi, per lo più senza conoscenze di data science | Data scientist o strumenti speciali necessari per tradurre i dati per altri utenti |
| Modifiche complicate e costose | Dati facilmente accessibili, rapidi e facili da aggiornare | Dati facilmente accessibili, rapidi e facili da aggiornare |
| Schema | Schema in scrittura: lo schema viene definito prima che i dati vengano archiviati | Schema in lettura: lo schema viene definito quando i dati vengono letti |
Come fare la scelta giusta
Se un data warehouse o un data lake sia la scelta migliore per te dipende da diversi fattori, che potrebbero già essere evidenti dalle differenze tra le due tecnologie. Pertanto, chiediti:
- I dati dovrebbero essere strutturati o essere in formato grezzo?
- I dati devono servire a uno scopo specifico?
- Chi utilizzerà i dati?
- Quanto è probabile che i requisiti di valutazione cambino?
Il futuro: la Data Lakehouse
Spesso le aziende non riescono a decidere chiaramente se necessitano di un data warehouse o di un data Lake. Piuttosto, hanno bisogno di entrambi: un data Lake per trarre vantaggio dai dati grezzi, ma anche un data warehouse per fornire analisi a tutti gli utenti aziendali. Tuttavia, l’utilizzo contemporaneo delle due tecnologie presenta lo svantaggio che i dati vengono archiviati in due o più luoghi, quindi devono essere analizzati, mantenuti e monitorati in luoghi diversi. Ciò a sua volta può portare a errori o dati non aggiornati.
Una data Lakehouse combina la flessibilità dei Data Lake con i processi di strutturazione di un Data Warehouse e promette quindi il meglio di entrambe le tecnologie. In questo modo è possibile, ad esempio, analizzare anche dati non strutturati in un sistema BI.
Conclusione
I data warehouse e i data lake sono progettati per le analisi aziendali. Entrambi hanno i loro vantaggi e svantaggi, ma possono anche completarsi a vicenda. La soluzione più adatta per gestire i dati della tua azienda dipende dalle tue esigenze e da diverse condizioni.
Il software di business intelligence myPARM BIact si basa fondamentalmente su un data warehouse. Ciò consente ai dipendenti senza conoscenze di tecnologia dei dati di analizzare i dati memorizzati, creare report e diagrammi e ottenere informazioni importanti dai dati.
Tuttavia, è anche possibile connettere e analizzare dati semi strutturati in myPARM BIact. Ma ciò richiede un livello più elevato di conoscenza riguardo alla struttura del modello di dati per l’analisi di tali dati. Ciò significa che potrebbe essere necessaria l’esperienza di un data scientist.
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