Guida ai data lake

Un data lake è un repository centrale di grandi volumi di dati archiviati nel loro formato originale. La maggior parte di queste informazioni è grezza e non elaborata. Alcuni esempi:

• Post e reazioni sui social media
• Immagini
• Dati di sensori
• File di log
• Dati finanziari
• Annotazioni dei medici
• Dati IoT e ogni tipo di testo in documenti, email e recensioni di prodotti

I data lake possono archiviare dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati. I dati possono poi essere elaborati (ovvero puliti, organizzati e trasformati) con l'AI e il machine learning per ottenere analisi e insight che tutta l'azienda può sfruttare come vantaggio competitivo. Non è un caso che le aziende leader nell'uso dei dati registrino un miglioramento dell'89% nell'acquisizione e nella fidelizzazione dei clienti.

I data lake possono semplificare la gestione dei dati. Secondo le stime degli esperti, i dati non strutturati rappresentano dall'80 al 90% di tutti i dati : le organizzazioni che non riescono a elaborarli e analizzarli non hanno una visione completa del proprio business. I data lake offrono un ambiente conveniente e flessibile per archiviare tutte queste informazioni senza doverle elaborare e strutturare in anticipo, facendo risparmiare tempo e denaro.

Grazie alla praticità di archiviazione, alla scalabilità e all'efficienza in termini di costi, i data lake aiutano le aziende a sfruttare appieno il potenziale dei dataset in molti modi.

I data lake archiviano una grande varietà di dati grezzi e non elaborati in un unico posto. Avere tutti i dati in un solo luogo fa risparmiare alle organizzazioni il tempo e la complessità delle trasformazioni elaborate o dell'architettura dei dati in schemi predefiniti. In sostanza, l'archiviazione dei dati diventa pratica e facilmente accessibile per le attività di analisi.

I data lake raccolgono dati provenienti da più fonti, sia interne, come i sistemi CRM o ERP, sia esterne, come siti web e social media. Unificare tutte queste informazioni in un unico luogo abbatte i silos di dati che impediscono alle aziende di avere una visione completa della propria salute aziendale e una piena comprensione dei propri clienti.

Gli AI data lake permettono di sviluppare iniziative di intelligenza artificiale su una base ampia e diversificata, ideale per addestrare modelli di AI e machine learning in grado di personalizzare l'esperienza dei clienti, generare previsioni, supportare il processo decisionale e offrire raccomandazioni in tempo reale.

I data lake possono archiviare dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati senza richiedere costose trasformazioni o modifiche allo schema. Questa flessibilità elimina la necessità di pre-elaborazioni onerose. I data lake possono inoltre fornire la data lineage (ovvero il ciclo di vita dei dati), la gestione dei metadati e controlli di accesso che riducono rischi e costi legati alle sfide di governance.

Senza una chiara governance del data lake e un'organizzazione adeguata, il tuo "lago dei dati" può trasformarsi in una "palude" (data swamp) dove i record sono disorganizzati e difficili da interpretare, con possibili ripercussioni sulla conformità normativa.

Scalare l'infrastruttura di archiviazione o analizzare dataset disordinati può comportare costi imprevisti o problemi di performance, rallentando le operazioni aziendali.

Un altro problema frequente è che i dati grezzi contengono spesso incongruenze o errori, il che rende l'analisi più complessa.

Per superare questi ostacoli sono necessari un'architettura del data lake solida, una strategia di governance ben ponderata, una gestione efficace dei metadati e gli strumenti giusti per trasformare i dati grezzi in insight utili.

Le aziende possono sfruttare questo grande serbatoio di dati per molti scopi. Scopriamo insieme i casi d'uso più comuni.

I data lake offrono un repository centralizzato per dataset eterogenei. Grazie a queste grandi riserve di dati, puoi eseguire analisi ed esplorare record fino a quel momento chiusi in silos, per individuare tendenze, ottimizzare le operazioni e favorire l'innovazione.

• Insight sui clienti: combinando l'attività web, le interazioni sui social media e la cronologia degli acquisti, i team di marketing e vendite possono identificare schemi di comportamento dei clienti e creare campagne più mirate.
• Efficienza operativa: i responsabili della supply chain possono analizzare i registri delle spedizioni insieme ai log di magazzino per individuare i colli di bottiglia e prevedere la domanda futura con maggiore precisione.
• Innovazione: i team di prodotto possono analizzare la qualità degli articoli e i trend di vendita per prendere decisioni su nuove offerte innovative da proporre ai propri clienti.

L'AI e l'AI agentica traggono il massimo vantaggio da volumi di dati ampi e diversificati. Con un AI data lake, si archiviano dati non strutturati e semi-strutturati per addestrare, implementare e gestire modelli di AI.

• Modellazione predittiva: l'AI può analizzare i dati storici sulle vendite insieme ai dati demografici dei clienti per prevedere quali prodotti potrebbero ottenere buoni risultati in determinate aree geografiche o periodi dell'anno.
• Coinvolgimento dei clienti: i team di assistenza possono integrare i dati provenienti dalle chat con la clientela, dalle richieste via e-mail e dai programmi fedeltà per addestrare modelli di AI in grado di offrire soluzioni personalizzate o suggerire un supporto proattivo.

I data lake ti aiutano a prendere decisioni fondate su una conoscenza approfondita del tuo business. Puoi utilizzare strumenti per cercare, filtrare e visualizzare i dati archiviati nel lake, così da decidere con cognizione di causa quando lanciare un nuovo prodotto, dove ridurre i costi o come ottimizzare i livelli di inventario. Puoi anche individuare anomalie e anticipare i trend emergenti in tempo reale, analizzando i dati in modo continuo man mano che confluiscono nell'archivio.

• Previsione del churn (modelli AI): un'azienda di telecomunicazioni può integrare informazioni sui clienti, log delle chiamate, dettagli di fatturazione e interazioni sui social media provenienti dai data lake. Utilizzando poi tecniche di machine learning, può addestrare un modello di AI per identificare i fattori che contribuiscono al churn e generare previsioni in tempo reale per ridurlo.
• Trattamento dei pazienti (processo decisionale): le organizzazioni sanitarie possono archiviare molti tipi di dataset in un data lake, tra cui cartelle cliniche, immagini e persino articoli di ricerca. Gli operatori sanitari possono quindi utilizzare la modellazione predittiva per dare una base informativa a chi ha in carico i pazienti.

Di seguito sono illustrati due elementi fondamentali dell'architettura di data lake.

L'acquisizione dei dati è il processo di raccolta e importazione di record da diverse fonti in un data lake. Queste fonti includono dati strutturati provenienti da database, dati non strutturati da documenti o social media e dati semi-strutturati da log o letture di sensori. I dati vengono archiviati così come sono, senza un ordine specifico, in modo da poter essere esplorati e analizzati nel loro stato originale.

Una volta inseriti nel data lake, i dati possono essere elaborati e modificati per renderli più leggibili e utilizzabili ai fini dell'analisi. L'elaborazione prevede operazioni di filtraggio, combinazione o aggregazione dei dati per estrarne informazioni significative. La trasformazione converte i dati grezzi in un formato più organizzato, come tabelle o colonne, consentendo analisi rapide e accurate.

• Definizione: un data lake è un vasto repository che archivia dati grezzi e non elaborati provenienti da numerose fonti. Consente di conservare le informazioni così come sono, senza strutture predefinite.
• Casi d'uso: utilizza i data lake quando devi archiviare ed esplorare grandi quantità di dati eterogenei. Ad esempio, un operatore sanitario può usare un data lake per conservare cartelle cliniche, immagini mediche e dati di ricerca.
• Pro e contro: i data lake offrono il vantaggio di archiviare i dati grezzi nella loro forma originale, garantendo flessibilità nell'esplorazione. Tuttavia, se la qualità dei dati, la governance e la sicurezza non vengono gestite correttamente, possono trasformarsi in veri e propri “data swamp”, ovvero paludi di dati ingovernabili.

• Definizione: un data warehouse è un database strutturato che archivia dati elaborati e organizzati. È progettato per interrogazioni e analisi efficienti, con i dati organizzati in tabelle e colonne.
• Casi d'uso: utilizza i data warehouse quando devi analizzare dati storici per la reportistica, la business intelligence e il processo decisionale. Ad esempio, un'azienda retail può usare un data warehouse per valutare i trend di vendita, il comportamento dei clienti e la gestione delle scorte.
• Pro e contro: i data warehouse offrono capacità di interrogazione rapide e affidabili, ma non sono particolarmente agili nella gestione di grandi volumi di dati non strutturati o in rapida evoluzione.

• Definizione: un data lakehouse unisce il meglio dei due mondi. Archivia i dati grezzi come un data lake, ma incorpora anche elementi strutturati come un data warehouse.
• Casi d'uso: utilizza i data lakehouse quando hai bisogno di combinare la flessibilità dei data lake con le funzionalità di query strutturate dei data warehouse. Questo approccio ibrido è ideale per l'analisi in tempo reale, il machine learning e l'esplorazione dei dati.
• Pro e contro: i data lakehouse mirano a colmare il divario tra data lake e data warehouse, unendo la flessibilità dei data lake con le query strutturate dei data warehouse. Tuttavia, implementare e gestire un data lakehouse può essere complesso e richiedere una pianificazione attenta.

Seguire le buone pratiche garantisce che i tuoi dati siano organizzati, affidabili e sicuri. Queste linee guida ti aiuteranno a sfruttare al meglio il tuo data lake.

• Definisci la struttura e l'architettura del data lake: un data lake ben strutturato parte dalla definizione di una strategia chiara di design e organizzazione. Per farlo, stabilisci una struttura logica delle cartelle e convenzioni di denominazione che rendano semplice individuare e comprendere i dati. Categorizzare i dati in base ai domini aziendali o alle fonti dei dati può semplificare l'esplorazione e l'analisi.
• Gestisci la qualità dei dati e l'integrità dei metadati: i controlli sulla qualità dei dati e i processi di validazione ti aiutano a identificare e correggere incongruenze o errori, migliorando l'accuratezza dei risultati analitici. Inoltre, la gestione dei metadati è fondamentale per comprendere il contesto e le caratteristiche dei dati. Catalogare i metadati, come le fonti dei dati, il formato e i processi di trasformazione, rende i dataset più facili da trovare ed esplorare.
• Pianifica scalabilità e performance: con la crescita del tuo data lake, è importante mantenerne la scalabilità e le prestazioni ricorrendo a tecnologie di storage e processing distribuiti. Questo ti consente di archiviare i record su più server o nodi, abilitando l'elaborazione parallela e un recupero delle informazioni più rapido. Partizionare i dati, usare tecniche di compressione per ridurre le dimensioni dei file e ottimizzare le query al tuo data lake rendono il recupero dei dati e l'analisi molto più efficienti.

La sicurezza dei dati è fondamentale in un ambiente data lake per proteggersi da violazioni o perdite. Oltre alle misure di sicurezza di base, come la crittografia e l'autenticazione a più fattori, è consigliabile eseguire audit di sicurezza regolari e valutazioni delle vulnerabilità per individuare potenziali rischi. Ulteriori misure:

• Assicura la privacy e la protezione dei dati: proteggere le informazioni sensibili è fondamentale per preservare la fiducia dei clienti e rispettare le normative sulla privacy. Anonimizzare le informazioni di identificazione personale (PII) garantisce la privacy dei dati pur consentendo l'analisi. L'adozione di tecniche di mascheramento dei dati e di controllo degli accessi rafforza ulteriormente la protezione dei dati.
• Gestisci accessi e autorizzazioni: controllare chi può accedere ai dati è essenziale per preservarne l'integrità ed evitare usi non autorizzati. L'implementazione di controlli degli accessi basati sui ruoli (RBAC) garantisce che ogni persona disponga delle autorizzazioni appropriate in base al proprio ruolo e alle proprie responsabilità. Rivedere e aggiornare periodicamente le autorizzazioni assicura che solo chi è autorizzato possa leggere o accedere ai record sensibili.
• Rispetta le normative sui dati: conformarsi alle normative sui dati , come GDPR, HIPAA o CCPA, è fondamentale per evitare conseguenze legali e finanziarie. Assicurati che le tue soluzioni per i dati supportino la conformità.

Trascurare la conformità non è solo un rischio finanziario, ma può compromettere seriamente la tua reputazione. Ad esempio, in base al GDPR, le sanzioni possono arrivare fino a 20 milioni di euro o al 4% del fatturato annuo globale . E se l'impatto economico è già pesante, la vera sfida è riconquistare la fiducia dopo una violazione. I clienti si aspettano che le loro informazioni siano al sicuro presso la tua azienda, e misure di conformità solide dimostrano che ci tieni davvero.

Ogni informazione raccolta dalla tua azienda racconta una storia, ma senza gli strumenti giusti queste storie rischiano di non essere mai lette né ascoltate. La piattaforma dati giusta ti dà la libertà di raccogliere tutto, alimentare l'innovazione AI e agentica, personalizzare l'esperienza dei clienti, supportare le decisioni e mitigare i rischi. Scopri Data 360, il motore di attivazione dei dati della tua azienda, nativo su Salesforce.