Guida ai data lakehouse
Scopri come un data lakehouse combina il meglio dei data lake e dei data warehouse per rendere la tua strategia dati a prova di futuro.
Scopri come un data lakehouse combina il meglio dei data lake e dei data warehouse per rendere la tua strategia dati a prova di futuro.
Data la costante crescita dei dati generati ogni anno, capire come trarne il massimo valore rappresenta una sfida continua. È fondamentale gestire queste informazioni, che nel tempo si sono evolute passando da architetture semplici ai data warehouse, poi ai data lake e ora ai data lakehouse.
I data lakehouse ti permettono di gestire volumi enormi di dati e di agire su di essi in modo rapido. Mentre i CIO cercano di accorpare le app, semplificare i flussi di lavoro e aumentare l'efficienza, i data lakehouse possono avere un impatto significativo sui risultati di business. Scopri come ottenere una personalizzazione e un'automazione all'avanguardia grazie ai data lakehouse.
Un data lakehouse è un'architettura moderna che raccoglie tutti i dati non strutturati, strutturati e semi-strutturati della tua organizzazione, archiviandoli a basso costo e rendendoli facilmente accessibili agli utenti. In pratica, il data lakehouse unisce le funzionalità migliori dei data warehouse e dei data lake, colmando il divario tra dati strutturati e non strutturati in un unico sistema.
Ad esempio, immagina un team di marketing che analizza le performance di una campagna. Un data lakehouse consente di combinare dati strutturati (ad es. i dati di vendita) con dati non strutturati (ad es. il sentiment dei clienti sui social media) per creare campagne più personalizzate, il tutto senza dover passare da un sistema all'altro.
Alcuni data lakehouse si avvalgono del “principio zero-copy,” che consente ai team IT di evitare la duplicazione dei dati e i complessi strumenti di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) per migliorare le prestazioni di calcolo. Il risultato finale è una riduzione di tempi, sforzi, costi e latenza, non solo nella gestione delle informazioni, ma anche nell'ottenere rapidamente insight e valore dai dati.
Analizziamo in modo più approfondito come i data lakehouse sfruttano il meglio dei data lake e dei data warehouse.
Un data warehouse può contenere grandi quantità di dati già elaborati. I data warehouse sono molto efficaci nell'archiviare dati strutturati (come numeri e indirizzi) e nell'applicarvi la business analytics. Richiedono però strumenti ETL laboriosi per importare dati da altri archivi informativi.
Un data lake è un archivio di dati grezzi che permette di centralizzare le informazioni nella loro forma originale. I data lake sono stati progettati per raccogliere l'enorme (e in continua crescita) mole di dati non strutturati, come post sui social media, immagini e file audio. Per estrarne insight utili sono spesso necessarie competenze di data science.
Un data lakehouse associa le funzioni migliori del data warehouse e del data lake, superandone i limiti. Con un data lakehouse o un data lakehouse cloud, estrarre insight da tutti i dati archiviati diventa molto più rapido e semplice, indipendentemente dal formato o dal volume. Ottieni la flessibilità e i costi ridotti dello storage di un data lake, uniti alla gestione dei dati, allo schema e alla governance di un data warehouse.
Il volume di dati generato dalle aziende cresce a un ritmo senza precedenti. Le organizzazioni gestiscono petabyte di dati su centinaia di sistemi, dalle interazioni con i clienti ai dati dei sensori IoT. Secondo recenti studi, l'azienda media utilizza 976 applicazioni per tracciare i propri clienti.
Ma c'è un problema: ognuna di queste applicazioni crea una propria versione isolata dei dati dei clienti, fornendo alle aziende una visione frammentata. Si finisce con 976 versioni di uno stesso cliente, quando ne basta una sola. Questi silos rallentano i processi decisionali, aumentano i costi operativi e frenano l'innovazione.
Unificando dati strutturati e non strutturati in un unico sistema, il data lakehouse offre vantaggi concreti che aiutano le organizzazioni a lavorare in modo più rapido, intelligente ed efficiente.
Ecco come un data lakehouse può aiutare la tua azienda.
Le soluzioni esistenti possono restare al loro posto. L'implementazione del data lakehouse non richiede di smantellare e sostituire l'intera infrastruttura.
Grazie ai loro protocolli dati aperti, i data lakehouse si integrano facilmente con applicazioni e sistemi legacy, che si tratti di dati pubblicitari di prima parte, strumenti di business intelligence (BI) o modelli AI proprietari. Puoi quindi iniziare a eliminare gradualmente gli strumenti obsoleti di gestione dei dati che richiedono continua manutenzione, secondo i tuoi tempi. Come qualsiasi tecnologia potente, un data lakehouse è pensato per adattarsi ai cambiamenti della tua strategia aziendale, non per limitarli.
Le aziende possono semplificare notevolmente la governance dei dati e la conformità senza rallentare il ritmo dell'innovazione. Secondo il nostro IT & Business Alignment Barometer, questo aspetto risulta essere una delle principali preoccupazioni di molti responsabili IT e aziendali di oggi.
I data lakehouse possono accorpare più sistemi di gestione dei dati in un'unica piattaforma, riducendo la quantità di informazioni distribuite tra i sistemi e il numero di passaggi che i dati devono subire. Grazie al loro schema aperto, offrono un maggiore controllo sulla sicurezza, sui livelli di autorizzazione e molto altro.
In qualità di responsabile IT, puoi impostare un accesso basato sui ruoli, in modo che i team di marketing possano accedere solo ai dati di segmentazione e i team di vendita solo ai dati degli ordini. Puoi inoltre verificare chi richiede dati dal lakehouse, da dove e grazie a quali funzioni.
Un data lakehouse può far lavorare i tuoi dati in modo più intelligente, qualunque sia il tuo settore.
Hai a disposizione un volume enorme di informazioni e ogni decisione che prendi dipende dalla qualità e dall'accessibilità dei tuoi dati. Un data lakehouse semplifica il modo in cui archivi, gestisci e utilizzi i tuoi dati, affinché le persone giuste possano accedervi nel momento in cui ne hanno necessità.
La piattaforma dati ideale ti offre la libertà di unificare i tuoi dati, personalizzare le esperienze dei clienti e prendere decisioni più consapevoli. Un data lakehouse è la scelta giusta se vuoi far lavorare i tuoi dati in modo più intelligente. Dato che questi ultimi continueranno a crescere, considera Data 360, un motore hyperscale all'interno di Salesforce che alimenta decisioni intelligenti e AI agentica.
Un data lakehouse è un'architettura moderna che combina la flessibilità e la scalabilità di un data lake con la struttura e la governance di un data warehouse.
Un data warehouse è progettato per i dati strutturati ed è ideale per la business intelligence e il reporting. Un data lakehouse, invece, unisce le funzionalità per i dati strutturati di un warehouse con la flessibilità necessaria per gestire i dati non strutturati, come i post sui social media o le letture dei dispositivi IoT.
Un data hub è un punto di connessione centrale per la condivisione dei dati tra i sistemi, ma non li archivia direttamente. Un data lakehouse archivia, gestisce e organizza tutti i tipi di dati in un unico luogo, mantenendo al contempo la governance necessaria per un utilizzo sicuro e affidabile. Pensa al data hub come a un “controllore del traffico” e al lakehouse come alla “destinazione” in cui i dati vengono analizzati e utilizzati.
I vantaggi includono un'architettura dati semplificata e unificata, un solido supporto sia per la tradizionale business intelligence sia per i carichi di lavoro avanzati di AI e machine learning, una migliore qualità e governance dei dati e una riduzione della ridondanza dei dati tra i sistemi.
Un data lakehouse, così come un data lakehouse aperto, è abilitato principalmente da formati di tabella aperti come Delta Lake, Apache Iceberg e Apache Hudi. Queste tecnologie operano su uno storage a oggetti basato su cloud e scalabile, aggiungendo funzionalità transazionali e imposizione dello schema ai data lake.
Unificando dati strutturati e non strutturati in un'unica piattaforma, un data lakehouse evita processi costosi e dispendiosi in termini di tempo come l'ETL. La tua azienda può:
Sì, i data lakehouse vengono sempre più progettati per gestire flussi di informazioni in tempo reale e supportare l'attivazione immediata dei dati. Questa capacità consente alle organizzazioni di ricavare insight aggiornati all'istante, fondamentali per l'analisi operativa e le applicazioni live.
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