Che cos'è un Data Lakehouse?

Panoramica

Un data lakehouse consente alle aziende di gestire efficacemente volumi di dati in continua crescita, rafforzare la sicurezza dei dati, ridurre i costi di archiviazione e sfruttare l'intelligenza artificiale generale (GenAI) e la business intelligence. Scopri come funzionano i data lakehouse, i principali vantaggi derivanti dall'adozione di un'architettura data lakehouse e come accedere ad analisi in tempo reale e machine learning ovunque siano archiviati i dati: in un data lakehouse, un data warehouse o un data lake.

Data lakehouse

Che cos'è un data lakehouse?

Un data lakehouse è una piattaforma di gestione dati che unisce gli aspetti di un data warehouse e di un data lake, offrendo al contempo vantaggi in termini di prestazioni, sicurezza e flessibilità. In sostanza, un data lakehouse è un data warehouse ad alte prestazioni, in grado di supportare tutti i tipi di dati (strutturati, non strutturati e semi-strutturati) grazie a strumenti di elaborazione dati integrati. Il risultato è un'unica e potente infrastruttura di gestione dati che alimenta l'elaborazione dati per l'intelligenza artificiale e l'analisi avanzata.

Le innovazioni nell'architettura dei data lakehouse hanno favorito l'adozione di queste soluzioni, spinte anche dalla necessità di gestire in modo più efficiente volumi crescenti di dati eterogenei, colmare il divario tra un data lake e un data warehouse e fornire intelligenza artificiale e business intelligence affidabili.

Qual è la differenza tra data lake, data lakehouse e data warehouse?

Sebbene data lakehouse, data lake e data warehouse siano tutti repository di dati, ognuno presenta differenze distinte e casi d'uso specifici. Confrontiamo questi tre approcci alla gestione dei dati.

Un data warehouse offre un modo per centralizzare l'archiviazione di dati strutturati, consolidando dati provenienti da diverse fonti in un'unica posizione. Di conseguenza, i data warehouse abbattono i silos informativi, offrendo agli utenti aziendali un accesso rapido ai dati e la possibilità di interrogarli per generare report e ottenere informazioni utili. I data warehouse supportano casi d'uso di data mining, analisi dei dati e business intelligence, consentendo alle organizzazioni di comprendere le prestazioni aziendali, individuare tendenze e prendere decisioni aziendali più consapevoli.

Tuttavia, i data warehouse non sono esenti da problematiche: i complessi processi ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) aumentano le esigenze di gestione e fanno lievitare i costi. Inoltre, i data warehouse off-cloud potrebbero avere difficoltà a scalare per supportare la crescita dei dati aziendali e i nuovi casi d'uso, con un ulteriore impatto sul costo totale di proprietà (TCO).

Un data lake archivia grandi volumi di dati strutturati e non strutturati, ed è in grado di scalare facilmente per supportare volumi crescenti. La capacità di supportare diversi tipi di dati e formati rende i data lake adatti a casi d'uso di big data, come l'apprendimento automatico e la scienza dei dati, e rappresenta un'opzione più conveniente rispetto a un data warehouse.

Tuttavia, la complessità e le dimensioni dei data lake richiedono una gestione adeguata per evitare che i dati diventino ingestibili e difficili da amministrare, e in genere richiedono l'intervento di data scientist o data engineer per un utilizzo efficace dei dati.

Storicamente, i data warehouse e i data lake venivano implementati come architetture individuali e isolate, che richiedevano la condivisione dei dati tra due sistemi. Un data lakehouse può essere utilizzato in combinazione con un data lake e un data warehouse, offrendo un'opzione di archiviazione flessibile ed economica per tutti i tipi di dati e formati, eliminando la necessità di copie multiple dei dati su sistemi diversi.

Grazie al supporto per le transazioni ACID, gli utenti possono eseguire query tramite comandi SQL su dati strutturati e non strutturati, sfruttando l'intelligenza artificiale e l'analisi ad alte prestazioni per una varietà di casi d'uso. Di conseguenza, le organizzazioni possono potenziare le capacità analitiche per abilitare operazioni più intelligenti, applicando le informazioni per personalizzare l'esperienza del cliente, migliorare il processo decisionale, accelerare lo sviluppo del prodotto, ottimizzare i flussi di lavoro e incrementare la crescita dei ricavi.

Perché le organizzazioni stanno passando a un'architettura data lakehouse?

I limiti delle architetture dati tradizionali, come i costi elevati e la scalabilità limitata, stanno spingendo le organizzazioni ad adottare i data lakehouse. Un recente sondaggio ha rilevato che l'87% di oltre 200 responsabili IT prevede di riportare i carichi di lavoro in sede entro due anni.

Diversi fattori contribuiscono al desiderio di passare a un approccio più moderno all'architettura dei dati, tra cui:

• Aumento dei volumi di dati non strutturati: le organizzazioni necessitano di un metodo più efficiente per archiviare, gestire e utilizzare e-mail, post sui social media, immagini di prodotti, video, trascrizioni di call center, messaggi di chat, ecc.
• Massima attenzione al servizio clienti: l'analisi avanzata e l'apprendimento automatico all'interno di un'architettura data lakehouse possono aiutare a identificare i modelli di comportamento dei clienti, ricavare informazioni preziose dalle interazioni con il servizio e creare esperienze più mirate e basate sui dati.
• Risparmio sui costi: l'utilizzo di un data lakehouse può ridurre i costi di archiviazione ed elaborazione, oltre a migliorare la gestione dei dati per carichi di lavoro eterogenei.
• Adottare una strategia dati ibrida: un'architettura data lakehouse offre alle organizzazioni la flessibilità di sfruttare sia l'archiviazione dati nel cloud che quella off-cloud, in base ai requisiti di implementazione, sicurezza e conformità desiderati.

Come funziona un data lakehouse?

Un data lakehouse è in genere composto da cinque livelli:

• Strato di ingestione
• Livello di archiviazione
• Livello di metadati
• Livello API
• Livello di consumo

Analizziamo il ruolo di ciascuno:

Il livello di ingestione, ovvero il primo livello, raccoglie i dati da varie fonti, come database transazionali, database NoSQL e API. Successivamente, i dati vengono trasformati in un formato accessibile al data lakehouse per l'archiviazione e l'analisi.

Il livello di archiviazione è il punto in cui tutti i dati (non strutturati, strutturati e semi-strutturati) vengono acquisiti e memorizzati nel lakehouse. I dati vengono archiviati in formati di file aperti per ottimizzare le prestazioni di analisi.

Il terzo livello è il livello dei metadati , che classifica i metadati associati ai dati che sono stati acquisiti e memorizzati.

Il quarto livello utilizza le API per consentire l'esecuzione di analisi più avanzate, permettendo agli strumenti di analisi e alle applicazioni di terze parti di interrogare i dati all'interno dell'architettura del data lakehouse. Questo livello supporta l'elaborazione dei dati in tempo reale, consentendo ai team di accedere ad analisi in tempo reale anche quando i dati vengono aggiornati e rivisti.

Il livello di consumo consente ad applicazioni e strumenti di accedere a tutti i metadati e i dati archiviati nel lakehouse. Ciò fornisce agli utenti aziendali l'accesso ai dati desiderato, permettendo loro di svolgere attività di analisi come la creazione di dashboard, la visualizzazione dei dati, le query SQL e le attività di machine learning.

Quali sono i vantaggi aziendali di un'architettura data lakehouse?

I data lakehouse offrono numerosi vantaggi a organizzazioni e utenti, come una migliore gestione dei dati, risparmi sui costi e un potenziamento dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, tutto da un'unica fonte. Ecco alcuni dei principali vantaggi che un data lakehouse può offrire:

• Un'unica fonte di verità: unificare la gestione dei dati e integrare i dati provenienti da più fonti e in diversi formati per garantire la coerenza dei dati.
• Scalabilità desiderata: grazie a risorse di archiviazione e di elaborazione separate, è possibile supportare e scalare un'ampia gamma di carichi di lavoro.
• Nuove opportunità per l'IA generativa: le funzionalità e la struttura di un data lakehouse consentono alle organizzazioni di sfruttare le risorse dati per le applicazioni di IA generativa e di utilizzarle per la creazione di contenuti, l'analisi e la fornitura di risposte personalizzate e tempestive.
• Prestazioni analitiche: Migliorare le prestazioni delle query sui dati per aumentare la velocità e la precisione dei risultati.
• Governance dei dati affidabile: un solido quadro di riferimento e controlli per la governance dei dati al fine di garantire la qualità e la sicurezza dei dati.
• Flessibilità di implementazione: ottimizza costi e prestazioni con opzioni di implementazione off-cloud, ibride e multi-cloud.

In che modo Rocket può aiutarti a sfruttare i vantaggi di un data lakehouse?

Grazie all'analisi in tempo reale e all'apprendimento automatico integrato, Rocket consente alle organizzazioni di analizzare i dati in modo fluido all'interno di un data lakehouse, ottimizzando l'utilizzo delle risorse e riducendo il costo totale di proprietà.

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