La migliore definizione di Data Lake lo descrive come un luogo destinato all’archiviazione, analisi e correlazione di dati strutturati e non strutturati (da quelli del CRM ai post dei social media, dai dati ERP alle info delle macchine di produzione), in formato nativo.
La sua peculiarità è di consentire il recupero e l’organizzazione del dato secondo il tipo di analisi che si intende effettuare.
Ecco perchè Blendee svolge la funzione di Data Lake offrendo inoltre un overlayer software ottimizzato per gestire e processare i dati Marketing e Advertising dei nostri clienti.
Un Data Lake è un sistema di archiviazione che permette di conservare un’enorme quantità di dati grezzi in formato nativo fino a quando non è necessario utilizzarli.
A differenza di un data warehouse tradizionale, che conserva dati in formato strutturato e ha uno schema definito al momento della memorizzazione dei dati, un Data Lake è progettato per immagazzinare una vasta gamma di tipi di dati: strutturati, semistrutturati e non strutturati.
A che cosa serve un Data Lake?
Conservazione flessibile dei dati: Un Data Lake può accogliere dati di diversi tipi e fonti, come dati di log, dati di social media, dati transazionali, e molto altro, senza che sia necessario definire in anticipo il tipo di dati o la struttura. Questo lo rende estremamente flessibile per le aziende che raccolgono dati da molteplici fonti e formati.
Analisi dei Big Data: Permette alle aziende di sfruttare tecnologie come l’apprendimento automatico e l’analisi dei dati per ottenere insight da grandi volumi di dati non strutturati o strutturati. Gli analisti e i data scientist possono esplorare e analizzare i dati in un Data Lake senza restrizioni, trovando pattern, trend, e informazioni che non sarebbero altrimenti evidenti.
Scalabilità ed economicità: Grazie alla sua architettura basata su cloud, un Data Lake può crescere facilmente con l’azienda, offrendo una soluzione scalabile e cost-effective per la gestione dei dati. Si paga per lo spazio di archiviazione e le risorse computazionali utilizzate, il che può essere più economico rispetto alla manutenzione di un data warehouse tradizionale.
Sorgente unica di verità: Un Data Lake può funzionare come una sorgente centralizzata per tutti i dati aziendali, facilitando l’accesso e l’analisi dei dati in un unico posto. Questo può migliorare l’efficienza operativa e supportare una presa di decisioni più informata in tutta l’organizzazione.
Mentre i Data Lake offrono molteplici vantaggi, richiedono anche una gestione attenta per evitare che si trasformino in quello che viene colloquialmente chiamato un “Data Swamp” (palude di dati), dove la mancanza di governance, qualità e metadati rende i dati difficili da trovare, da usare e da fidarsi. La chiave per un Data Lake efficace è una solida strategia di governance dei dati che includa politiche di sicurezza, catalogazione dei dati, e qualità dei dati.
In conclusione, i Data Lake sono strumenti potenti per le aziende che desiderano sfruttare al massimo i loro dati, ma richiedono una pianificazione e una gestione strategica per essere sfruttati efficacemente.
