5 best practice per i data lake davvero efficaci

In passato le aziende sceglievano i data warehouse per gestire, archiviare ed elaborare i dati raccolti. Ma l'avvento dei big data ha messo sotto sforzo questi sistemi, spingendoli ai limiti della loro capacità e determinando un aumento dei costi di archiviazione. Perciò alcune aziende hanno iniziato a spostare i propri dati in un nuovo tipo di repository, chiamato appunto data lake.

La struttura del data lake tende a offrire numerosi vantaggi rispetto ad altri tipi di repository per dati, come i data warehouse o i data mart, in parte grazie alla capacità di archiviare qualsiasi tipo di dati - interni, esterni, strutturati o non strutturati. Data la mancanza di struttura e la maggiore flessibilità dei data lake, risulta relativamente semplice modificare i modelli e le query di un repository e riconfigurare la struttura in base alle mutevoli esigenze aziendali.

Oltre ai vantaggi in termini strutturali, il data lake tende a migliorare l'accessibilità e la democratizzazione dei dati. Benché i data lake siano utilizzati principalmente dagli scienziati dei dati, i repository consentono a chiunque di estrarre informazioni dai dati aziendali in modo rapido ed efficiente. Questo tipo di accessibilità permette un'esplorazione interattiva e fa dei data lake l'alternativa perfetta per trovare risposte a problemi meno strutturati che richiedono soluzioni flessibili.

Un repository di dati davvero completo

Se hai deciso che un data lake è la soluzione più adatta per le tue esigenze e la tua attività, non ti resta che scoprire come iniziare a usarlo. In questo articolo illustreremo le best practice per configurare un data lake e come sfruttare gli strumenti di integrazione dei dati per garantire un successo di lungo termine.

Primi passi con i data lake

Per creare un data lake che risponda agli obiettivi della tua azienda, devi innanzitutto porti alcune domande fondamentali per individuare le tue esigenze organizzative:

• Dove risiedono i tuoi dati?
• Che tipo di dati hai a disposizione?
• Cosa accade ai tuoi dati?
• I tuoi dati sono accurati e sicuri?
• In che modo puoi evitare di rimanere bloccato con un'unica tecnologia o un unico fornitore?
• Come potrai sfruttare le innovazioni future del settore?

Oltre a comprendere lo stato dei tuoi dati, dovrai anche valutare chi avrà accesso ai dati e come vi accederà, considerando che il vantaggio principale di un data lake è proprio quello di rendere i dati facilmente accessibili.

Dopo avere valutato questi fattori e stabilito la strategia ideale per la gestione dei dati, puoi iniziare a creare un repository che risponda ai tuoi requisiti attuali e sia scalabile in modo da adattarsi alle future esigenze di archiviazione.

5 fasi della migrazione al data lake

Con il proliferare delle soluzioni per data lake e gestionali, si potrebbe avere la tentazione di acquistare uno strumento pronto all'uso e credere di avere risolto. Ma per creare un sistema di archiviazione e gestione efficiente è necessario seguire queste best practice strategiche.

1) Scalabilità per i volumi di dati futuri

La quantità di dati disponibili è enorme e aumenta di giorno in giorno. Dovrai considerare il modo in cui il tuo data lake gestirà gli attuali progetti di dati e quelli futuri. Questo implica disporre di un numero sufficiente di sviluppatori e di processi per gestire, pulire e governare centinaia o migliaia di sorgenti di dati nuove in modo efficiente ed economico, senza pregiudicare le prestazioni.

2) Attenzione rivolta ai risultati del business

Non sarai in grado di trasformare la tua impresa se non comprendi quali sono gli aspetti di massima importanza per il business. Comprendere le iniziative dedicate al core business di un'organizzazione è fondamentale per individuare questioni, casi d'uso, analisi, dati e requisiti in termini di architettura e tecnologia relativi al tuo data lake.

3) Espansione del team dedicato ai dati

La qualità dei dati sta diventando una priorità strategica per l'intera azienda, che coinvolge dipendenti di diversi reparti e non solo il team IT. Considerato che i dati di cattiva qualità spesso si ripercuotono sul lavoro degli analisti aziendali, è sensato coinvolgere gli utenti aziendali nel processo di qualità dei dati. Gli analisti aziendali possiedono conoscenze e capacità settoriali per scegliere i dati più adatti alle esigenze aziendali; fornendo loro un accesso self-service contribuisci a garantire che il tuo data lake consegua alcuni dei suoi principali obiettivi.

4) Creazione di un'infrastruttura a prova di futuro

Le esigenze aziendali sono in continuo mutamento; è probabile quindi che il tuo data lake dovrà funzionare su altre piattaforme. Poiché i vari team all'interno di una stessa organizzazione spesso si servono di diversi fornitori di servizi cloud a seconda delle rispettive esigenze e risorse, la maggior parte delle aziende opera in un'infrastruttura multi-cloud.

Se questo è il caso della tua organizzazione, dovrai assicurarti che l'infrastruttura di dati sia in grado di gestire la situazione, optando per una strategia flessibile che consenta di preservare una certa agilità nel momento in cui cambiano le scelte relative alla tecnologia. Una metodologia basata sul data vault, che ti assicura la flessibilità necessaria per integrare in modo continuo nuovi tipi di dati, spesso si dimostra l'approccio corretto.

5) Elaborazione di una strategia di governance dei dati

È bene pensare sin da subito alla qualità dei dati, senza aspettare di avere terminato la creazione del data lake. Una prassi fondamentale per ogni progetto di big data prevede di implementare sin dall'inizio una strategia di governance dei dati ben progettata, che contribuisce a garantire processi e responsabilità comuni e coerenti. Inizia individuando i fattori chiave del business relativi ai dati che necessitano di essere adeguatamente controllati e i vantaggi previsti che ne deriverebbero. Questa strategia costituirà la base del framework di governance dei dati dell'azienda.

Come trovare lo strumento di integrazione dei dati migliore

La transizione al data lake può essere complicata, ma uno strumento di integrazione dei dati può aiutarti a superare gran parte delle difficoltà che probabilmente dovrai fronteggiare. Nel momento della scelta, opta per una soluzione in grado di supportare ogni fase della gestione dei dati aziendali, dall'acquisizione alla condivisione. Uno strumento di gestione dei dati dovrebbe:

• Potersi connettere a un numero illimitato di sorgenti di dati e consentire di aggiungere facilmente nuove sorgenti
• Elaborare i dati con modalità sicure ed efficienti
• Elaborare dati in batch e in tempo reale a qualsiasi velocità
• Includere strumenti incorporati di apprendimento automatico e di qualità dei dati
• Includere funzionalità incorporate di governance dei dati, gestione dei metadati e tracciamento della provenienza dei dati
• Offrire strumenti self-service accessibili a chiunque, dagli utenti aziendali ai più esperti scienziati dei dati
• Funzionare su qualsiasi cloud o piattaforma locale
• Includere funzionalità e servizi di data vault incorporati

Uno strumento dotato di tutte queste caratteristiche non solo contribuirà all'efficace configurazione del data lake, ma ti aiuterà anche a gestirlo con semplicità ed efficienza in modo da rispondere al meglio alle esigenze della tua azienda.

Lenovo registra un aumento delle entrate dell'11% grazie a un data lake nel cloud

Lenovo, uno dei maggiori fornitori mondiali di PC, analizza ogni anno oltre 22 miliardi di transazioni di dati strutturati e non strutturati,allo scopo di ottenere una visione a 360° di ciascuno dei suoi milioni di clienti in tutto il mondo. Con una tale quantità di dati tra le mani, Lenovo era alle prese con la difficile impresa di trasformare velocemente righe e righe di informazioni relative ai clienti in dati di business concreti, da poter utilizzare per creare nuovi prodotti innovativi. Questa sfida ha portato Lenovo a stringere una partnership con Talend, con l'intento di creare un date lake nel cloud agile, in grado di supportare analisi predittive in tempo reale.

Riunendo in un unico repository tutti i dati disponibili, il team di analisi di Lenovo può accedere a dati provenienti da più di 60 sorgenti, favorendo così i propri sforzi volti a migliorare l'esperienza dei clienti e differenziare l'azienda dalla concorrenza. Tra i risultati quantificabili, attribuibili al progetto del data lake nel cloud, rientrano l'aumento dell'11% delle entrate per unità, la riduzione dei costi operativi di oltre un milione di dollari in un anno a fronte di una produttività raddoppiata e la diminuzione da ore a minuti dei tempi di elaborazione e reporting.

Molte altre organizzazioni stanno scoprendo che passare a un data lake nel cloud è la scelta giusta per sfruttare appieno il potenziale dei big data. Quando non si tratta più di decidere se si ha o meno bisogno di un data lake, ma di scegliere la soluzione da implementare, Talend Cloud offre una piattaforma completa per trasformare i dati grezzi in informazioni preziose.

La soluzione di Talend adotta una metodologia collaudata e un approccio basato su standard aperti, eliminando così numerosi ostacoli che normalmente si incontrano nell'implementazione dei data lake. Riducendo la codifica manuale, riesce a risolvere i problemi legati alla portabilità e alla gestione. Inoltre, la sua piattaforma avanzata permette di automatizzare le attività di routine consentendo agli sviluppatori di concentrarsi su lavori di maggiore valore, come l'apprendimento automatico.

Pronto per una struttura di gestione dei dati efficiente? Con una prova gratuita di Talend Cloud Integration inizia oggi stesso a creare un data lake adatto ai KPI del tuo business.