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Sempre più di frequente si sente parlare di Data Lake e Data Warehouse, sistemi di sintesi che consentono alle aziende di estrarre valore dai dati.

Il Data Lake è un repository centralizzato che consente di archiviare grandi quantità di dati nel loro formato nativo, provenienti da molte fonti diversificate e disomogenee.

Il Data Warehouse (dall’ingese letteralmente magazzino di dati) è invece un sistema di gestione delle informazioni che solo fino a poco tempo fa appariva ormai obsoleto, tanto da essere stato parzialmente sostituito da soluzioni più agili nel trattamento delle considerevoli quantità di dati che le moderne applicazioni comportano.

Tuttavia i Data Warehouse oggi, grazie a un particolare “restyling”, stanno prendendo nuovamente piede, complice la relativa modernizzazione “in cloud”

In questo articolo cercheremo di comprendere a fondo cosa sono i Data Lake e i Data Warehouse, così come quali vantaggi possono derivare dall’analisi dei dati effettuate mediante questi sistemi in un contesto prevalentemente aziendale.

Se un tempo, di fatto, i Data Warehouse venivano utilizzati quasi esclusivamente in funzione delle attività di Business Intelligence su dati strutturati, oggi i moderni sistemi hanno la capacità di gestire sempre più agevolmente anche dati non strutturati (Data Lake), rendendoli più affini alle operazioni che il Business Analytics richiede.

Data Warehouse: di che si tratta

Il Data Warehouse è un sistema di sintesi e gestione che permette di rendere fruibili i dati per consentire la messa in atto di processi analitici.

La prima definizione di Data Warehouse trae origine dalle stesse parole di colui che da sempre ne viene ritenuto l’ideatore, William H. Inmon: “Data warehouse is a subject oriented, nonvolatile, integrated, time variant collection of data in support of management’s decisions”. 

Finalità del Data Warehouse è dunque quella di permettere l’analisi dei dati, così da garantire una certa agilità per quel che concerne i processi decisionali.

Questo poiché proprio i dati sono ad oggi tra le risorse più significative in grado di generare valore nei processi aziendali, assicurandone una maggiore efficacia.

Per capire l’importanza del Data Warehouse occorre essere consapevoli che il dato, per sua natura, è una risorsa grezza, e in quanto tale necessita di essere estratta, ripulita e raffinata, per poi essere opportunamente trattata.

Solo così può rappresentare uno “strumento” fruibile dagli utilizzatori finali, chiamati a prendere decisioni cruciali per le sorti della propria azienda o del proprio business. 

Entra dunque in gioco il Data Warehouse, sistema in grado di gestire tali processi, semplificando in maniera significativa il Data Management, poiché tale sistema è concepito per ovviare a ogni genere di inconveniente determinato dall’impiego di Data Silos, spesso scarsamente accessibili, in favore di un elevato livello di disponibilità di dati, permettendo così di assecondare le esigenze che l’interoperabilità impone.

Data Lake: di che si tratta

I Data Warehouse non possono certo essere considerati i soli sistemi di sintesi di dati, poiché esistono altre tecnologie altrettanto moderne e funzionali.

Una tra queste è senza dubbio il Data Lake, un repository di dati che vengono caricati senza essere stati preventivamente trattati in maniera completa

Nel momento del caricamento, infatti, il dato presente sul Data Lake è a tutti gli effetti ancora grezzo, o semplicemente proveniente da fonti esterne senza aver subito alcuna lavorazione rispetto al dataset originale.

Il Data Lake ben si presta al caricamento di enormi quantità di dati non strutturati, quali ad esempio contenuti multimediali (audio/video), registrazioni dei sistemi di videosorveglianza, e ancora documenti non tabellari all’interno di “contenitori” come i file PDF.

Tuttavia è possibile sostenere che, proprio le differenze che intercorrono tra i Data Warehouse e i Data Lake, più che porre entrambi i sistemi in una posizione alternativa, contribuiscono a renderli di fatto assolutamente complementari.

Il Data Lake si presta ad essere utilizzato per archiviare enormi quantità di dati provenienti direttamente dalle fonti che li generano

Solo successivamente, dopo aver compreso cosa nello specifico è necessario analizzare, è possibile agire in maniera selettiva, scremando solo i dati realmente utili a soddisfare la specifica esigenza aziendale.

Entrano qui in gioco i Data Warehouse che consentono il caricamento dei dati resi disponibili per essere elaborati e analizzati. 

Un processo così organizzato offre l’opportunità di sfruttare tutti i vantaggi e i benefici posti dai relativi sistemi: grandi quantità di dati e costi di storage piuttosto abbordabili.

Il tutto senza il rischio di pregiudicare la reale efficienza dei processi analitici, che di fatto vengono così svolti solo su una porzione limitata di dati archiviati.

Organizzare i dati con Machine Learning e Intelligenza Artificiale

Con un progressivo incremento in termini di efficienza e agilità, organizzare i Data Lake in Data Warehouse diventa semplice grazie all’integrazione di sistemi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale che ne coadiuvano la reale funzionalità, al fine di apportare all’impresa un valore aggiunto di carattere incrementale.

Machine Learning e Intelligenza Artificiale possono effettuare azioni particolarmente complesse, ma al contempo utili per qualsiasi attività di business, come ad esempio:  

  • Reporting transazionali, fornendo informazioni relazionali volte a costituire snapshot di quelle che sono le performance aziendali
  • Analisi approfondite, query ad hoc, strumenti di Business, restituendo report più accurati e approfonditi e analisi più potenti e mirate.
  • Previsioni delle performance future e data mining mediante lo sviluppo di business intelligence predittiva.
  • Analisi tattiche per agevolare decisioni pratiche basate su analisi più complete
  • Archiviazione dati secondo tempistiche variabili da settimane e mesi, ad anni. 

Il supporto delle attività sopra descritte, richiede una notevole varietà di set di dati e funzionalità di analisi. 

L’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning hanno contribuito in maniera significativa a trasformare questa tipologia di sistema – complice l’utilizzo massiccio dei Big Data e l’applicazione di nuove tecnologie digitali – rendendolo progressivamente sempre più efficace, performante e all’avanguardia. 

Oggi organizzare i dati in maniera scientifica restituisce alle aziende l’opportunità di estrarre ancora più valore dalle informazioni, abbattendo i costi e migliorando performance e affidabilità.

Vantaggi dell’organizzazione dei dati

Aziende e piccole e medie imprese che scelgono di impiegare tecniche organizzative scientifiche, come la Data Science, a supporto delle attività di analisi e Business Intelligence, ottengono innumerevoli vantaggi e benefici tangibili, di certo da non sottovalutare.

Dati di qualità – Aggiungendo tecniche di Machine Learning e Intelligenza Artificiale le aziende possono garantirsi la raccolta di dati omogenei e rilevanti a prescindere dalla sorgente di provenienza. Possono dunque smettere di chiedersi se i dati risulteranno accessibili o disomogenei una volta inseriti all’interno del sistema. Lo stesso processo offre pertanto la garanzia di poter fruire di dati integri e di qualità, da impiegare in processi decisionali improntati su solide basi.

Decisioni più rapide – I dati posti all’interno di sistemi avanzati sono formattati in modo omogeneo, pronti quindi per essere analizzati. Tale sistema fornisce altresì la potenza di analisi e un set di dati più completo, entrambi utili per basare le proprie decisioni su qualcosa di concreto e consistente. Chi in azienda è deputato a prendere decisioni, grazie a Machine Learning e Intelligenza Artificiale può finalmente evitare di fare affidamento sul proprio intuito – o peggio ancora su dati incompleti o di qualità scadente – rischiando in tal modo di ottenere risultati parziali o inaffidabili, in entrambi i casi deleteri sia sul breve che sul lungo periodo.

Conclusioni

Ogni azienda ha una struttura di raccolta e organizzazione dei dati completamente diversa rispetto a un’altra.

Tools, processi aziendali e modalità operative sono differenti in ogni realtà, e per questo non è possibile creare delle soluzioni ottimali acquistando un software nuovo o adattando le proprie abitudini a sistemi già esistenti, in quanto si perderebbe in efficienza ed efficacia nella produzione dei prodotti o nell’erogazione dei servizi.

Proprio per questi motivi è necessario adottare delle soluzioni che si adattino ai sistemi e ai processi già presenti in azienda, senza stravolgere nulla di tutto questo.

Con la Data Science possiamo studiare in maniera scientifica soluzioni adeguate a costi organizzativi/produttivi ottimali, per garantire una resa maggiore rispetto a soluzioni standard.

Ti invito quindi ad accedere a prenotare una consulenza gratuita di 45 minuti dove discuteremo di ciò che puoi fare con un percorso di Data Science specifico.