Controllo della versione dei dati per i Data Lake Gestione delle modifiche su larga scala

Controllo versione dati Data Lake Gestione modifiche scala

Nel mondo in continua evoluzione dei big data, gestire efficientemente vaste quantità di informazioni è diventato una sfida critica per le aziende in tutto il mondo. Con l’aumento della popolarità dei data lake come soluzione preferita per archiviare ed elaborare enormi set di dati, diventa sempre più evidente la necessità di meccanismi efficaci di controllo delle versioni dei dati.

In questo articolo, approfondiremo il concetto di data lake, esploreremo le loro differenze rispetto ai data warehouse e ai database relazionali, e discuteremo l’importanza del controllo delle versioni dei dati nel contesto della gestione dei dati su larga scala.

Comprensione dei Data Lake

Un data lake è un repository centralizzato che archivia dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati nel loro formato grezzo. A differenza dei tradizionali data warehouse o database relazionali, i data lake accettano dati da una varietà di fonti, senza la necessità di una trasformazione preliminare dei dati o una definizione dello schema. Di conseguenza, i data lake possono ospitare volumi enormi di dati da diverse fonti, fornendo una soluzione economica e scalabile per gestire i big data.

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Prima di affrontare le domande “Cos’è il controllo delle versioni dei dati?” e “Perché è importante per i data lake?”, discuteremo le caratteristiche chiave dei data lake.

Fonte

Schema-on-Read vs. Schema-on-Write

I data lake seguono l’approccio “Schema-on-Read”, il che significa che i dati vengono archiviati nel loro formato grezzo e gli schemi vengono applicati al momento del consumo dei dati. Al contrario, i data warehouse e i database relazionali seguono il modello “Schema-on-Write”, in cui i dati devono essere strutturati e conformi a schemi predefiniti prima di essere caricati nel database.

Flessibilità e Agilità

I data lake offrono flessibilità, consentendo alle organizzazioni di archiviare tipi di dati diversi senza preoccuparsi della modellazione immediata dei dati. Ciò consente a scienziati dei dati, analisti e altre parti interessate di effettuare analisi esplorative e trarre conclusioni senza conoscere preventivamente la struttura dei dati.

Efficienza dei Costi

Sfruttando soluzioni di archiviazione a basso costo come l’Hadoop Distributed File System (HDFS) o l’archiviazione basata su cloud, i data lake possono gestire dati su larga scala senza incorrere in costi proibitivi. Questo è particolarmente vantaggioso quando si tratta di volumi di dati in crescita esponenziale.

Data Lake vs. Data Warehouse e Database Relazionali

È essenziale distinguere i data lake dai data warehouse e dai database relazionali, poiché ognuno svolge diverse funzioni e ha caratteristiche distinte.

Data Warehouse

Alcune caratteristiche chiave dei data warehouse sono le seguenti:

• Tipo di Dati: I data warehouse archiviano principalmente dati strutturati che hanno subito un processo di ETL (Extract, Transform, Load) per conformarsi a uno schema specifico.

• Applicazione dello Schema: I data warehouse utilizzano un approccio “schema-on-write”. I dati devono essere trasformati e strutturati prima del caricamento, garantendo coerenza e qualità dei dati.

• Elaborazione: I data warehouse impiegano l’elaborazione parallela massiva (MPP) per una rapida esecuzione delle query. Sono ottimizzati per query analitiche complesse e reporting.

• Ottimizzazione dell’Archiviazione: I data warehouse utilizzano formati di archiviazione colonnari e indicizzazione per migliorare le prestazioni delle query e la compressione dei dati.

• Casi d’Uso: I data warehouse sono progettati per analisti aziendali, decision maker e dirigenti che richiedono un accesso rapido e affidabile a dati strutturati per reporting, business intelligence e decisioni strategiche.

In sintesi, i data lake privilegiano la varietà dei dati e l’esplorazione, rendendoli adatti a scenari in cui il panorama dei dati evolve rapidamente e la struttura dei dati iniziale potrebbe non essere definita in modo chiaro. I data warehouse, invece, si concentrano sui dati strutturati, garantendo la qualità dei dati e consentendo interrogazioni efficienti per operazioni aziendali critiche come business intelligence e reporting.

Database Relazionali

Alcune caratteristiche chiave dei database relazionali sono le seguenti:

• Struttura dei Dati: I database relazionali archiviano dati strutturati in righe e colonne, in cui i tipi di dati e le relazioni sono definiti da uno schema prima dell’inserimento dei dati.

• Applicazione dello Schema: I database relazionali utilizzano un approccio “schema-on-write”, in cui i dati devono conformarsi a uno schema predefinito prima di poter essere inseriti. Ciò garantisce coerenza e integrità dei dati.

• Elaborazione: I database relazionali sono ottimizzati per l’elaborazione transazionale e le query strutturate utilizzando SQL. Eccellono nella gestione dei dati strutturati e nel supporto alle transazioni ACID (Atomicità, Coerenza, Isolamento, Durabilità).

• Scalabilità: I database relazionali possono scalare verticalmente aggiornando l’hardware, ma la scalabilità orizzontale può essere più difficile a causa della necessità di mantenere l’integrità dei dati e delle relazioni.

• Utilizzo: I database relazionali vengono comunemente utilizzati per applicazioni che richiedono la gestione dei dati strutturati, come il customer relationship management (CRM), l’enterprise resource planning (ERP) e i sistemi di elaborazione delle transazioni online (OLTP).

I data lake sono progettati per archiviare ed elaborare dati diversi e non elaborati, rendendoli adatti all’analisi esplorativa e all’elaborazione di grandi quantità di dati. I database relazionali sono ottimizzati per i dati strutturati con schemi ben definiti, rendendoli adatti per le applicazioni transazionali e le query strutturate.

L’importanza del controllo delle versioni dei dati nei data lake

Man mano che i data lake diventano il fulcro delle moderne infrastrutture dati, la gestione delle modifiche ai dati e il controllo delle versioni diventano una sfida critica. Il controllo delle versioni dei dati si riferisce alla capacità di tracciare, gestire e verificare le modifiche apportate ai set di dati nel tempo. Questo è particolarmente vitale nei data lake per le seguenti ragioni.

Volume e diversità dei dati

I data lake spesso contengono set di dati vasti e diversi provenienti da varie fonti, con aggiornamenti e aggiunte che avvengono continuamente. Gestire efficientemente queste modifiche è cruciale per mantenere la coerenza e l’accuratezza dei dati.

Esplorazione collaborativa dei dati

Nei data lake, più team e stakeholder esplorano collaborativamente i dati per trarre informazioni. Senza un adeguato controllo delle versioni, diversi utenti potrebbero sovrascrivere o modificare involontariamente i dati, causando potenziali problemi di integrità dei dati e confusione.

Verifica e conformità

In settori regolamentati o ambienti con rigorosi requisiti di governance dei dati, il controllo delle versioni dei dati è essenziale per tracciare le modifiche, comprendere la genealogia dei dati e garantire la conformità alle normative.

Fonte

Gestione delle modifiche su larga scala con il controllo delle versioni dei dati

Per gestire efficacemente le modifiche su larga scala nei data lake, è necessario implementare robusti meccanismi di controllo delle versioni dei dati. Ecco alcune strategie essenziali:

• Snapshot con data e ora: Mantenere snapshot con data e ora dei dati consente di visualizzare lo storico delle modifiche apportate nel tempo. Questi snapshot possono essere utilizzati per tornare a uno stato precedente o tracciare la genealogia dei dati.
• Gestione dei metadati: Tenere traccia dei metadati, come lo schema dei dati, le fonti dei dati e i processi di trasformazione dei dati, aiuta a comprendere l’evoluzione dei set di dati e il contesto delle modifiche.
• Controlli di accesso e autorizzazioni: Implementare controlli di accesso e autorizzazioni dettagliati garantisce che solo gli utenti autorizzati possano apportare modifiche a set di dati specifici, riducendo il rischio di modifiche non autorizzate.
• Tracciamento delle modifiche e notifiche: Impostare meccanismi di tracciamento delle modifiche e notifiche avvisa gli stakeholder delle modifiche ai dati, garantendo trasparenza e consapevolezza.
• Test e convalida automatizzati: Le procedure di test e convalida automatizzate aiutano a individuare e correggere eventuali anomalie o incongruenze derivanti dalle modifiche ai dati.

Conclusioni

I data lake hanno rivoluzionato il modo in cui le organizzazioni gestiscono e analizzano dati su larga scala. La loro capacità di archiviare tipi di dati diversi senza schemi predefiniti li rende estremamente flessibili ed efficienti dal punto di vista dei costi. Tuttavia, gestire le modifiche nei data lake richiede attenzione per garantire la coerenza, l’accuratezza e la conformità dei dati.

Il controllo delle versioni dei dati svolge un ruolo cruciale nel affrontare queste sfide, consentendo alle organizzazioni di gestire le modifiche su larga scala e ottenere informazioni preziose dai loro data lake con fiducia e affidabilità. Implementando meccanismi di controllo delle versioni robusti e seguendo le migliori pratiche, le aziende possono sfruttare appieno i data lake, guidando l’innovazione e la presa di decisioni informate.

Autore – Kruti Chapaneri è una giovane aspirante ingegnere del software e scrittrice tecnica con un forte interesse nell’intersezione tra tecnologia e business. È entusiasta di utilizzare le sue competenze di scrittura per aiutare le aziende a crescere e avere successo online nel mercato competitivo. Puoi connetterti con lei su Linkedin.