Data Warehouses vs Data Lakes vs Data Marts Hai bisogno di aiuto per decidere?

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Per trarre il massimo vantaggio dai dati, le organizzazioni hanno bisogno di soluzioni efficienti e scalabili che possano archiviare, elaborare ed analizzare i dati in modo efficace. Dall’acquisizione dei dati da diverse fonti attraverso la trasformazione e la distribuzione, la memorizzazione dei dati sottostà all’architettura dei dati.

Quindi scegliere la soluzione di archiviazione dati giusta, tenendo conto di come si accederà ai dati e del caso d’uso specifico, è importante. In questo articolo, esploreremo tre astrazioni di archiviazione dati popolari: data warehouse, data lake e data mart.

Esamineremo le basi e compareremo queste astrazioni di archiviazione dati tra caratteristiche come modelli di accesso, schema, governo dei dati, casi d’uso e altro ancora.

Cominciamo!

 

Data Warehouse

 

I data warehouse sono componenti fondamentali dei moderni sistemi di gestione dei dati, progettati per facilitare lo stoccaggio, l’organizzazione e il recupero efficiente di dati strutturati per scopi analitici.

 

 

Cosa è un Data Warehouse?

 

Un data warehouse è un database specializzato che centralizza, memorizza e gestisce dati strutturati ed elaborati provenienti da diverse fonti per il principale scopo di supportare analisi complesse e reporting.

Il data warehouse rappresenta quindi un repository centralizzato per i dati strutturati, consentendo alle organizzazioni di:

  • Effettuare complesse analisi dei dati
  • Generare report e pannelli informativi
  • Supportare processi di business intelligence (BI) e decisionali
  • Ottenere approfondimenti su trend storici e attuali dei dati

 

Tipologia di Dati, Modelli di Accesso e Benefici

 

I data warehouse memorizzano principalmente dati strutturati, ovvero dati organizzati in tabelle ben strutturate con righe e colonne. Questo formato strutturato semplifica il recupero e l’analisi dei dati, rendendolo adatto per reporting e interrogazioni.

I data warehouse sono ottimizzati per le prestazioni delle interrogazioni e il reporting. Spesso utilizzano meccanismi di indicizzazione e memorizzazione nella cache per accelerare il recupero dei dati, garantendo che gli analisti e gli utenti aziendali possano accedere rapidamente alle informazioni di cui hanno bisogno.

 

Integrazione dei Dati

 

I data warehouse centralizzano l’integrazione dei dati provenienti da vari sistemi di origine. Ciò comporta l’estrazione dei dati dai sistemi di origine, la loro trasformazione in un formato coerente e il loro caricamento nel data warehouse.

I processi ETL vengono comunemente utilizzati per l’integrazione dei dati nei data warehouse. Questi flussi di lavoro estraggono i dati dai sistemi di origine, applicano trasformazioni per pulire e strutturare i dati, quindi li caricano nelle tabelle del database del data warehouse. I processi ETL garantiscono la qualità e la coerenza dei dati all’interno del data warehouse.

 

Schema

 

I data warehouse impongono uno schema per la coerenza dei dati. Uno schema definisce la struttura dei dati, inclusi le tabelle, le colonne, i tipi di dati e le relazioni. Questo schema garantito assicura che i dati rimangano coerenti e possano essere affidabili per l’analisi.

I data warehouse spesso utilizzano uno schema a stella o a fiocco di neve per organizzare i dati. In uno schema a stella, una tabella di fatti centrale contiene dati transazionali, circondata da tabelle dimensionali che forniscono contesto e attributi. In uno schema a fiocco di neve, le tabelle dimensionali sono ridondanti per ridurre la ridondanza. La scelta tra questi schemi dipende dai requisiti specifici del data warehousing.

 

Governance e Sicurezza dei Dati

 

I data warehouse sono noti per i loro solidi controlli di governance e sicurezza. Sono progettati per dati strutturati e offrono funzionalità come validazione dei dati, controlli di qualità dei dati, controlli di accesso e capacità di audit.

 

Casi d’Uso e Unità Aziendali

 

I data warehouse sono utilizzati principalmente per l’analisi e la generazione di report a livello aziendale. Consolidano i dati provenienti da varie fonti in un’unica repository, rendendoli accessibili per l’analisi e la generazione di report in tutta l’organizzazione. Supportano la generazione di report standardizzati e le query ad hoc per i decisori aziendali.

 

Data Lakes

 

I data lake rappresentano un approccio flessibile e scalabile allo stoccaggio e alla gestione dei dati, in grado di soddisfare le diverse esigenze delle moderne organizzazioni.

 

 

Cos’è un data lake?

 

Un data lake è una repository centralizzata che memorizza grandi volumi di dati grezzi, strutturati, semi-strutturati e non strutturati, consentendo alle organizzazioni di conservare e gestire grandi quantità di informazioni senza i vincoli di uno schema predefinito.

Il principale scopo di un data lake è fornire una soluzione flessibile ed economica per lo stoccaggio e la gestione di diversi tipi di dati:

  • I data lake mantengono i dati nel loro formato grezzo e nativo.
  • I data lake supportano una vasta gamma di casi d’uso, dall’analisi tradizionale all’apprendimento automatico avanzato e alle applicazioni di intelligenza artificiale.
  • Gli utenti possono esplorare e analizzare i dati senza definirne preventivamente la struttura o lo schema.

I data lake sono progettati per affrontare le sfide poste dal crescente volume, velocità e varietà di dati generati dalle organizzazioni oggi.

 

Tipo di dati, modelli di accesso e vantaggi

 

I data lake sono in grado di memorizzare una varietà di tipi di dati, compresi dati strutturati da database relazionali, dati semi-strutturati come JSON, XML e dati non strutturati come documenti di testo, immagini e video. Questo rende i data lake adatti per gestire dati nel loro formato grezzo e nativo.

 

Integrazione dei dati

 

L’ingestione dei dati in un data lake può avvenire sia tramite processi batch che in tempo reale. I processi batch prevedono il caricamento periodico di grandi volumi di dati, mentre l’ingestione in tempo reale consente il flusso continuo di dati da varie fonti. Questa flessibilità assicura che i data lake possano gestire diversi requisiti di velocità dei dati.

I data lake adottano un approccio “schema-on-read”. A differenza dei data warehouse, i dati in un data lake non hanno uno schema predefinito. Invece, lo schema viene definito al momento dell’analisi, consentendo agli utenti di interpretare e strutturare i dati in base alle loro specifiche esigenze. Questa flessibilità di schema è una caratteristica distintiva dei data lake.

 

Schema

 

I data lake offrono “flessibilità di schema”, consentendo l’ingestione dei dati senza uno schema predefinito. Questa flessibilità consente di gestire eventuali modifiche nella struttura dei dati nel tempo ed permette agli utenti di definire lo schema in base alle proprie esigenze di analisi.

I dati in un data lake assumono struttura e significato al momento dell’analisi. Questo approccio significa che gli utenti possono interpretare e strutturare i dati per soddisfare le loro esigenze analitiche.

 

Governance e sicurezza dei dati

 

I data lake spesso affrontano sfide di governance perché memorizzano sia dati strutturati che non strutturati nel loro formato grezzo. Può essere difficile gestire i metadati, garantire la qualità dei dati e mantenere un catalogo di dati unificato, il che può causare problemi legati alla scoperta e alla conformità dei dati.

 

Casi d’uso e unità aziendali

 

I data lake sono ideali per l’esplorazione e l’esperimento dei dati. Possono memorizzare grandi quantità di dati grezzi e non strutturati, rendendoli adatti ai professionisti dei dati per esplorare e sperimentare senza schemi predefiniti.

 

Data Marts

 

I data marts sono subset del data warehouse aziendale che si rivolgono a specifiche unità aziendali o funzioni all’interno di un’organizzazione.

 

 

Cos’è un Data Mart?

 

Un data mart è un subset specializzato di un data warehouse o data lake che memorizza dati strutturati adattati alle esigenze di una specifica unità aziendale, dipartimento o area funzionale all’interno di un’organizzazione.

Il principale scopo di un data mart è fornire un accesso mirato ed efficiente ai dati per specifiche esigenze analitiche e di reporting. Gli obiettivi chiave includono:

  • Supporto a specifiche unità operative: I data mart sono progettati per soddisfare le esigenze delle singole unità operative, come vendite, marketing, finanza o operazioni.
  • Semplificazione dell’accesso ai dati: Fornendo un accesso più semplice ai dati pertinenti, i data mart rendono più facile per gli utenti all’interno di un determinato dominio accedere e analizzare le informazioni di cui hanno bisogno.
  • Riduzione del tempo necessario per ottenere informazioni: I data mart possono migliorare le performance di interrogazione e di reporting riducendo il volume dei dati da elaborare.

I data mart sono quindi fondamentali per garantire che i dati pertinenti siano prontamente disponibili per i decisori all’interno delle varie parti dell’organizzazione.

Tipi di Dati, Modalità di Accesso e Benefici

I data mart memorizzano principalmente dati strutturati pertinenti all’unità operativa o alla funzione specifica che servono. Questo formato strutturato garantisce coerenza dei dati e rilevanza alle esigenze analitiche del dominio.

I data mart offrono un accesso più mirato e semplificato rispetto ai data warehouse aziendali o ai data lake. Questo approccio focalizzato consente agli utenti di accedere rapidamente e analizzare dati direttamente rilevanti per il loro dominio.

Integrazione dei Dati

I data mart tipicamente estraggono dati da repository centrali, come i data warehouse. Questo processo di estrazione prevede l’identificazione e la selezione dei dati pertinenti all’unità operativa o alla funzione specifica.

Una volta estratti, i dati subiscono una trasformazione specifica alle esigenze del data mart. Ciò può includere pulizia, aggregazione o personalizzazione dei dati per garantire che siano allineati alle esigenze analitiche del dominio che servono.

Schema

I data mart possono seguire lo schema definito nel data warehouse centrale o utilizzare uno schema personalizzato adattato alle esigenze analitiche specifiche del data mart. La scelta dipende da fattori come la coerenza dei dati e l’autonomia del mart.

Governance dei Dati e Sicurezza

I data mart sono tipicamente sottogruppi dei data warehouse, concentrandosi su specifici domini o unità operative. Gli sforzi di governance sono concentrati a livello di mart, garantendo che i dati utilizzati dalle specifiche unità operative siano conformi agli standard di governance aziendale stabiliti dal data warehouse.

Casi d’Uso e Unità Operative

I data mart sono personalizzati per le esigenze specifiche delle unità operative o dei domini all’interno di un’organizzazione. Forniscono un sottoinsieme dei dati del data warehouse rilevanti per una particolare area operativa. Ciò consente alle unità operative di effettuare analisi e reporting specializzati senza la complessità di gestire l’intero dataset aziendale.

Data Warehouse vs Data Lake vs Data Mart: Un Confronto Completo

Riassumiamo le differenze chiave tra data warehouse, data lake e data mart:

Caratteristica Data Warehouse Data Lake Data Mart
Tipi di Dati e Flessibilità Dati strutturati, schema fisso Vari tipi di dati, flessibilità dello schema Dati strutturati, schema ben definito
Integrazione dei Dati Pipeline ETL Ingestione flessibile dei dati, schemi alla lettura Estrazione e trasformazione per i domini
Prestazioni delle Query Ottimizzate per le query Prestazioni variano Prestazioni ottimali
Governance dei Dati Forti controlli di governance e sicurezza dei dati Sfide nella governance dei dati Governance a livello di mart
Casi d’Uso Analisi aziendale Esplorazione di grandi volumi di dati Analisi specifiche del dominio

 

Conclusione

 

Spero che tu abbia acquisito una panoramica dei data warehouse, dei data lake e dei data mart. La scelta dell’architettura dipende dai requisiti specifici dell’organizzazione e dall’equilibrio tra governance e flessibilità necessari per i dati e le esigenze aziendali:

  • I data warehouse, con solide governance e controlli di sicurezza, sono adatti all’analisi e alla generazione di report a livello aziendale.
  • I data lake sono adatti all’esplorazione dei dati e all’analisi del big data. Tuttavia, possono comportare sfide in termini di governance e sicurezza.
  • I data mart offrono analisi specifiche del dominio allineate alle esigenze delle singole unità aziendali, nel rispetto degli standard di governance del data warehouse.

Puoi anche esplorare i data lakehouse, un’architettura relativamente recente e in evoluzione. I data lakehouse mirano a colmare il divario tra i data warehouse e i data lake, offrendo un approccio unificato per l’archiviazione e l’analisi dei dati.  

[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27) è una sviluppatrice e scrittrice tecnica dall’India. Le piace lavorare all’incrocio tra matematica, programmazione, data science e creazione di contenuti. Le sue aree di interesse e competenza includono DevOps, data science e elaborazione del linguaggio naturale. Ama leggere, scrivere, programmare e bere caffè! Al momento, sta lavorando per imparare e condividere le sue conoscenze con la comunità degli sviluppatori, scrivendo tutorial, guide pratiche, articoli di opinione e altro ancora.