Data Lake vs Data Warehouse: scegliere il giusto modello


07/04/2021

Data Lake vs Data Warehouse: scegliere il giusto modello

Come sappiamo, la Data Integration è ormai fondamentale per migliorare i processi decisionali e fornirsi di processi e strumenti decisionali più efficientiOccorre però sapere che la Data Integration non è un emisfero predefinito e universalmente valido, perché si basa su modelli differenti in base alla realtà in cui si opera. 

Tra i più utilizzati, troviamo Data Lake e Data Warehouse, due strumenti entrambi efficaci per l’archiviazione, ma con differenze notevoli: in comune hanno di fatto la finalità, quella di memorizzare dati ad alto livello. 

Un Data Lake è un vasto insieme di dati grezzi dallo scopo ancora non definito, mentre un Data Warehouse è un archivio di dati strutturati e filtrati, già elaborati per una finalità 
La scelta di uno o l’altro dipende principalmente dalla tipologia dazienda. 

 

Le differenze fondamentali 

I fattori per distinguere l’uno dall’altro sono numerosi, tra cui la struttura dei dati, gli utenti ideali, i metodi di elaborazione e lo scopo generale. 

I Data Lake, come menzionato, sono composti da dati grezzi e non filtrati, che per questo necessitano di una maggiore capacità di archiviazione. A utilizzarli sono principalmente i data scientists. Inoltre, sono ideali per l’apprendimento automatico e sono altamente malleabili e veloci da aggiornare, ma difficili da comprendere. Il rischio dei Data Lake è che diventino paludi di dati senza misure adeguate di qualità e governance. 

Al contrario, i Data Warehouse archiviano solo dati elaborati, risparmiando così spazio costoso per dati inutili. Le informazioni elaborate sono semplicemente dati grezzi già utilizzati per uno scopo specifico in uso, il che rende complicato apportare modifiche, ma semplifica la loro comprensione, rendendola accessibile a un pubblico più ampio. 
I dati elaborati possono essere utilizzati in grafici, fogli di calcolo e tabelle, così che siano leggibili da qualsiasi dipendente che abbia un minimo di familiarità con l’argomento. 

 

Scegliere la giusta soluzione per la propria azienda 

Spesso le organizzazioni hanno bisogno di entrambi gli strumenti: i Data Lake nascono dalla necessità di sfruttare i big data, grezzi e non strutturati, per l’apprendimento automatico, ma successivamente i Data Warehouse possono tornare utili per l'analisi. In altri casi, scegliere l’uno o l’altro fa una grande differenza. 

Ad esempio, nel settore sanitario sono stati utilizzati per molti anni i Data Warehouse, ma senza mai ottenere i risultati sperati. In questo specifico caso funzionano infatti molto meglio i Data Lake, poiché consentono una combinazione di dati strutturati e non. 

Anche l’istruzione trae maggior vantaggio dalla flessibilità dei Data Lake, i quali aiutano gli studenti a migliorarsi, contribuiscono a semplificare la fatturazione e agevolano le raccolte fondi. 

Al contrario, i Data Warehouse sono stati una grande spinta per la crescita e l’evoluzione della finanza, in quanto possono essere strutturato senza bisogno di un data scientist. In questo settore, come in molti altri contesti aziendali, si tratta decisamente del miglior modello di archiviazione. 

Definite e capite le differenze tra i due diversi modelli, c’è da comprendere quale sia il migliore per la tua azienda. Questo dipende principalmente dalle sue esigenze e processi interni, consci che fare la scelta corretta sarà determinante per la sua crescita. 

 

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