Cos'è un Enterprise Data Lake?

L'ascesa delle architetture multi-cloud, data-first e l'ampio portafoglio di applicazioni avanzate basate sui dati che ne sono derivate, si basano sui data lake per archiviare tutti i dati. Un data lake è un repository open source e standard del settore per l'archiviazione di grandi quantità di dati. Successivamente, un data lake aziendale non solo archivia i dati, ma fornisce anche servizi di livello aziendale per raccogliere, esplorare, gestire, governare, preparare e creare pipeline per i dati aziendali.

I data lake aziendali archiviano i dati "così come sono" al momento dell'inserimento per evitare processi ETL costosi e dispendiosi in termini di tempo, oppure forniscono servizi di preparazione dei dati. Questi servizi profilano, puliscono, arricchiscono, trasformano, modellano e creano pipeline di dati per soddisfare requisiti applicativi specifici. L'obiettivo è abilitare applicazioni basate sui dati in tempo reale. La preparazione dei dati migliora la qualità dei dati e abilita applicazioni di analisi avanzate e business intelligence.

Pipeline di dati per l'impresa basata sui dati

Le applicazioni basate sui dati sfruttano reti vaste e complesse di dati e servizi. I data lake aziendali forniscono le connessioni necessarie per spostare i dati da qualsiasi origine a qualsiasi posizione di destinazione. Poiché gestiscono volumi di dati molto grandi e scalano orizzontalmente utilizzando infrastruttura cloud di base, i data lake aziendali sono una piattaforma ideale per la migrazione dei dati cloud, l'archiviazione aziendale e l'Operational Data Store (ODS). Inoltre, hanno la capacità di creare pipeline tra sistemi di produzione e analisi downstream, data warehouse SQL, applicazioni di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML).

Le pipeline di dati sono una serie di flussi di dati. L'output di un elemento è l'input del successivo e così via. I data lake aziendali fungono da punti di raccolta e accesso in una pipeline di dati e sono responsabili del controllo degli accessi. Man mano che le pipeline di dati emergono nell'azienda, data lake aziendali diventano hub di distribuzione dati con controlli centralizzati per federare i dati attraverso reti di data lake. La federazione dati centralizza la gestione dei metadati, la governance dei dati e il controllo della conformità, consentendo allo stesso tempo operazioni di data lake decentralizzate.

Naturalmente, la gestione dei dati su così larga scala implica controlli di governance dei dati essenziali. Un data lake aziendale governa i dati con policy di Information Lifecycle Management (ILM). Queste stabiliscono un sistema di controlli e regole aziendali, tra cui policy di conservazione dei dati e blocchi legali. I controlli sulla sicurezza e sulla privacy dei dati dei consumatori come NIST 800-53, PCI, HIPAA e GDPR non sono solo essenziali per la conformità legale, ma un'implementazione corretta migliora anche la qualità dei dati.

Gestione centralizzata dei metadati

I data lake aziendali hanno bisogno gestione dei metadati per visualizzare l'intero panorama dei dati (inclusi dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati) e aiuta gli utenti a comprendere meglio i propri dati. Gli analisti classificano, profilano e stabiliscono descrizioni coerenti e contesto aziendale per i dati. La gestione centralizzata dei metadati consente agli utenti di esplorare il proprio panorama dei dati in tre modi:

• Il lignaggio dei dati aiuta gli utenti a comprendere il ciclo di vita dei dati, inclusa una cronologia di movimento e trasformazione dei dati. Ciò semplifica l'analisi delle cause principali tracciando gli errori dei dati e migliora la fiducia per l'elaborazione da parte dei sistemi downstream.
• Un catalogo dati è una vista portfolio di inventario dati e asset dati. In altre parole, gli utenti navigano tra i dati di cui hanno bisogno e sono in grado di valutare i dati per gli usi previsti.
• Il Business Glossary è un elenco di termini aziendali con le relative definizioni. I programmi di Data Governance richiedono che i concetti aziendali per un'organizzazione siano definiti e utilizzati in modo coerente.

Il fulcro dei programmi di gestione dei dati cloud

La trasformazione digitale richiede interoperabilità con il cloud e la sua vasta rete di dati e servizi web. I data lake sono un approccio open source, standard del settore, per raccogliere e archiviare in modo sicuro e protetto grandi quantità di dati. Inoltre, un data lake aziendale fornisce servizi di livello aziendale per esplorare, gestire, governare, preparare e fornire controllo degli accessi. I manager che cercano questi vantaggi basati sui dati implementano quindi data lake aziendali per migliorare il coinvolgimento dei clienti o fornire analisi migliorate basate su dati più completi e basati sugli eventi.

In conclusione, le architetture data-first richiedono storage di oggetti efficiente e a basso costo, accesso in tempo reale, governance dei dati, gestione dei metadati, preparazione dei dati e connettività per creare pipeline di dati end-to-end. Con un lago di dati aziendale, qualsiasi organizzazione è in grado di implementare queste capacità critiche molto rapidamente, realizzare la trasformazione digitale e diventare un'impresa basata sui dati.