Fino a pochissimi anni fa, il concetto di Big Data sembrava riservato a poche aziende di categoria Enterprise. Oggi, la generazione di dati assume curve esponenziali, e qualsiasi azienda del settore produttivo già si trova o si troverà a breve a dover gestire un’incredibile mole di dati provenienti da fonti quanto mai eterogenee. Come sempre accade, con l’aumentare della complessità si moltiplicano tecniche e strategie per la gestione.
Per quanto riguarda l’organizzazione delle informazioni aziendali, è possibile identificare tre approcci, sia tecnologici che organizzativi, che possono supportare le aziende per una gestione più efficiente. Cerchiamo ora di fare chiarezza tra i tre più noti: Data Lake, Data Fabric e Data Mesh.
Gestire i dati aziendali: un compito sempre più complesso
Secondo questa statistica¹, i dati generati, gestiti o acquisiti a livello globale è aumentata esponenzialmente, passando da circa 2 Zettabyte nel 2010 ai 97 Zettabyte previsti nel 2025. Per dare un’idea della dimensione del fenomeno², il 90% dei dati presenti al mondo è stato creato negli ultimi due anni.
I tradizionali database relazionali, un tempo strumento principale nella gestione dei dati, stanno incontrando difficoltà sempre maggiori nel fronteggiare una quantità di informazioni così elevata. Progettati per gestire dati strutturati e quantità di dati relativamente limitate (in questo caso facciamo riferimento a differenze di ordini di grandezza fra i dati “tradizionali” e i Big Data), questi sistemi si scontrano con i nuovi requisiti di velocità, varietà e volume che caratterizzano lo scenario di oggi. Di fronte a questa complessità, soluzioni come i Data Lake, Data Fabric e Data Mesh, offrono approcci più flessibili e scalabili.
Data lake: definizione e campi di utilizzo
I Data Lake sono repository centralizzati in grado di conservare grandi volumi di dati eterogenei in formato grezzo. Il loro principale vantaggio è la capacità di immagazzinare dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati, rendendoli ideali per le aziende che necessitano di un’ampia flessibilità nella gestione dei dati e riducendo in modo considerevole i tempi e i costi di ingestione e successiva elaborazione.
Data fabric: una gestione innovativa dei dati
Data Fabric fa riferimento non a una soluzione tecnologica quanto, piuttosto, ad un approccio organizzativo e gestionale, in cui creare una visione unificata dei dati aziendali, indipendentemente dalla loro ubicazione. Integra diverse piattaforme e sorgenti dati, fornendo un accesso semplificato ai dati attraverso un’unica interfaccia. Questo approccio facilita l’integrazione, l’accesso e l’analisi dei dati, spostando il tema della source of trust da un piano prettamente tecnico a un livello più alto, di carattere organizzativo: i dati non sono più accentrati ma orchestrati nel luogo logico in cui si trovano.
Data Mesh: decentralizzazione e Domain-Driven Design
Un Data Mesh è un’architettura distribuita che organizza i dati in domini autonomi e decentralizzati, ognuno con la propria responsabilità di gestione, governance e accesso ai dati. I principi del Data Mesh consentono di scalare l’integrazione, l’analisi e il consumo dei dati in modo efficiente ed efficace, sfruttando i principi del design orientato al dominio (Domain-Driven Design), della federazione dei dati e della computazione self-service. Un approccio, insomma, non più monolitico che permette di rendere più agile la fruizione dei dati suddividendone la gestione fra più entità.
Data Warehouse: il fondamento per la ritenzione dei dati aziendali
I Data Warehouse rappresentano una soluzione tradizionale per la conservazione e l’analisi dei dati aziendali e ancora oggi costituiscono, a prescindere dalla strategia identificata, un bisogno tecnologico essenziale per le imprese che necessitano di gestire grandi quantità di informazioni. Un data warehouse è un sistema di gestione dei dati progettato per abilitare e supportare le attività di Business Intelligence, in particolare di analisi strutturate.
Il sistema centralizza e consolida i dati, creando coerenza tra i diversi tipi e formati. Data Lake, Data Fabric e Data Mesh offrono approcci più flessibili e scalabili, ma non sostituiscono i Data Warehouse. La tendenza più diffusa oggi è quella di utilizzare questi nuovi modelli in un contesto ibrido, integrato con i Data Warehouse esistenti, per costruire un ecosistema di gestione dati più robusto e versatile.
Data lake, Data fabric, Data Mesh: qual è la scelta migliore?
La scelta tra Data Lake, Data Fabric e Data Mesh dipende da vari fattori, inclusi il volume dei dati, la varietà delle fonti dati, le esigenze di analisi e la struttura organizzativa dell’azienda.
Vediamo, in breve, quali sono i principali fattori chiave che dovrebbero guidare la scelta.
Volume e varietà dei dati aziendali
- Data Lake: ideale per grandi volumi di dati, specialmente se non strutturati o semi-strutturati. Perfetto per conservare dati grezzi per elaborazioni o analisi future.
- Data Fabric: indicato per aziende che devono integrare e accedere a dati provenienti da fonti diversificate, inclusi sistemi legacy e cloud.
- Data Mesh: adatto soprattutto per realtà con una cultura aziendale orientata al prodotto e alla decentralizzazione, dove diverse unità gestiscono e informazioni in modo autonomo.
Esigenze di analisi e accesso ai dati:
- I Data Lake forniscono una base per analisi avanzate e machine learning, ma richiedono competenze specifiche per estrarre valore dai dati grezzi.
- I Data Fabric facilitano l’analisi in tempo reale grazie alla capacità di connettere dati diversi in modo fluido e dinamico.
- I Data Mesh promuovono un approccio autonomo all’analisi, con i team che gestiscono e analizzano i dati all’interno dei loro domini specifici.
Maturità tecnologica e cultura organizzativa:
- I Data Lake richiedono un’infrastruttura IT robusta e una cultura aziendale incline all’innovazione tecnologica.
- I Data Fabric sono ideali per aziende che abbiano una forte necessità di integrazione dei dati e di governance centralizzata.
- I Data Mesh, infine, sono migliori per aziende con una struttura organizzativa agile e una forte enfasi sulla collaborazione fra dipartimenti.
Diversi approcci per diversi bisogni
Come abbiamo visto, Data Lake, Data Fabric e Data Mesh offrono approcci diversificati per la gestione dei dati. Mentre i Data Warehouse continuano a svolgere un ruolo cruciale nell’analisi dei dati, queste nuove soluzioni offrono più flessibilità e opportunità di innovazione, a partire dall’approccio organizzativo.
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