Per anni i CIO si sono trovati davanti a una scelta che sembrava obbligata: o un’infrastruttura rigida ma affidabile, oppure un ambiente flessibile ma potenzialmente caotico. O bianco, o nero. Ma oggi non è più obbligatorio scegliere.
Negli ultimi anni la gestione dei dati aziendali si è trasformata radicalmente. Le imprese raccolgono volumi crescenti di informazioni provenienti da fonti eterogenee come applicazioni transazionali, sensori IoT, log di sistema, Social Media e documenti non strutturati.
Per decenni, le organizzazioni hanno dovuto scegliere tra due approcci distinti per archiviare e analizzare questi dati, ognuno con vantaggi e limiti propri. Oggi, invece, un nuovo modello architetturale promette di superare questo compromesso una volta per tutte. Si tratta del Data Lakehouse, che riscrive le regole di progettazione delle infrastrutture dati del futuro.
Cos’è il Data Lakehouse
Per capire cosa è un Data Lakehouse e perché sta guadagnando terreno tra i CIO di tutto il mondo, è utile partire dal definire il contesto in cui nasce. Questa architettura non è un concetto isolato calato dal nulla, ma il risultato naturale dell’evoluzione di due modelli che per anni hanno convissuto, spesso fianco a fianco ma separatamente, nelle infrastrutture IT aziendali, generando duplicazioni, costi e mal di testa per i team IT.
Le origini: differenze tra Data Lake e Data Warehouse
Il Data Warehouse è la struttura tradizionale per l’archiviazione di dati strutturati, organizzati secondo schemi predefiniti e ottimizzati per l’analisi e il reporting di Business Intelligence. Per decenni, è stato il pilastro su cui si è basata la BI aziendale grazie alle prestazioni elevate, alla Data Quality garantita e a solidi strumenti di governance.
Il problema è che diventa rigido e costoso quando si tratta di gestire dati non strutturati o semi-strutturati, come testi, immagini, video o flussi di dati provenienti da sensori, che oggi rappresentano una quota crescente del patrimonio informativo di qualsiasi azienda.
Il Data Lake è nato proprio per rispondere a questa esigenza: un repository capace di archiviare grandi volumi di dati in qualsiasi formato, a basso costo, senza richiedere una struttura predefinita al momento dell’ingestione.
Una promessa di libertà totale che ha conquistato molte aziende. Questa flessibilità ha però un prezzo perché senza adeguati controlli di governance, i Data Lake rischiano di trasformarsi in quelli che gli esperti chiamano “Data Swamp” (letteralmente, una palude di dati), ovvero ambienti disorganizzati e poco affidabili, dove diventa difficile garantire qualità, sicurezza e tracciabilità, e dove ritrovare l’informazione giusta diventa un’impresa.
La convergenza in un’unica architettura
Il Data Lakehouse nasce proprio per superare questa dicotomia netta, perché prende il meglio di entrambi i mondi senza ereditarne i difetti. Si tratta di un’architettura che combina la flessibilità e l’economicità dello storage tipico del Data Lake con la facilità di gestione e la qualità proprie del Data Warehouse.
Il risultato è un’unica piattaforma in cui dati strutturati e non strutturati convivono, possono essere sottoposti a controlli di qualità e governance rigorosi e sono accessibili sia per workload di BI tradizionale che per progetti di Data Science e intelligenza artificiale, senza compromessi e senza dover scegliere un’unica strada.
Come funziona un’architettura Data Lakehouse
Dal punto di vista tecnico, il Data Lakehouse si basa su alcuni elementi architetturali che insieme creano quella che molti definiscono “la quadratura del cerchio” della gestione dati.
Comprendere questi componenti è importante per chi deve valutare l’adozione di questa architettura nella propria infrastruttura, per capire dove effettivamente si concentra il valore aggiunto.
Storage a basso costo e formati open
Alla base del Data Lakehouse c’è uno strato di storage economico e scalabile, tipicamente in cloud, su cui vengono salvati i dati in formati aperti e ottimizzati per l’analisi, per evitare il vendor lock-in legato a formati proprietari.
Metadati e governance
Sopra lo storage si colloca un livello di metadati che, in un certo senso, è il vero centro nevralgico del lakehouse. Un layer che assicura le funzionalità tipiche dei database tradizionali, come transazioni ACID, versionamento dei dati, controllo della qualità tramite Schema Enforcement e Audit Trail completo delle modifiche.
È proprio questo livello che differenzia il lakehouse da un semplice Data Lake, perché consente di applicare regole di governance rigorose anche su dati non strutturati, trasformando un magazzino di file grezzi in una fonte di dati affidabile e tracciabile.
Motori di elaborazione e accesso ai dati
Sopra l’architettura di storage e governance operano motori di elaborazione che consentono l’accesso ai dati attraverso interfacce SQL standard, oltre a strumenti dedicati a Data Science e autoapprendimento.
In pratica, questo significa che analisti di business, Data Engineer e Data Scientist possono finalmente lavorare sullo stesso set di dati, nello stesso momento, senza la necessità di duplicarli tra sistemi diversi o di destreggiarsi tra versioni differenti della stessa informazione.
Data Lakehouse vs Data Warehouse vs Data Lake: le differenze
Capire le differenze tra queste tre architetture è fondamentale per chi deve scegliere come strutturare la propria infrastruttura dati, valutando con attenzione costi, prestazioni e flessibilità in base alle proprie esigenze attuali e, soprattutto, future.
Vantaggi rispetto al Data Warehouse
Se confrontato con il warehouse tradizionale, il Data Lakehouse assicura costi di storage significativamente inferiori e la capacità di gestire dati non strutturati senza dover ricorrere a sistemi separati e paralleli.
Inoltre, elimina la necessità di duplicare i dati tra sistemi diversi per scopi differenti come BI e analisi avanzate, riducendo drasticamente complessità, costi di integrazione e il classico problema delle “verità multiple” sullo stesso dato.
Vantaggi rispetto al Data Lake
Il Data Lake è un repository per dati di ogni tipo a basso costo, ma privo di controlli di qualità e governance avanzati. Il Data Lakehouse aggiunge a questa flessibilità funzionalità tipiche dei database, come transazioni ACID – sequenze di operazioni sui database che garantiscono l’integrità e l’affidabilità dei dati -, validazione dello schema e versionamento, garantendo dati molto più affidabili e governati senza dover prima passare attraverso lunghe e costose attività di pulizia e validazione.
I benefici del Data Lakehouse per le aziende
Per un CIO, il lakehouse è soprattutto una leva per ridurre i costi e semplificare la gestione dei dati, consolidando in un’unica piattaforma ciò che oggi è frammentato tra i diversi dipartimenti.
Riduzione dei costi e semplificazione dell’infrastruttura
Dal punto di vista operativo, il lakehouse riduce il numero di pipeline ETL/ELT da orchestrare e semplifica l’architettura, riducendo i costi di licenze, manutenzione e integrazione tra ambienti diversi.
Supporto a BI, AI e Machine Learning sugli stessi dati
Uno dei vantaggi più significativi, e forse quello che interessa di più ai Data Scientist, è la possibilità di eseguire workload Bi di tipo tradizionale e progetti di IA e Machine Learning sullo stesso set di dati senza doverli spostare, trasformare o duplicare tra sistemi diversi. Questo accelera notevolmente i tempi di sviluppo dei modelli AI e assicura coerenza tra i dati usati per il reporting direzionale e quelli usati per le analisi predittive più avanzate.
Qualità e governance dei dati
Una governance centralizzata con Data Lineage, controlli di accesso granulari e dataset certificati rende più semplice garantire compliance, auditabilità e coerenza dei KPI tra funzioni, riducendo il rischio di errori, incongruenze e duplicazioni che spesso affliggono gli ambienti Data Lake non governati e aumentando la fiducia del board nei dati che guidano le decisioni strategiche.
Casi d’uso e settori di applicazione
Diversi settori stanno già sperimentando concretamente i benefici dell’architettura lakehouse, adattandola alle proprie esigenze specifiche di gestione e analisi dei dati, con risultati che vanno ben oltre la semplice riduzione dei costi.
Finanza
Nel settore finanziario, il Data Lakehouse consente di unificare dati transazionali, dati di mercato e dati non strutturati come documenti e comunicazioni, supportando sia il reporting regolamentare, sempre più stringente, sia modelli di rilevamento delle frodi basati su intelligenza artificiale che devono reagire in tempo reale.
Retail
Nel retail, permette di combinare dati di vendita, dati di comportamento dei clienti e record provenienti da canali digitali e fisici per costruire modelli di previsione della domanda e personalizzazione dell’offerta sempre più precisi.
Sanità
Nel settore sanitario, l’architettura lakehouse facilita l’integrazione di dati clinici strutturati con immagini diagnostiche e referti testuali. Supporta sia l’analisi epidemiologica su larga scala sia lo sviluppo di modelli diagnostici basati sull’intelligenza artificiale, con un impatto potenziale enorme sulla qualità delle cure.
Industria manifatturiera
Nel manufacturing, questo modello consente di unire dati di produzione, dati provenienti da sensori IoT e dati di usura dei macchinari per progetti di manutenzione predittiva capaci di anticipare i guasti prima che si verifichino, riducendo i fermi macchina.
Come implementare un Data Lakehouse in azienda
L’adozione di un Data Lakehouse è un percorso di trasformazione, non una semplice sostituzione tecnologica, che richiede una lettura accurata dell’ecosistema dati esistente, scelte architetturali coerenti con le priorità di business e lo sviluppo delle competenze necessarie per valorizzarne appieno il potenziale.
Valutazione dell’infrastruttura esistente
Il primo passo, spesso sottovalutato, consiste nell’analizzare l’infrastruttura dati attuale identificando i sistemi esistenti, i flussi di dati e le criticità legate a duplicazione, silos informativi e costi di gestione fuori controllo.
Questa fase consente di definire un piano di migrazione realistico, basato sulle priorità di business e non solo su considerazioni puramente tecnologiche.
Scelta della piattaforma e migrazione dei dati
Successivamente, è necessario individuare la piattaforma più adatta alle esigenze dell’organizzazione, valutando criteri come compatibilità con formati open, integrazione con gli strumenti già in uso e scalabilità nel tempo.
La migrazione dei dati dovrebbe avvenire in modo graduale, partendo da casi d’uso pilota a basso rischio e alto valore dimostrativo, per poi estendere progressivamente l’adozione una volta consolidati i primi risultati.
Competenze e Change Management
Gestire un Data Lakehouse richiede competenze di Data Engineering, una buona conoscenza dei formati di dati open e degli strumenti di elaborazione distribuita, oltre a competenze solide di governance e qualità dei dati. È utile anche una buona familiarità con i linguaggi SQL e, per i progetti più avanzati, con gli strumenti di Machine Learning.
L’introduzione di un’architettura di questo tipo comporta anche, e soprattutto, un cambiamento culturale e organizzativo.
Un percorso di formazione adeguato e una comunicazione chiara sui benefici, condivisa a tutti i livelli dell’organizzazione, sono fondamentali per il successo del progetto e per evitare resistenze al cambiamento.
Quali aziende offrono soluzioni di Data Lakehouse
Sul mercato sono disponibili diverse piattaforme che implementano l’architettura lakehouse, proposte sia da provider cloud che da vendor specializzati in soluzioni di gestione e analisi dei dati. La scelta dipende dalle esigenze specifiche dell’organizzazione, dall’infrastruttura esistente e dagli strumenti già in uso dai team.
I principali leader tecnologici e cloud provider offrono soluzioni in questo settore:
- Databricks offre una piattaforma unificata che supporta BI, AI ed elaborazione dati su larga scala.
- Google Cloud propone un’infrastruttura scalabile che integra nativamente BigQuery e Cloud Storage con formati aperti (es. Apache Iceberg).
- Amazon Web Services (AWS) sfrutta un’architettura aperta che unisce S3 e Amazon Redshift tramite l’integrazione con Apache Iceberg.
- Cloudera offre un’architettura Open Lakehouse per unire analisi, AI predittiva e GenAI su un’unica base dati.
- Dell offre soluzioni infrastrutturali e di piattaforma progettate specificamente per i moderni Data Lakehouse.
- OVHcloud fornisce Lakehouse Manager, un servizio serverless integrato nella sua Data Platform.
Il Data Lakehouse sostituisce il Data Warehouse?
In molti casi il Data Lakehouse può sostituire il Data Warehouse tradizionale, soprattutto per le organizzazioni che necessitano di gestire grandi volumi di dati non strutturati. La transizione dipende, però, dalla complessità dei sistemi esistenti e generalmente avviene in modo graduale, generando il più delle volte una coesistenza temporanea delle due architetture.
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Annalisa Casali
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