Definizione
Che cos’è Data lake e come funziona?
Permette analisi future e machine learning, ma senza catalogo e governance può diventare difficile trovare dati affidabili.
Un data lake applica lo schema in lettura (schema-on-read): i file arrivano come sono, spesso su object storage in formati come Parquet, JSON o CSV, e la struttura viene interpretata quando qualcuno li analizza. Il data warehouse fa il contrario e valida lo schema in scrittura. Le architetture lakehouse, con formati tabellari come Delta Lake o Apache Iceberg, cercano di unire i due approcci.
Esempio aziendale
Esempio di Data lake in azienda
L’azienda raccoglie log macchina, file sensori e dati di produzione in un ambiente centralizzato per analisi successive.
Applicazioni
Quando può essere utile
- dati IoT
- machine learning
- archiviazione storica
- analisi esplorativa
- integrazione fonti
Limiti
Quando fare attenzione
- file caricati senza descrizione, fonte e data
- dati personali copiati senza classificazione
- nessuna regola su cancellazione e conservazione
- analisti che non trovano la versione corretta
Da non confondere
Data lake: con cosa non va confuso?
Il data lake conserva dati anche grezzi. Il data warehouse contiene dati modellati per reporting e analisi definite.
Dalla definizione al progetto
Cosa può realizzare Agentix con Data lake
Con i dati di linea, Agentix imposta un data lake ordinato a zone: grezza, pulita e pronta all’uso. Serie dei PLC, esiti dei collaudi e immagini dei difetti arrivano in Parquet con data, macchina e lotto, così diventano utilizzabili per manutenzione predittiva e modelli di qualità.
Il progetto comprende le pipeline di caricamento, un catalogo con descrizione e responsabile di ogni dataset e regole di conservazione per tipo di dato. Gli accessi sono separati per ruolo e le tabelle più consultate vengono esposte al data warehouse o alle dashboard senza copiare l’intero archivio.
Integra dati, software e AIRisposte rapide
Domande frequenti su Data lake
Una PMI ha bisogno di un data lake?
Serve quando ci sono volumi elevati di dati poco strutturati, come serie dei sensori, immagini di controllo qualità o log macchina da conservare per analisi future. Se le domande riguardano soprattutto vendite, margini e ordini, un data warehouse ben modellato è di solito più utile.
Cos’è un data swamp?
È un data lake diventato una palude: tanti file senza catalogo, proprietario né descrizione, di cui nessuno sa più se siano completi o aggiornati. Si evita registrando fonte, schema e responsabile di ogni dataset fin dal primo caricamento.
Dal concetto all’applicazione
Vuoi applicare Data lake nella tua azienda?
Partiamo dal processo, dai dati disponibili e dal risultato atteso per definire un primo progetto concreto.