Cos'è un data lake?

Introduzione

Nell'attuale era dei big data, dell'intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML), i data lake sono diventati componenti essenziali delle moderne strategie relative ai dati. La diffusione di queste tecnologie ha portato a una crescita esponenziale del volume, della varietà e della velocità dei dati, creando un'urgente necessità di soluzioni di archiviazione scalabili dei cosiddetti "big data". I data lake consentono alle aziende di massimizzare il valore dei propri dati offrendo soluzioni con base cloud che consentono analisi avanzate, modellazione predittiva e processi decisionali in tempo reale. Di conseguenza, il mercato globale dei data lake sta registrando una rapida crescita, con un valore previsto che raggiungerà 34,07 miliardi di dollari entro il 2030. 

Una delle principali differenze tra i data lake e i data warehouse risiede nel loro approccio all'archiviazione e all'elaborazione dei dati. I data warehouse operano secondo un modello "schema-on-write", che richiede che i dati siano strutturati e organizzati prima di essere archiviati. Al contrario, i data lake impiegano un'architettura "schema-on-read", in cui i dati grezzi vengono acquisiti così come sono e strutturati solo al momento dell'interrogazione. Questa flessibilità rende questi ultimi particolarmente adatti ai casi d'uso che coinvolgono data lake nativi del cloud, esplorazione dinamica dei dati ed esigenze di analisi in continua evoluzione. 

Tuttavia, dato che le aziende adottano sempre più frequentemente architetture basate su data lake, la protezione e la governance dei dati diventano fondamentali. Senza misure efficaci per garantire l'integrità e la protezione dei dati sensibili, le organizzazioni rischiano di risultare esposte alle minacce informatiche. Aziende come Zscaler, specializzate nella protezione unificata dei dati, stanno rispondendo a queste sfide con l'integrazione di funzionalità avanzate per tutelare i dati sensibili inattivi e in movimento. Adottando un approccio olistico alla sicurezza dei dati, le organizzazioni possono creare soluzioni scalabili, sicure ed efficienti, in grado di supportare le crescenti esigenze degli ambienti basati su big data e cloud. 

In questo panorama in continua evoluzione, i data lake si collocano all'intersezione tra innovazione e opportunità, guidando il futuro delle pipeline ETL, dell'analisi avanzata e della gestione sicura dei dati.

Approfondimento sul concetto di data lake

Un data lake è un approccio moderno all'archiviazione e alla gestione dei dati che adotta il principio dello "schema-on-read". A differenza dei sistemi tradizionali, in cui i dati devono essere strutturati e formattati per adattarsi a uno schema predefinito prima dell'archiviazione, lo schema-on-read consente di acquisire i dati nel loro formato grezzo e quindi di interrogarli o analizzarli secondo necessità. Questa flessibilità rappresenta un punto di svolta in un mondo sempre più pieno di dati, in cui le organizzazioni devono adattarsi rapidamente a esigenze e conoscenze mutevoli.

Archiviazione di tutti i tipi di dati

Una delle caratteristiche distintive di un data lake è la sua capacità di archiviare un mix di dati strutturati, semistrutturati e non strutturati.

• I dati strutturati includono le righe in un database o fogli di calcolo formattati in modo ordinato.
• I dati semistrutturati si riferiscono a formati come file JSON, XML o CSV.
• I dati non strutturati comprendono tutto, dalle e-mail ai video, fino alle letture dei sensori IoT. 

IDC stima che entro il 2025 ci saranno 175 zettabyte di dati a livello globale, e l'80% di essi sarà composto da dati non strutturati. Queste cifre rendono evidente l'importanza di una delle funzioni più distintive dei data lake, ossia la possibilità di gestire in modo efficace varie tipologie di dati. Separando l'archiviazione dagli schemi rigidi, i data lake garantiscono che nessun dato prezioso venga scartato a causa di limitazioni relative al formato, offrendo alle aziende un repository centralizzato che risponde a tutte le esigenze di archiviazione di big data.

Flessibilità e scalabilità

La vera potenza di un data lake nativo del cloud risiede nella sua flessibilità e scalabilità. I sistemi tradizionali, come i data warehouse, pur essendo eccellenti per l'analisi strutturata, hanno difficoltà a gestire il volume, la varietà e la velocità dei dati moderni. Al contrario, l'architettura di un data lake è progettata per essere scalabile in modo ottimale e adattarsi all'aumento dei dati. Che si tratti di terabyte o petabyte, le soluzioni con base cloud per i dati consentono alle aziende di espandere le proprie capacità di archiviazione ed elaborazione senza dover ricorrere a costose revisioni dell'infrastruttura. 

Tale scalabilità è particolarmente importante per le pipeline ETL, in cui i dati grezzi devono essere estratti, trasformati e caricati su richiesta. Le organizzazioni devono poter acquisire dati da diverse fonti, siano esse sistemi locali, piattaforme cloud o dispositivi IoT, e devono avere la possibilità elaborarli in un secondo momento, al presentarsi di nuovi casi d'uso.

I vantaggi di un data lake per il business

La flessibilità dell'architettura del data lake non semplifica solo la gestione dei dati, ma produce anche risultati aziendali misurabili. Un'indagine di Aberdeen ha rilevato che le aziende che usano data lake hanno superato le loro concorrenti del 9% nella crescita organica dei ricavi grazie alla loro capacità di raccogliere rapidamente informazioni e prendere decisioni basate sui dati. Per le aziende di sicurezza informatica, questa capacità significa essere in grado di correlare le minacce su vasti set di dati, identificare più rapidamente le vulnerabilità e migliorare le proprie strategie di governance dei dati, tutti elementi essenziali per implementare misure di protezione dei dati più robuste.

Qual è l'architettura di un data lake?

Un data lake è progettato per gestire le complessità dell'archiviazione dei big data, consentendo l'acquisizione, la gestione e l'analisi dei dati in modo conveniente e scalabile.

I principali componenti di un data lake

• Livello di archiviazione: fondamento di qualsiasi data lake, il livello di archiviazione può essere implementato sul cloud (ad esempio, AWS S3, Azure Data Lake), in locale o in un ambiente ibrido.
• Strumenti di acquisizione dei dati: gli strumenti come Apache Kafka, AWS Glue o Apache NiFi vengono comunemente utilizzati per gestire il flusso continuo di dati strutturati e non strutturati, preservando al contempo la flessibilità per consentire l'elaborazione sia in tempo reale che in batch.
• Catalogo dei dati: gli strumenti di gestione dei metadati, come Informatica o Talend, aiutano a creare un catalogo che organizzi i dati, tenga traccia della discendenza e stabilisca policy di governance dei dati.
• Strumenti di analisi: piattaforme come Apache Spark, Presto o Dremio consentono alle organizzazioni di trasformare i dati grezzi in informazioni concrete.

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di un data lake?

Le organizzazioni adottano sempre più frequentemente architetture di data lake per archiviare e analizzare grandi quantità di dati strutturati e non strutturati. Con una flessibilità e una scalabilità senza pari, i data lake sono un pilastro delle soluzioni cloud per i dati, in quanto consentono di supportare le analisi avanzate e i processi decisionali.

• Scalabilità: i data lake possono archiviare petabyte di dati senza compromettere le prestazioni, e sono quindi ideali per gestire in modo conveniente set di dati in continua crescita.
• Flessibilità: a differenza dei rigidi data warehouse, i data lake gestiscono diversi tipi e formati di dati, come JSON, XML, video e testo.
• Efficienza dei costi: facendo uso di hardware generico o dell'archiviazione sul cloud, le organizzazioni possono ridurre i costi rispetto alle architetture di storage tradizionali.
• Supporto per le analisi avanzate: i data lake costituiscono la base per supportare l'analisi con machine learning, AI e altri metodi avanzati.
• Democratizzazione dei dati: i data lake garantiscono alle parti interessate un accesso più ampio ai dati all'interno dell'organizzazione, consentendo al contempo un'adeguata governance dei dati.

Le sfide relative ai data lake

I data lake consentono alle organizzazioni di consolidare grandi quantità di dati strutturati e non strutturati in un repository centralizzato. Nonostante la loro flessibilità e il loro potenziale, i data lake presentano però diverse sfide che possono comprometterne l'utilità, in particolare nelle organizzazioni che si concentrano su una solida sicurezza informatica e governance dei dati.

• Espansione dei dati: i data lake sono progettati per accogliere tutti i tipi di dati ma, senza un'adeguata supervisione, il volume dei dati acquisiti può crescere in modo incontrollato. Questa proliferazione di dati non solo incrementa i costi di archiviazione, ma può anche creare difficoltà nell'identificazione e nel recupero delle informazioni rilevanti. Per le organizzazioni che gestiscono dati sensibili o critici per la sicurezza, questa crescita incontrollata può ostacolare l'efficacia dell'architettura del proprio data lake.
• Problemi di governance: la mancanza di solidi framework di governance dei dati può trasformare un data lake da una risorsa a un ostacolo. Per garantire l'accuratezza, la sicurezza e la conformità dei dati archiviati nei data lake nativi del cloud, sono necessari strumenti avanzati e policy robuste. Le aziende di sicurezza informatica che implementano architetture zero trust devono affrontare la sfida aggiuntiva di mantenere controlli dell'identità e garantire al contempo la conformità a normative come RGPD e HIPAA.
• Rischio di "data swamp": un data lake mal gestito può trasformarsi in una "data swamp", letteralmente una "palude di dati", ovvero un archivio pieno di dati disorganizzati, duplicati o irrilevanti. Ciò non solo diminuisce il valore del data lake, ma intensifica anche il rischio di esporre le informazioni sensibili. Per evitare questo pericolo, le organizzazioni devono implementare soluzioni cloud per i dati che si occupino di armonizzare, deduplicare e arricchire i dati.
• Sfide di integrazione: i sistemi legacy, spesso basati su architetture obsolete, possono avere difficoltà a integrarsi con le moderne soluzioni di data lake, generando colli di bottiglia nelle pipeline ETL e nei data lake, e impedendo così un flusso di dati fluido. Per le organizzazioni che impiegano la protezione dei dati, è fondamentale garantire che i sistemi legacy possano contribuire e trarre vantaggio dal framework di protezione unificato.
• Problemi di sicurezza: i data lake spesso archiviano dati non strutturati, come e-mail, documenti e log, che possono contenere informazioni sensibili. Per proteggere questi dati sono necessarie misure di sicurezza avanzate, come i principi dello zero trust e una visibilità granulare sull'accesso degli utenti. Senza le opportune misure di sicurezza, i data lake possono diventare obiettivi privilegiati per le violazioni e mettere a rischio la sicurezza e la reputazione del data lake di un'organizzazione.

I casi d'uso dei data lake 

Dato che le aziende fanno sempre più affidamento su processi decisionali basati sui dati, i data lake si sono affermati come soluzioni versatili per la gestione di enormi volumi di dati strutturati e non strutturati. Utilizzando un'architettura nativa del cloud per i data lake, le organizzazioni possono ottenere informazioni specifiche per il loro settore e mantenere al contempo solide pratiche di governance dei dati e di sicurezza. Di seguito, sono riportati alcuni casi d'uso principali dei data lake in vari settori: 

• Assistenza sanitaria: archiviazione di dati genomici e dei pazienti per supportare la medicina personalizzata e la previsione delle malattie
• Finanza: rilevamento delle frodi e report della conformità mediante l'analisi dei log delle transazioni e dei dati dei clienti
• Vendita al dettaglio: ottimizzazione dell'inventario e personalizzazione delle esperienze dei clienti in base all'analisi del comportamento
• IoT: elaborazione dei dati di telemetria dei dispositivi connessi per la manutenzione predittiva
• Sicurezza informatica: aggregazione di log provenienti da SIEM, SOAR e sistemi endpoint per eseguire query mirate e individuare minacce e vulnerabilità

Le tendenze future dei data lake 

Con le organizzazioni che impiegano la potenza dell'archiviazione dei big data, l'evoluzione dei data lake sta rimodellando il modo in cui le aziende gestiscono e proteggono le proprie informazioni. Considerando che si prevede che il mercato dei data lake crescerà vertiginosamente, registrando un CAGR del 23,8% dal 2024 al 2030, comprendere le tendenze future è fondamentale per garantire la scalabilità, la sicurezza e l'innovazione. Ecco alcuni sviluppi importanti da tenere d'occhio:

Architettura dei lakehouse 

Il confine tra data lake e data warehouse si sta assottigliando, dando origine all'architettura dei lakehouse, un modello ibrido che unisce la scalabilità e la flessibilità dei data lake con la gestione dei dati strutturati e le prestazioni dei data warehouse. Favorendo l'integrazione ottimale di dati strutturati e non strutturati, le architetture dei lakehouse riducono i costi generali ETL e supportano analisi avanzate. Per le organizzazioni che adottano un approccio zero trust, l'integrazione sicura dei data lake con i framework lakehouse garantisce una governance ottimale dei dati negli ambienti ibridi.

Governance basata sull'AI

Gestire i metadati e garantire la qualità dei dati in enormi data lake nativi del cloud è un compito arduo. La governance basata sull'AI sta trasformando questo processo, automatizzando l'etichettatura dei metadati, la catalogazione dei dati e la classificazione su larga scala. Questa tendenza migliora la governance dei dati, riducendo al contempo gli interventi manuali e offrendo ai team di sicurezza informatica una visibilità in tempo reale sui flussi di dati sensibili, che risulta fondamentale nei modelli zero trust incentrati sull'identità.

Edge data lake

Con la diffusione dei dispositivi IoT, sempre più organizzazioni stanno implementando edge data lake per elaborare i dati più vicino alle loro fonti. Riducendo la latenza e consentendo un processo decisionale in tempo reale, queste soluzioni risultano particolarmente efficaci per settori come la produzione, l'assistenza sanitaria e i veicoli autonomi. Secondo IDC, la spesa mondiale per l'edge computing raggiungerà 378 miliardi di dollari nel 2028, evidenziando la crescente importanza delle architetture basate sull'edge. In relazione alla sicurezza informatica, è essenziale implementare un framework di protezione dei dati che protegga gli edge data lake per mitigare i rischi associati all'elaborazione decentralizzata dei dati.

Strategie multicloud

Per evitare di vincolarsi a un singolo fornitore e garantire la resilienza del sistema, le aziende stanno adottando sempre più spesso strategie multicloud per le proprie soluzioni cloud per i dati. Questo approccio consente alle organizzazioni di distribuire i propri data lake su più provider di servizi cloud, con una migliore ottimizzazione dei costi e un ripristino più efficiente in caso di emergenza. Per i team addetti alla sicurezza informatica, una strategia basata su data lake multicloud richiede misure di sicurezza solide per i data lake, come la segmentazione zero trust e la visibilità unificata delle minacce su tutte le piattaforme.

Conclusione

I data lake rappresentano un approccio trasformativo alla gestione dei big data, in quanto offrono scalabilità, flessibilità e informazioni utili impareggiabili. Consentendo alle aziende di archiviare, elaborare e analizzare grandi quantità di dati strutturati e non strutturati, i data lake supportano analisi avanzate, machine learning e processi decisionali in tempo reale. 

Allo stesso tempo, è fondamentale garantire la sicurezza dei dati sensibili all'interno di un data lake. Le soluzioni come Zscaler Data Protection forniscono alle organizzazioni gli strumenti per proteggere i propri data lake su tutti i canali, garantendo la conformità, mitigando i rischi e favorendo l'innovazione. Con il giusto approccio, i data lake consentono alle organizzazioni di liberare il pieno potenziale dei propri dati e di affrontare le principali sfide in termini di sicurezza e governance.