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Data Lakehouse

Unifica la gestione e l'analisi dati in un'architettura flessibile e scalabile. Con un Data Lakehouse elimini i compromessi tra flessibilità e struttura e costruisci una piattaforma dati pronta per Business Intelligence, Advanced Analytics e Machine Learning. 

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Cosa è compreso

Sfrutta un'unica piattaforma per tutti i dati

Il Data Lakehouse è un'architettura che combina la capacità di archiviare grandi volumi di dati eterogenei - strutturati, semi-strutturati e non strutturati - con le funzionalità di gestione e query tipiche di un ambiente analitico evoluto. È ideale quando l’azienda deve supportare contemporaneamente Analytics tradizionale, Data Science e analisi in tempo reale. 

Architettura e progettazione del Data Lakehouse

Il Data Lakehouse è un'architettura che combina la capacità di archiviare grandi volumi di dati eterogenei - strutturati, semi-strutturati e non strutturati - con le funzionalità di gestione e query tipiche di un ambiente analitico evoluto. È ideale quando l’azienda deve supportare contemporaneamente Analytics tradizionale, Data Science e analisi in tempo reale. 

Architettura e progettazione del Data Lakehouse

Progettiamo l'architettura Data Lakehouse a partire dai requisiti analitici e dal patrimonio dati esistente. Definiamo la struttura a layer - ingestion, storage, processing e serving - e selezioniamo le tecnologie più adatte al contesto.

Integrazione con Data Pipeline e Analytics

Il Data Lakehouse si inserisce nell'ecosistema tecnologico esistente, collegandosi alle Data Pipeline ETL/ELT che alimentano i flussi di dati in ingresso. Sul fronte dell'output, garantiamo la compatibilità con gli strumenti di Business Intelligence, analisi avanzata e Data Science.

Governance, qualità e sicurezza del dato

La flessibilità di un Data Lakehouse non deve andare a scapito del controllo. Implementiamo policy di governance per la catalogazione dei dati, la gestione degli accessi e il tracciamento della loro provenienza.

Migrazione e adozione incrementale

Passare a un'architettura Data Lakehouse non significa necessariamente dismettere ciò che esiste. Affianchiamo il cliente in un percorso di migrazione partendo dai domini dati più critici e preservando la continuità operativa. Ogni fase è pianificata per minimizzare i rischi e garantire la compatibilità con i sistemi in uso.

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FAQ

Le domande più frequenti sul Data Lakehouse

Qual è la differenza tra Data Lakehouse e Data Warehouse?

Il Data Warehouse è ottimizzato per dati strutturati e query analitiche su schemi predefiniti - è la scelta consolidata per Business Intelligence e reporting aziendale. Il Data Lakehouse aggiunge la capacità di gestire anche dati non strutturati e semi-strutturati, supportando casi d'uso più ampi come il Machine Learning. Non si tratta di un'alternativa che sostituisce sempre il Data Warehouse. 

Qual è la differenza tra un Data Lakehouse e un Data Lake?

Il Data Lake è nato come repository per archiviare grandi volumi di dati grezzi in qualsiasi formato, ma spesso senza struttura sufficiente per renderli direttamente analizzabili. Il Data Lakehouse supera questo limite aggiungendo uno strato di gestione che porta ordine, qualità e funzionalità di query evolute - rendendo i dati accessibili non solo ai Data Engineer, ma anche agli analisti e ai tool di Business Intelligence. 

Quando bisogna adottare un Data Lakehouse?

Il Data Lakehouse è la scelta più indicata quando l’azienda gestisce volumi elevati di dati eterogenei, ha necessità di supportare contemporaneamente Analytics tradizionale e casi d'uso avanzati come Data Science o Predictive Analytics, o vuole consolidare più infrastrutture dati in un'unica piattaforma. Se il perimetro è limitato a reporting strutturato su dati omogenei, un Data Warehouse può essere sufficiente.