Il data lake è nato come soluzione di storage a grande scala e si è evoluto in una tecnologia che offre flessibilità, scalabilità e costi contenuti per l’archiviazione e l’analisi dei dati. Il rovescio della medaglia è noto a chi ci lavora: la stessa libertà che permette di archiviare grandi volumi in formati diversi crea problemi di compliance e usabilità. Questo articolo, ripubblicato dal blog di Fivetran a partire da un contributo originale su TDWI, mette a fuoco tre aree su cui concentrarsi.
Pipeline
Costruire e mantenere le pipeline è spesso la parte più delicata. Serve garantire che i dati vengano catturati e replicati correttamente, soprattutto in presenza di cambiamenti di schema e di API nelle sorgenti esterne. La manutenzione regolare è essenziale: rimozione dei file orfani, gestione degli snapshot per abilitare eventuali revert, e table maintenance all’interno del data lake stesso. Un workflow automatizzato libera i team di data engineering da attività ripetitive e permette agli utenti analytics di trovare i dati giusti senza perdere tempo.
Data catalog
Un catalogo di metadati è lo strumento chiave per cercare informazioni nella profondità di un data lake. Consente di definire le tabelle, impostare controlli di accesso a livello utente e localizzare rapidamente le sorgenti, aiutando a rispondere a requisiti di governance e privacy come le richieste di cancellazione dati previste dal GDPR. Può sembrare un costo aggiuntivo, ma offre capacità di change tracking e indicizzazione che fanno risparmiare tempo e calcolo nel recupero dei dati. Nella scelta di catalogo e formato file vanno considerate le applicazioni a valle e l’infrastruttura cloud: l’opzione tra formati come Apache Iceberg e Delta dipende dagli strumenti effettivamente in uso.
Automazione del processing
Automatizzare normalizzazione, deduplicazione e pulizia dei piccoli file orfani è fondamentale per mantenere qualità e accuratezza dei dati. Conviene partire da un inventario dei tipi di dati raccolti, della frequenza di aggiornamento e dei consumatori interni, per ottimizzare gli update in base alle esigenze dei servizi a valle. Il punto è trovare il giusto equilibrio tra bassa latenza e costi, avendo però la certezza di una pipeline affidabile: è questo il presupposto per migliorare governance e sicurezza. Va ricordato che molte aziende, dopo aver fatto atterrare i dati nel lake, finiscono per spostarli in un warehouse per esigenze di ACID compliance e analytics.
- Le sfide principali del data lake riguardano usabilità e compliance, non lo storage in sé.
- Data catalog e controlli di accesso sono centrali per rispondere a requisiti come le cancellazioni GDPR.
- La scelta tra Iceberg e Delta va guidata dalle applicazioni e dagli strumenti a valle.
Fonte: Navigating data lake challenges: Governance, security and automation — https://www.fivetran.com/blog/navigating-data-lake-challenges-governance-security-and-automation
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