Alla Scoperta del Modern Data Stack: Componenti e Vantaggi
Il volume e la complessità dei dati continuano ad aumentare e le aziende cercano dei modi più veloci e più efficienti per gestire e analizzare i dati. L’innovazione rapida nelle tecnologie cloud e di analisi, accompagnata dalla crescita esponenziale di nuovi prodotti e servizi per la raccolta, la manipolazione e l’analisi dati, hanno reso possibile la nascita del Modern Data Stack.
Per capire che cos’è e quali sono gli strumenti che lo compongono, dobbiamo prima di tutto capire che cos’è un data stack.
Che cos’è un Data stack
Un Data Stack è un insieme di varie tecnologie e strumenti che consentono di svolgere una serie di operazioni fondamentali sui dati, tra cui archiviazione, elaborazione, analisi e gestione. Si può pensare ad uno stack di dati come all’infrastruttura che permette alle aziende di trasformare il dato grezzo in insights concreti attuabili.
Nella sua configurazione tipica, un data stack include tecnologie e strumenti di data warehousing, di data management, governance, analytics, engineering, data science e business intelligence e di sicurezza.
Legacy vs modern Data Stack
In passato, si creavano data stack su server locali on site. La progettazione di questi stack risultava incredibilmente complessa e tecnica: richiedeva quindi competenze tecniche avanzate, spesso limitate a data scientist e data engineer. Questi “stack” tradizionali, comunemente noti come “legacy,” avevano l’obiettivo di consolidare varie fonti di dati in un’unica destinazione, ragion per cui spesso venivano denominati “end to end”. Di solito, tutti i dati venivano raccolti in un data warehouse centralizzato, da dove potevano essere processati e analizzati. Questi sistemi erano però basati su tecnologie e architetture che non erano in grado di gestire il volume, la varietà e la velocità dei dati e avevano delle alcune importanti in termini di scalabilità, flessibilità e sicurezza richieste per soddisfare le moderne esigenze aziendali.
I Data Stack moderni, invece, sono progettati utilizzando tecnologia più nuova e architetture progettate appositamente per gestire la quantità e la complessità dei dati di oggi. Fanno spesso utilizzo di servizi basati su cloud, sistemi distribuiti e tecnologie open source che forniscono la scalabilità, la flessibilità e la redditività ricercate dalle aziende. Queste tecnologie si caratterizzano per una maggiore facilità di implementazione, l’utilizzo di tecnologie più standard, come SQL, e una progettazione orientata alla sicurezza e al supporto dell’analisi in tempo reale dei dati. L’utilizzo di tecnologie open source, inoltre, permette al moderno data stack di costruire e personalizzare lo stack secondo le proprie esigenze, includendo piattaforme di integrazione, elaborazione, archiviazione e visualizzazione dei dati, ma anche di machine learning e data discovery.
I vantaggi del modern data stack
Come abbiamo appena accennato, il moderno data stack presenta una serie di vantaggi rispetto al data stack tradizionale.
- Il moderno data stack è modulare: può essere cioè costruito livello per livello, andando a scegliere lo strumento che più si adatta alle esigenze aziendali e di analisi.
- Cloud-native: sono progettati per funzionare sulle piattaforme di cloud computing. Questo comporta la facilità di poter scalare e il risparmio dei costi.
- Molti data stack moderni includono strumenti di automazione che possono aiutare ad ottimizzare l’elaborazione dei dati e rendere più facile gestire grandi quantità di dati.
- I moderni data stack includono tecnologie specificatamente progettate per l’elaborazione real time, che permette un’analisi più veloce ed accurata.
- Gestiscono varie tipologie di dati, inclusi i dati strutturati, semi strutturati e non strutturati, rendendo possibile archiviare e analizzare dati da più fonti, ampliando di conseguenza la capacità di analisi.
- Sono progettati per gestire grandi quantità di dati e possono scalare facilmente per soddisfare le esigenze di business. Questo spesso viene raggiunto grazie all’utilizzo di sistemi distribuiti e servizi cloud.
- I moderni data stack supportano inoltre differenti tipologie di modelli di archiviazione, tra cui: database relazionali e documentali, a grafo, chiave valore e database a oggetto.
- Sono inoltre comprensivi di strumenti di automazione della governance dei dati e di strumenti avanzati di analisi, ad esempio il machine learning e l’elaborazione del linguaggio naturale.
- Ultimo, ma non meno importante, i data stack moderni hanno alcune funzionalità native di sicurezza, ad esempio la crittazione, l’autenticazione, il controllo degli accessi, la rilevazione delle minacce e la gestione degli incidenti.
I componenti e strumenti open source del modern data stack
Un data stack moderno tipicamente consiste in vari livelli, ognuno con la sua funzione specifica:
- Un data warehouse, dove i dati possono essere archiviati correttamente. Le aziende cercano data warehouse che abbiano determinate caratteristiche di flessibilità ed efficienza. I più popolari oggi sono Snowflake e BigQuery, mentre Apache Spark è la migliore alternativa open source.
- Pipeline di dati: Questo livello comprende gli strumenti per l’estrazione, il caricamento e l’elaborazione dei dati, noti come ELT (Extract, Load, Transform). Qui, i dati vengono raccolti e preparati per l’analisi. Le aziende preferiscono soluzioni che siano facili da utilizzare e che offrano una vasta gamma di funzionalità per semplificare la gestione dei dati e automatizzare il flusso. Tra gli esempi di strumenti open source a questo livello troviamo Apache Airflow (per il monitoraggio dei workflow), Talend Open Studio (per l’integrazione), Hadoop (per l’elaborazione e l’archiviazione) e Airbyte, una piattaforma completa per l’integrazione dei dati.
- Servizi di integrazione dei dati, per raccogliere e archiviare dati da più fonti. Gli strumenti open source più conosciuti sono: Logstash (dallo stack ELK) e Apache Nifi.
- Strumenti di reverse ETL, utilizzati per inviare i dati a applicazioni Saas di terze parti. In passato, l’approccio ETL (Extract, Transform, Load) era necessario a causa delle limitazioni di spazio di archiviazione, ma con l’avvento del cloud computing, l’approccio ELT (Extract, Load, Transform) è diventato più comune poiché le aziende possono archiviare i dati prima di trasformarli. Questo approccio consente maggiore flessibilità ed efficienza. Rientra in questa categoria Singer, un framework open source per la creazione di pipeline di dati.
- Strumenti di orchestrazione dei dati, utilizzati per gestire e monitorare le pipeline di dati. Tipicamente offrono funzionalità per l’esecuzione automatica di script in Python e l’elaborazione dei dati. Anche in questo caso, Apache Airflow è un ottimo strumento open source.
- Piattaforme di Business intelligence, per visualizzare e analizzare con facilità i dati. Esistono moltissime piattaforme di Business Intelligence sul mercato, le migliori open source sono: Pentaho, KNIME e lo stack ELK.
L’integrazione di questi vari livelli in un moderno data stack offre alle aziende la possibilità di gestire in modo completo il ciclo di vita dei dati, dalla raccolta all’analisi, garantendo al contempo scalabilità, flessibilità e sicurezza. La selezione accurata di strumenti in ciascun livello è cruciale per adattare il data stack alle specifiche esigenze aziendali e trarre il massimo beneficio dai dati disponibili.
Il moderno data stack è essenziale per le aziende nell’era dei dati e il suo ruolo nel futuro sarà ancora più importante, anche grazie all’Intelligenza Artificiale, che promette di migliorare la capacità di analisi dei dati e la sicurezza. Le aziende dovranno rimanere agili e pronte ad adottare nuove tecnologie e pratiche per affrontare le sfide e sfruttare le opportunità in un ambiente in costante evoluzione.
