I lakehouse hanno risolto molti problemi aziendali unificando e semplificando l'archiviazione dei dati. Tuttavia, il panorama operativo a livello aziendale è cambiato. Oggi, le organizzazioni coordinano più strumenti, gestiscono più dati, rendono operativa l'IA e affrontano un crescente controllo normativo.
Di conseguenza, i dati non possono più essere trattati come qualcosa che viene interrogato occasionalmente o in modo isolato. Ora devono essere operativi, ovvero pronti per l'uso in tempo reale, per il processo decisionale automatizzato e per i flussi di lavoro basati sull'IA in tutta l'organizzazione. Questo cambiamento sta spingendo le architetture oltre i lakehouse verso una piattaforma di data intelligence più dinamica.
Cosa è cambiato? Gli analytics sono diventati multipiattaforma.
Le aziende moderne si affidano a molteplici piattaforme di analisi per supportare una vasta gamma di carichi di lavoro, tra cui business intelligence e reporting, analisi in tempo reale, osservabilità, machine learning e IA.
Ogni team attribuisce le proprie esigenze in merito agli stessi dati e, nella pratica, la scelta della piattaforma è dettata dalla produttività e dalla velocità piuttosto che dalla purezza architettonica. Gran parte di tali dati rimane inoltre in loco o in ambienti regolamentati, dove il trasferimento sul cloud non è pratico o consentito.
Il modello originale lakehouse prevedeva la convergenza su un numero limitato di piattaforme di analisi. La realtà ha dimostrato il contrario: strumenti, utenti e carichi di lavoro hanno preso direzioni diverse. La sfida ora è supportare questa diversità senza sacrificare la coerenza o il controllo.
Il costo del trattamento dei dati come proprietà della piattaforma
Nonostante l'implementazione di lakehouse, i dati aziendali rimangono spesso strettamente legati alla piattaforma che li gestisce. Quando un'altra piattaforma necessita di accedervi, i dati vengono spesso copiati, trasformati o esportati per adattarsi a quell'ambiente.
Con il passare del tempo, mantenere i dati coerenti e accessibili su tutte queste diverse piattaforme diventa una sfida. Dataset duplicati, pipeline fragili, insight ritardati e governance incoerente introducono rischi operativi e aumentano i costi.
Il risultato è un modello familiare: aumento della spesa, crescente complessità e diminuzione della fiducia nei dati e nei loro risultati.
Da Lakehouse all'infrastruttura di intelligence
Il lakehouse ha contribuito a strutturare un panorama analitico frammentato, facilitando l'interoperabilità dei sistemi di dati. Con il passaggio delle aziende all'era delle piattaforme di data intelligence su larga scala, l'attenzione si sposta su altri aspetti.
Anziché essere modellati e gestiti da singoli strumenti, i dati diventano il fondamento dell'architettura, ovunque essi risiedano fisicamente. Tutti gli strumenti si basano su un livello di dati condiviso, anziché estrarre i dati in ambienti isolati e produrre output compartimentati.
Questo cambiamento consente ai team di scegliere il motore di calcolo più adatto per ogni carico di lavoro, che si tratti di analisi SQL, elaborazione su larga scala o IA, con la certezza di operare sulla stessa base di dati controllata e affidabile.
Che cos'è una piattaforma di data intelligence?
Una piattaforma di data intelligence è un'infrastruttura condivisa per i dati. Considerala come un'infrastruttura di una città: le strade, le linee elettriche e le tubature sotterranee di cui ogni edificio si avvale e su cui fa affidamento.
Allo stesso modo, una piattaforma di data intelligence fornisce una base centralizzata che alimenta molti strumenti, motori di calcolo e applicazioni diversi, con governance e contesto integrati fin dalla progettazione anziché aggiunti in un secondo momento.
È caratterizzato da:
Un livello di dati condiviso basato su formati di dati aperti
Ricco patrimonio di metadati che cattura struttura, significato e storia
Governance integrata che viaggia con i dati
Supporto per molteplici motori di analytics e IA
La capacità di evolversi senza dover riprogettare tutto da zero
Le fondazioni aperte rendono possibile l'intelligenza dei dati
Una piattaforma come questa funziona solo se i dati possono essere condivisi in modo sicuro tra tutti gli strumenti e gli ambienti sia on-premise, nel cloud, all'edge o in una combinazione di questi. I formati di tabella aperti sono la base comune che rende possibile l'interoperabilità tra i motori (per continuare con la nostra metafora della città: i regolamenti edilizi e gli standard stradali che rendono la città navigabile da tutti).
Senza di essi, collegare strumenti spesso significa avere a che fare con formati incompatibili, latenze incoerenti, vincoli proprietari o dati che devono essere gestiti oltre i confini geografici. Ciò può portare a problemi ben noti: ridotta verificabilità, visioni incoerenti dei dati e crescenti sfide in materia di fiducia.
Al contrario, i formati aperti riducono il lock-in e supportano un ecosistema di strumenti in continua crescita (ovvero, basta configurarli una volta sola e lasciarli crescere insieme al proprio stack tecnologico nel tempo). Rendono più facile definire le politiche di governance una volta sola e applicarle ovunque (anche dove i dati non possono essere spostati facilmente), indipendentemente dal motore che necessita di accedervi. Questo crea anche uno "strato di memoria" coerente per i sistemi basati sull'IA, rendendoli più affidabili, verificabili e adattabili grazie alla tracciabilità integrata e al contesto storico.
Senza formati aperti e governance integrata, l'intelligence si frammenta rapidamente in silos, erodendo proprio quei vantaggi che le piattaforme di data intelligence sono progettate per offrire.
Ti piacerebbe vedere come funziona una piattaforma di data intelligence nella pratica?
Scopri come le tabelle Iceberg gestite da Cloudera possono essere interrogate da Snowflake e Databricks senza copiare i dati o compromettere la governance.
Come passare a una piattaforma che mette l'intelligenza al primo posto
L'adozione di una piattaforma di intelligence rappresenta un cambiamento fondamentale non solo nell'infrastruttura, ma anche nel modo in cui le organizzazioni considerano e si fidano dei propri dati. Il periodo di transizione è particolarmente critico perché definisce le aspettative in termini di affidabilità, integrazione e adozione da parte dei team. Eventuali errori iniziali possono creare difficoltà persistenti e resistenza all'adozione a lungo termine.
Se eseguito correttamente, questo passaggio bilancia stabilità e progresso, mantenendo in funzione i processi mission-critical e ottenendo i primi successi che creano fiducia e slancio.
Il team Professional Services & Transformation (PS&T) di Cloudera aiuta le organizzazioni a gestire questo cambiamento con cautela, evitando i comuni errori architettonici e costruendo una base duratura che supporti futuri casi d'uso di analisi e IA.
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