Data Lake e Data Warehouse: qual è la differenza?

Sia i data lake che i data warehouse ti aiutano a raccogliere e archiviare in modo efficace i big data. Ma mentre i due termini suonano simili, hanno diverse differenze. Un data lake è una raccolta di dati grezzi e non organizzati. Un data warehouse raccoglie, archivia e filtra i dati elaborati per una facile analisi.

Questi due termini sono spesso usati in modo intercambiabile, ma hanno molte differenze e usi che possono aiutarti a massimizzare le tue campagne di marketing con i dati.

Ecco perché in questa pagina analizzeremo le differenze principali tra un data lake e un data warehouse. Quindi continua a leggere per saperne di più!

Bonus: vuoi saperne di più sull'archiviazione dei dati e sul marketing basato sui dati? Quindi unisciti a oltre 190.000 esperti di marketing che ricevono gli ultimi consigli e suggerimenti di marketing basati sui dati dai nostri esperti iscrivendosi alla nostra newsletter, Revenue Weekly!

Per consigli di marketing digitale regolari, iscriviti all'e-mail di cui si fidano più di 190.000 altri esperti di marketing:

Entrate settimanali. Iscriviti oggi

Definizione di data lake e data warehouse

Prima di approfondire ciò che rende diversi data warehouse e data lake, definiamo ogni termine di seguito:

Che cos'è un data lake?

Un data lake è un sistema che ti consente di archiviare tutti i tuoi dati su qualsiasi scala. I data lake possono aiutarti a raccogliere dati grezzi non organizzati di qualsiasi dimensione che puoi analizzare in seguito.

Pensa ai data lake come a veri e propri corpi idrici. Puoi archiviare una grande quantità di dati nel data lake che fluttua fino a quando tu o un altro membro del team non vi immergete per esaminarli o analizzarli.

Che cos'è un data warehouse?

Un data warehouse è un sistema che consente di archiviare, gestire e analizzare i dati. I data warehouse utilizzano dashboard, report e altri strumenti di analisi per aiutarti a organizzare e interpretare i tuoi dati.

Pensa ai data warehouse come a veri e propri magazzini. Con un data warehouse, puoi raccogliere i tuoi dati in corridoi o righe per mantenerli organizzati. È quindi possibile estrarre un inventario delle scorte o un rapporto sui dati per analizzare set di dati e metriche specifici.

3 differenze chiave tra un data lake e un data warehouse

Quindi, qual è esattamente la differenza tra un data lake e un data warehouse? Sebbene all'inizio questi due termini possano sembrare intercambiabili, ci sono alcune differenze significative tra di loro.

Ecco tre differenze chiave tra un data warehouse e un data lake:

1. Tipi di dati
2. Scopo
3. Utenti

1. Tipi di dati

Quando si tratta della differenza tra un data warehouse e un data lake, i tipi e i formati dei dati archiviati da questi sistemi possono variare.

Magazzino dati

Un data warehouse memorizza i dati elaborati e perfezionati. I dati elaborati sono dati che vengono raccolti e tradotti in informazioni utilizzabili. In altre parole, i dati elaborati possono fornire informazioni utili per aiutarti a migliorare le tue campagne e processi di marketing per ottenere risultati migliori per la tua attività.

Ad esempio, con i dati elaborati, puoi analizzare una raccolta di dati demografici degli utenti per visualizzare la posizione della maggior parte dei visitatori del tuo sito web.

Puoi quindi utilizzare queste informazioni per saperne di più sul tuo pubblico e implementare campagne più efficaci rivolte agli utenti in quella località.

Lago di dati

I data lake memorizzano dati grezzi e non elaborati. I dati grezzi sono dati che sono stati raccolti da una fonte ma non sono stati ancora elaborati. A differenza dei dati elaborati, i dati grezzi vengono archiviati in un data lake nella loro forma originale e non possono fornire informazioni utili per le tue strategie di marketing.

Ad esempio, puoi raccogliere informazioni preziose da una fonte, come la posizione, il titolo di lavoro, il settore e altro ancora. Tuttavia, questi dati non vengono analizzati con i dati provenienti da altre fonti per consentirti di comprendere il titolo di lavoro e il settore della maggior parte dei tuoi contatti.

2. Scopo

Un'altra differenza significativa tra un data lake e un data warehouse è il suo scopo. Le aziende utilizzeranno un data warehouse rispetto a un data lake per vari motivi.

Magazzino dati

È possibile utilizzare un data warehouse non solo per archiviare i dati, ma anche per organizzare, gestire e analizzare i dati da una varietà di origini. Con un data warehouse, puoi creare dashboard personalizzati che ti aiutano ad analizzare la tua raccolta di dati in modo organizzato e di facile comprensione.

Ad esempio, puoi creare una dashboard che mostra le metriche del comportamento degli utenti del sito Web, come il tempo trascorso sulle pagine del tuo sito, la frequenza di rimbalzo e altro ancora.

Di conseguenza, puoi utilizzare un data warehouse per analizzare una rappresentazione visiva dei dati del tuo sito Web per ottenere informazioni preziose su come i visitatori interagiscono con il tuo sito.

Lago di dati

D'altra parte, puoi utilizzare un data lake per archiviare una vasta raccolta di dati grezzi che elaborerai e analizzerai in futuro. A differenza di un data warehouse, i data lake non ti consentono di sfruttare gli strumenti di analisi per aiutarti a interpretare e comprendere i tuoi dati.

La maggior parte delle aziende utilizza un data lake per archiviare una grande quantità di dati per organizzarli ed elaborarli utilizzando un'altra piattaforma nel proprio team interno.

3. Utenti

Un'altra differenza tra un data warehouse e un data lake sono le persone e le aziende che li utilizzano.

Magazzino dati

Dalle piccole e medie imprese (PMI) alle imprese, varie aziende possono utilizzare i data warehouse per archiviare e analizzare i propri dati. Poiché un data warehouse offre numerosi strumenti e funzionalità di analisi per aiutarti a interpretare i tuoi dati, di solito sono una scelta preferita tra le aziende.

Inoltre, se hai un team più piccolo o non hai analisti di dati del tutto, puoi utilizzare un data warehouse per aiutarti a organizzare i tuoi dati e risparmiare tempo e risorse.

Lago di dati

Le aziende più grandi con un team considerevole di elaboratori di dati e analisti in genere investono in data lake. Questo perché le aziende di solito utilizzano i data lake per archiviare dati grezzi e non elaborati.

Il loro team di analisti e responsabili del trattamento dei dati può quindi interpretare e organizzare i dati per creare approfondimenti fruibili per informare le loro strategie di marketing.

Data lake e data warehouse: qual è la soluzione giusta per la tua azienda?

Quindi, ora che conosci le principali differenze tra un data warehouse e un data lake, potresti chiederti quale sia la soluzione migliore per la tua azienda. La tua scelta può dipendere dalle esigenze e dagli obiettivi unici della tua attività.

Se è necessario archiviare una grande quantità di dati e disporre delle risorse per organizzare ed elaborare in seguito questi dati, un data lake potrebbe essere adatto alla tua azienda.

D'altra parte, se la tua azienda non ha tempo e risorse per organizzare grandi quantità di dati o desideri sfruttare dashboard personalizzati e strumenti di analisi per interpretare i tuoi dati, un data warehouse potrebbe essere la soluzione perfetta per la tua azienda.

Grazie alle loro interfacce intuitive e alle funzionalità di analisi, i data warehouse sono generalmente l'opzione preferita per le aziende che hanno appena iniziato con il marketing basato sui dati. Questo perché i data warehouse forniscono informazioni utili che ti consentono di ottimizzare le tue strategie di marketing per aumentare le vendite e le entrate per la tua azienda.

Incontra MarketingCloudFX:

Una piattaforma che tiene traccia di innumerevoli metriche e genera risultati stellari.

Ulteriori informazioni sul nostro software proprietario

Non riesci a decidere tra un data lake e un data warehouse?

Sei pronto a prendere decisioni di marketing più intelligenti e informate per aumentare le vendite e le entrate, ma non sei sicuro di aver bisogno di un data lake o di un data warehouse? WebFX può aiutare!

Le nostre soluzioni di consulenza sui big data possono aiutarti a ottenere il massimo dai tuoi dati per aiutarti a ottenere risultati di marketing impressionanti.

Il nostro team di oltre 450 esperti di marketing digitale può aiutarti a raccogliere, organizzare e interpretare i dati essenziali per prendere decisioni di marketing più intelligenti e guadagnare un maggiore ritorno sull'investimento (ROI). Inoltre, il nostro software di analisi dei dati, MarketingCloudFX, può aiutarti a gestire e analizzare i tuoi dati con facilità.

Parla oggi con uno dei nostri strateghi chiamando il numero 888-601-5359 o contattaci online per saperne di più su come i nostri servizi di consulenza sui big data possono aiutare la tua azienda a crescere!