In un mondo sempre più datato, l'architettura dei dati gioca un ruolo fondamentale nella capacità di un'azienda di trarre valore dalle proprie informazioni. Esistono diversi approcci per gestire i dati aziendali, tra cui il data lake e il data mesh.
Un data lake è un sistema di archiviazione dei dati che consente di accumulare dati senza alcuna struttura predefinita, schema o gerarchia. I dati possono essere accumulati da diverse fonti e in formati diversi, e possono essere utilizzati per diversi scopi analitici. Il data lake è una soluzione adatta per le aziende che hanno bisogno di una grande quantità di dati non strutturati, ma che potrebbero avere difficoltà a gestire la vastità e la complessità dei dati.
Un data mesh, d'altra parte, è un approccio all'architettura dei dati che mira a creare una rete distribuita di microservizi dei dati indipendenti e autonomi. Ciascun microservizio è responsabile di un singolo domino di dati e fornisce un set specifico di funzionalità, come la gestione dei metadati, la trasformazione dei dati e l'accesso alle API. Il data mesh è una soluzione adatta per le aziende che hanno bisogno di un accesso rapido e facile ai dati per supportare l'innovazione e la velocità di esecuzione.
Il reverse ETL è un concetto correlato a data mesh, che si riferisce alla creazione di dati dalle applicazioni invece di estrarre, trasformare e caricare i dati da fonti esterne. In altre parole, il reverse ETL consente di creare i dati alla fonte, invece di doverli raccogliere in un data lake e poi trasformarli per l'analisi.
In riferimento a un team di marketing che lavora in un business B2B SaaS, l'approccio data mesh con reverse ETL potrebbe essere particolarmente utile poiché permette di avere un accesso rapido e facile ai dati per supportare l'innovazione, marketing automation e la velocità di esecuzione. Inoltre, il reverse ETL consente di creare dati alla fonte, in modo da poter avere una maggiore precisione e pertinenza nell'analisi dei dati.
Ci sono diversi tool che possono aiutare a implementare il concetto di reverse ETL con un'architettura data mesh. Ecco alcuni esempi:
In generale, questi tool consentono di creare flussi di lavoro per la raccolta dei dati alla fonte, la trasformazione dei dati e la distribuzione ai microservizi dei dati, supportando così un'architettura data mesh e il concetto di reverse ETL. La scelta del tool dipende dalle esigenze specifiche dell'azienda e dall'ambiente tecnologico già esistente.