Architettura dei Data Lakes e differenze con i Data Warehouse.

Modulo 1: la Gestione dei Dati Concetti di base sulla gestione dei dati L'importanza di una solida architettura dei dati per le aziende Panoramica sulle tecnologie di archiviazione dei dati: Data Lakes e Data Warehouse Modulo 2: Cos'è un Data Warehouse? Definizione di Data Warehouse Architettura classica di un Data Warehouse Caratteristiche principali: schema a stella, dati strutturati, e business intelligence Modulo 3: Cos'è un Data Lake? Definizione di Data Lake Architettura di un Data Lake e la gestione dei dati non strutturati La filosofia del raw data (dati grezzi) e la loro gestione Modulo 4: Differenze Fondamentali tra Data Lake e Data Warehouse Confronto tra Data Lake e Data Warehouse: dati strutturati vs non strutturati Utilizzo di Data Lakes per il big data e il machine learning Flessibilità dei Data Lakes rispetto ai Data Warehouse tradizionali Modulo 5: Architettura di un Data Lake Componenti principali di un Data Lake: storage, metadata, e motori di analisi Tipiche tecnologie utilizzate in un Data Lake: Hadoop, Apache Spark, e cloud storage Come i dati vengono ingestiti e organizzati in un Data Lake Modulo 6: Architettura di un Data Warehouse Componenti di un Data Warehouse: ETL, database relazionali, e strumenti BI Tecnologie comuni per Data Warehouse: SQL, Oracle, Amazon Redshift, Snowflake Come i dati vengono strutturati e ottimizzati per query complesse Modulo 7: Tipologie di Dati: Strutturati, Semi-Strutturati e Non-Strutturati Differenze tra dati strutturati, semi-strutturati e non-strutturati Esempi pratici di ogni tipologia di dato Come i Data Lakes e i Data Warehouse gestiscono ciascuna di queste tipologie Modulo 8: Processo di Ingestione dei Dati in un Data Lake Tecniche di ingestione dei dati: batch vs streaming Strumenti per l’ingestione dei dati in un Data Lake (Apache Kafka, Flume, ecc.) Come mantenere l’integrità dei dati all’interno di un Data Lake Modulo 9: Processo di Ingestione dei Dati in un Data Warehouse Tecniche di ingestione dei dati in un Data Warehouse: ETL e ELT L’importanza della trasformazione dei dati prima dell’inserimento Vantaggi di un flusso dati ben strutturato per query rapide Modulo 10: Scalabilità e Performance nei Data Lakes Come i Data Lakes gestiscono la scalabilità orizzontale Tecnologie di archiviazione distribuita e file system come HDFS Ottimizzazione delle prestazioni di un Data Lake per grandi volumi di dati Modulo 11: Scalabilità e Performance nei Data Warehouse Come i Data Warehouse gestiscono la scalabilità verticale Uso di indici, partizionamento e compressione per ottimizzare le performance I limiti della scalabilità nei Data Warehouse tradizionali e le soluzioni moderne Modulo 12: Sicurezza e Governance dei Dati nei Data Lakes Principali sfide nella sicurezza dei Data Lakes Tecniche di governance per gestire i dati non strutturati Implementazione di politiche di accesso e protezione dei dati nei Data Lakes Modulo 13: Sicurezza e Governance dei Dati nei Data Warehouse Best practices per la sicurezza dei dati nei Data Warehouse Controllo dell'accesso, auditing e crittografia dei dati La gestione dei dati sensibili nei Data Warehouse Modulo 14: Casi d'Uso dei Data Lakes e dei Data Warehouse Quando utilizzare un Data Lake e quando un Data Warehouse Esempi di casi reali: analisi dei dati per business intelligence, big data, machine learning Come le aziende integrano entrambi per ottimizzare la gestione dei dati Modulo 15: Evoluzione del Data Management: Data Lakes, Data Warehouse e Cloud L'integrazione di Data Lakes e Data Warehouse nel cloud (AWS, Azure, Google Cloud) Nuove tecnologie emergenti: Data Lakehouse, Data Mesh Il futuro della gestione dei dati: tendenze e innovazioni