Perché i data lake non salvano i dati storici?

Emanuel Böminghaus, Esperto di sistemi legacy e amministratore delegato di AvenDATA

Emanuel Böminghaus

Esperto di Sistemi Legacy,
Amministratore Delegato AvenDATA

I sistemi legacy sono maestri della sopravvivenza. Continuano a funzionare anche quando i loro utenti sono passati da tempo ad applicazioni moderne. Tuttavia, mentre in passato lavoravano silenziosamente in background, oggi le aziende cercano spesso di riversare senza troppi complimenti questa zavorra di dati storici in un data lake. Ciò che a prima vista sembra una scelta intelligente si rivela rapidamente una strada sbagliata e pericolosa: invece dell’ordine, nasce una palude di dati.

Il mito del data lake salvatore

L’idea suona promettente: un data lake come enorme archivio in cui vengono raccolti tutti i dati, strutturati o non strutturati, dai segnali IoT ai contenuti dei social media fino a intere tabelle ERP. Tutto in un unico luogo, consultabile in qualsiasi momento, analizzabile in qualsiasi momento. La visione: il data lake come “unica fonte di verità”.

Nella realtà, però, il lago si trasforma spesso in una palude. Mancano le strutture dei dati, le correlazioni non sono documentate, i metadati vanno persi. Il grande archivio promette trasparenza e produce caos.

Quando i sistemi legacy affondano nel lago

La situazione diventa particolarmente problematica quando le aziende riversano nel lago i propri sistemi legacy e i dati storici. Queste informazioni, infatti, non sono solo storiche: sono soggette a obblighi di verifica e di conservazione. Fisco, revisori dei conti, audit interno: tutti richiedono l’accesso alle vecchie transazioni commerciali.

Chi riversa questi dati in modo incontrollato in un data lake non perde solo struttura e leggibilità. Rischia violazioni della compliance, ostacola gli audit e crea un problema nuovo e ancora più grande: un archivio di dati ingestibile e privo di certezza del diritto.

Bronzo, argento, oro: la teoria e la dura pratica

In teoria i data lake sembrano ordinati: zona bronzo per i dati grezzi, zona argento per i dati elaborati, zona oro per le informazioni verificate. La pratica, però, non segue la logica delle fiabe:

I dati storici sono ostici.
Le strutture delle tabelle sono obsolete o proprietarie.
Le logiche di business delle applicazioni legacy non si adattano agli schemi moderni.

Il risultato: ciò che dovrebbe brillare come l’oro resta avvolto nella nebbia e trasforma il data lake in una palude di dati che solleva più domande di quante risposte fornisca.

Dismissione dei sistemi invece di raccolta dei dati

L’errore di ragionamento è evidente:

L’obiettivo non deve essere spostare ciecamente i sistemi legacy in moderne strutture di storage. L’obiettivo deve essere dismettere i sistemi legacy in modo controllato e archiviarne i dati a norma di legge.

È proprio qui che interviene AvenDATA. Con il nostro ViewBox archiviamo a prova di revisione i dati storici dei sistemi dismessi, in modo conforme alle verifiche, rendendoli accessibili in qualsiasi momento. Le aziende mantengono una visione d’insieme, riducono i costi e soddisfano tutti i requisiti di legge, senza intasare i propri data lake.

Le buzzword non eliminano la zavorra dei dati storici

Che si tratti di data lake, data mesh o data fabric, ogni concetto promette la prossima grande svolta nella gestione dei dati. Tuttavia, anche l’architettura migliore non serve a nulla se la zavorra dei dati storici viene portata con sé in modo incontrollato. Solo una netta separazione tra IT produttiva e dati storici archiviati crea chiarezza.

Conclusione: affondare o archiviare, la scelta è chiara

I data lake possono essere strumenti potenti. Non sono però una soluzione al problema dei sistemi e dei dati obsoleti. Chi riversa semplicemente nel lago i sistemi legacy e i dati storici non li salva, ma rischia di affondarli definitivamente. La strategia migliore: dismettere, archiviare, garantire la trasparenza.

In questo modo il presunto rischio si trasforma in un chiaro vantaggio e il data lake rimane ciò che deve essere: uno strumento per acquisire conoscenze, non una tomba per la zavorra dei dati storici.

Avete in programma di archiviare un sistema legacy?