La piattaforma software integra e semplifica lo sviluppo pipeline e le attività di gestione dei dati. Con Kylo non è necessario scrivere codice e la sua interfaccia utente è intuitiva
Quale soluzione per creare un magazzino dati per il big data?
Il concetto di data warehouse e data mart è oggi stato re-ingegnerizzato per offrire una soluzione razionale ed efficiente coerente con nuove esigenze biga data introducendo il modello data lake. E' in questa cornice che può esere inquadrato
Kylo, Il progetto open source, sponsorizzato da
Teradata, è sviluppato attorno ad Apache Hadoop, Spark e Nifi ed è nato con l’obiettivo di aiutare le aziende a gestire al meglio i “laghi di dati”.

Offerti sotto licenza Apache 2.0, i servizi e il supporto di Kylo verranno forniti da Think Big Analytics, società di proprietà di Teradata, ma quest’ultima avrà comunque un ruolo di peso nella governance dell’iniziativa. La piattaforma software integra e semplifica lo sviluppo pipeline e le attività di gestione dei dati, con un time-to-value più rapido, una maggiore percentuale di adozione da parte degli utenti e più produttività degli sviluppatori. Con Kylo
non è necessario scrivere codice e la sua interfaccia utente è intuitiva.
Per aumentare ulteriormente la produttività, la soluzione sfrutta anche modelli riutilizzabili per ridurre il tempo di implementazione. Oggi si parla anche di un anno: un periodo in cui può capitare che gli utenti si trovino a realizzare che i casi d'uso
sono ormai diventati obsoleti e quindi molto meno rilevanti del previsto. In secondo luogo, nonostante il costo inferiore del software, i
costi di ingegnerizzazione di un data lake di questo genere aumentano rapidamente. Infine, una volta creato, il “lago” potrebbe non riuscire ad attrarre utenti perché questi lo trovano difficile da esplorare, facendo venire così meno i presupposti del progetto iniziale.
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