Data Lake
zentrales Speichersystem für große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten
Einführung: Ist ein Data Lake das Gleiche wie eine Datenbank?
Unter einem Data Lake versteht man ein zentrales Speichersystem, das es ermöglicht, große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten in ihrem ursprünglichen (nativen) Format zu speichern, ohne sie vorher zu transformieren. Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken, die häufig eine vorgegebene Struktur benötigen, bietet ein Data Lake deutlich mehr Flexibilität und Skalierbarkeit.
Hauptvorteile für Unternehmen: Was bringt ein Data Lake?
Ein großer Vorteil von Data Lakes liegt in der resultierenden Flexibilität, denn Unternehmen können Daten jeder Art speichern, sei es aus Social-Media-Plattformen, IoT-Geräten oder traditionellen Datenbanken. Auch ist die Skalierbarkeit gegeben, da Data Lakes problemlos wachsen können und sich somit exponentiell anwachsende Datenmengen anpassen lassen. Durch die Speicherung von Daten in ihrem Rohformat entfallen zudem aufwändige Transformationsprozesse. Außerdem ermöglichen Data Lakes eine erweiterte Analyse, da der einheitliche Zugang zu den Daten komplexe Analysen und Machine Learning einfacher macht.
Hauptfunktionen: Was leistet ein Data Lake und wie funktioniert er?
Die Funktionsweise eines Data Lakes kann in folgende Hauptkomponenten unterteilt werden:
- Datenaufnahme: Der Data Lake importiert die Rohdaten aus verschiedenen Quellen (z.B. Datenbanken, Log-Dateien, soziale Medien, IoT-Geräte), wobei diese sich entweder in Batches oder in Echtzeit in den Data Lake laden lassen.
- Datenspeicherung: Im Data Lake werden Daten flexibel in ihrem ursprünglichen Format gespeichert, sei es Text, Bilder, Videos oder andere Formate. Da Data Lakes in der Regel auf verteilten Systemen aufgebaut sind, ist hierbei eine hohe Skalierbarkeit möglich.
- Datenverarbeitung und -analyse: Im Gegensatz zu traditionellen Systemen, bei denen Daten vor der Speicherung strukturiert werden müssen, ermöglicht ein Data Lake die „On-the-fly-Strukturierung“ bei Bedarf, d.h. zum Zeitpunkt der Analyse. Data Lakes verfügen zudem oftmals über Big-Data- Verarbeitungsframeworks zur Analyse großer Datenmengen.
- Datenabfrage und -abruf: Data Lakes bieten flexible Abfragesprachen, je nachdem, wie die Daten gespeichert sind und welche Analyse durchgeführt werden soll. Hierbei lassen sich die Daten direkt und schnell abrufen, ohne dass eine vorherige Transformation erforderlich ist.
- Sicherheit und Governance: Data Lakes ermöglichen rollenbasierte Zugriffskontrollen. Für einen besseren Datenüberblick kommen in der Regel Metadaten und Datenkataloge zum Einsatz, die Informationen über die Datenquelle, das Format und andere relevante Details enthalten.
- Integration und Konnektivität: Data Lakes bieten APIs und Konnektoren, um die Integration mit anderen Systemen und Anwendungen zu erleichtern.
Technologische Herausforderungen: Was ist aus IT-Sicht rund um Data Lakes zu tun?
Zunächst ist die IT-Integration sicherzustellen, damit Data Lakes mit bestehenden Systemen, wie CRM- oder ERP-Systemen, kompatibel sind. Bei Data Lakes muss zudem ein hohes Augenmerk auf der Datenqualität liegen, denn ohne eine effektive Datenbereinigung droht ein Data Lake zum "Datenmoor" zu werden, in dem es schwer ist, wertvolle Informationen zu finden. Da Data Lakes sensible Daten speichern und weil große Datenmengen Cyberangriffe anziehen, gilt es außerdem, die Datensicherheit zu gewährleisten. Ein weiteres Thema kann die Performance sein, da sich Abfragen bei großen Datenmengen verlangsamen. Aufgrund der Komplexität und wegen des Aufwands rund um die Implementierung und Verwaltung, erfordern Data Lakes zudem qualifiziertes Personal.
Einsatzbereiche in Unternehmen:
Nahezu jedes Unternehmen, das große Datenmengen generiert oder verarbeitet, kann von einem Data Lake profitieren. Besonders geeignet sind Unternehmen, die multi-strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen aggregieren wollen. Data Lakes kommen vor allem dort zur Anwendung, wo sich folgende Aufgaben stellen:
- Big-Data- und Advanced-Analytics-Projekte
- Machine Learning und künstliche Intelligenz
- Echtzeitanalysen von Datenströmen
- Datenarchivierung und -konservierung
Implementierung
Die Einführung eines Data Lakes erfordert eine klare Strategie. Unternehmen sollten mit einer Bedarfsanalyse beginnen, gefolgt von der Auswahl der richtigen Technologie. Es ist zudem essenziell, Datenqualitätsstandards festzulegen und eine Data-Governance-Struktur zu etablieren. Kontinuierliche Schulungen für Mitarbeiter und regelmäßige Überprüfungen der Datenintegrität sind weitere Elemente für den langfristigen Erfolg. Sind sie Ordnungsgemäß umgesetzt, bilden Data Lakes für Unternehmen eine leistungsstarke Lösung zur Speicherung, Verwaltung und Analyse von Daten.
