Im digitalen Zeitalter, in dem Daten als das neue Gold gelten, sorgen Data Lakes dafür, dass Sie dieses Vermögen gewinnbringend kultivieren und nutzen können. Data Lakes erlauben es Unternehmen, unstrukturierte und strukturierte Daten in einem einzigen, zentralen Reservoir zu speichern, was einen dynamischen Zugriff und eine tiefgreifende Analyse erlaubt. Textdaten, Zahlen, Videos, Bilder, Sensor-Daten und vieles mehr nimmt der Data Lake auf. Auch wenn das alles zunächst unstrukturierte Daten in Rohform sind.
Eine Data-Lake-Architektur unterstützt Unternehmen dabei, die Welle der Datenflut gekonnt zu nehmen und wertvolle Einsichten aus ihren Informationsbeständen zu extrahieren. Das bietet im Zuge der Digitalisierung nicht nur Vorteile, sondern ist sogar unerlässlich ist. Kein Unternehmen kann sich heute mehr Datensilos oder gar ungenutzte Daten leisten.
Im Herzen moderner Datenmanagementstrategien befindet sich der Data Lake. Doch was ist ein Data Lake per Definition? Ein zentrales Repository, das die Speicherung von großen Mengen an Rohdaten in ihrem ursprünglichen Datenformat aus verschiedenen Quellsystemen und in unterschiedlicher Datenqualitäten ermöglicht.
Das Gegenteil dieser geordneten Datenaufbereitung wäre der Data Swamp. Ein Data Swamp (auf Deutsch etwa „Daten-Sumpf“) ist eine umgangssprachliche Bezeichnung für eine Datenumgebung, die chaotisch, unorganisiert und ohne Zweck ist. In einem Data Swamp sind Daten nicht selten veraltet, unvollständig, inkonsistent oder gar nicht erst dokumentiert.
Beim Vergleich von Data Lakes und Data Warehouses geht es um unterschiedliche Datenarchitekturen mit verschiedenen Vorteilen. Data Warehouses sind auf die Speicherung und Analyse von strukturierten Daten ausgerichtet und benötigen ein vordefiniertes Schema. Data Lakes hingegen erlauben die Speicherung von strukturierten, unstrukturierten und semi-strukturierten Daten in ihrem nativen Format, was eine größere Flexibilität in der Datenspeicherung und -analyse zur Folge hat, aber auch ein anspruchsvolleres Datenmanagement erfordert.
Beim hybriden Datenarchitekturmodell Data Lakehouse werden die Skalierbarkeit und Flexibilität eines Data Lake mit den strukturierten Management- und Abfragefunktionen eines Data Warehouse kombiniert. Es verwendet offene Dateiformate, unterstützt ACID-Prinzipien [1], ermöglicht fortgeschrittenes Schema-Management und optimiert die Abfrageleistungen.
Abb. vgl. Darstellung Databricks
[1] Das englische Akronym ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) steht für Regeln und Eigenschaften zur Durchführung von Transaktionen in Datenbankmanagementsystemen, um verlässliche, konsistente Daten und Systeme zu erreichen.
Die Implementierung des Data Lakes im Unternehmen vereinfacht viele Prozesse und ermöglicht einen schnellen Umgang mit diversen Daten in ihrer Rohform.
Aspekte rund um die Sicherheit und den Datenschutz im Data Lake sind immens wichtig, um die Integrität und Vertraulichkeit der gespeicherten Daten zu gewährleisten. Auf folgende Bereiche kommt es besonders an:
KI- und ML-Algorithmen identifizieren komplexe Muster und Trends in den Daten, die mit traditionellen analytischen Ansätzen oftmals nicht erkennbar sind. Damit können Unternehmen prädiktive Modelle entwickeln, die zukünftige Trends vorhersagen und präzise Einblicke in das Kundenverhalten, Betriebsabläufe und andere geschäftskritische Aspekte liefern. Insgesamt spielen KI und Machine Learning eine Schlüsselrolle dabei, den Wert und die Potenziale eines Data Lakes voll auszuschöpfen, indem sie fortschrittliche Analysefunktionen bereitstellen und die Automatisierung von Prozessen ermöglichen.
Um mit wachsenden Datenmengen umzugehen, setzen Unternehmen auf skalierbare Data-Engineering-Strategien:
Diese Strategien ermöglichen es Unternehmen, effizient mit steigenden Datenmengen umzugehen und Lösungen für ihre Dateninfrastruktur in Sachen Leistungsfähigkeit und Kosteneffizienz zu finden.
