Data Lakes – Die Vorteile des modernen Datenmanagements für Ihr Unternehmen

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.

Was passiert im Data Lake konkret?

1. Ingestion: Der Prozess beginnt mit der Datenerfassung, auch „Ingestion“ genannt. Während dieser Phase werden Daten aus verschiedenen Quellen in den Data Lake übertragen. Diese Quellen sind vielfältig: IoT-Geräte, soziale Medien, mobile Apps usw. Die Ingestion kann in Echtzeit oder in Chargen erfolgen, abhängig von der Art der Datenquelle und der Anforderung an die Datenverarbeitung.
2. Datenspeicherung: Nach der Erfassung werden die Daten im Data Lake gespeichert. Ein Data Lake kann unterschiedliche Arten von Daten speichern, darunter Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format sowie transformierte Daten. Hier können etwa Tools wie Azure Data Lake Storage genutzt werden.
3. Datenkatalog: Ein Datenkatalog ist eine zentrale Metadaten-Verwaltungsplattform, die Informationen über die verfügbaren Daten im Data Lake enthält. Er dient dazu, die Daten zu dokumentieren, zu organisieren und zu verwalten. Ein Datenkatalog enthält typischerweise Details wie Datenherkunft, Struktur, Bedeutung, Qualität und Zugriffsberechtigungen. Ein Datenkatalog könnte in einem einfachen Beispiel den Datentyp Textdateien ordnen nach E-Mails, Berichten, Präsentationen etc. Um einen Datenkatalog anzubinden, werden verschiedene Data-Lake-Softwarelösungen und -Plattformen verwendet, die eine Datenintegration mit gängigen Data-Lake-Technologien wie Apache Hadoop, Apache Spark oder Cloud-basierten Data-Lake-Services bieten.
4. Datentransformation und -verarbeitung: In diesem Schritt werden die Daten bereinigt, transformiert und für die Analyse vorbereitet, um sie zum Beispiel für Data Lake BI-Tools (Business Intelligence) aufzuarbeiten. Dieser Vorgang kann das Filtern, Sortieren, Aggregieren und Verknüpfen von Daten umfassen.
5. Datenanalyse: Analyst:innen und Datenwissenschaftler:innen nutzen die verarbeiteten Daten, um Einblicke zu gewinnen, Trends zu identifizieren und Modelle zu erstellen. Dies kann durch verschiedene Techniken und Tools erfolgen, von einfachen Abfragen bis hin zu komplexen maschinellen Lernmodellen.
6. Datennutzung und -freigabe: Die gewonnenen Erkenntnisse werden für Geschäftsentscheidungen genutzt oder mit anderen Abteilungen und externen Partnern geteilt.
7. Datenmanagement und -sicherheit: Das Datenmanagement umfasst die Überwachung der Datenqualität, die Sicherstellung der Datenverfügbarkeit und die Implementierung von Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen wie zum Beispiel Zugriffskontrollen und Datenverschlüsselung.

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.

Die Implementierung des Data Lakes im Unternehmen vereinfacht viele Prozesse und ermöglicht einen schnellen Umgang mit diversen Daten in ihrer Rohform.

1. IoT-Datenanalyse: Data Lakes speichern und analysieren Daten aus IoT-Geräten für Echtzeitüberwachung, Fehlererkennung und Leistungsoptimierung.
2. Echtzeitüberwachung und Warnungen: Mit kontinuierlichem Streaming von Daten lassen sich Anomalien erkennen und sofortige Warnungen generieren.
3. Predictive Maintenance: Data Lakes ermöglichen die Vorhersage von Ausfällen und die proaktive Planung von Wartungsmaßnahmen.
4. Produktverbesserung und Innovation: Die Datenanalyse aus IoT-Geräten liefert wertvolle Einblicke für die Entwicklung neuer Produkte und die Verbesserung bestehender Produkte.
5. Umweltüberwachung und -analyse: Sensordaten helfen bei der Überwachung und Planung im Bereich Umweltmanagement und Ressourcenschutz.
6. Kundenverhaltensanalyse: Daten aus IoT-Geräten erhöhen das Kundenverständnis, womit personalisierte Angebote und Marketingstrategien entwickelt werden können.

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:

• Zugriffskontrollen: Es ist entscheidend, Access Control Lists (ACLs) einzurichten, um den Zugriff auf Daten zu kontrollieren und sicherzustellen, dass nur autorisierte User darauf zugreifen können.
• Personenbezogene Daten: Personenbezogene Daten müssen besonders geschützt werden. Dies erfordert eine sorgfältige Klassifizierung, Markierung und Implementierung angemessener Sicherheitsmaßnahmengemäß den geltenden Datenschutzbestimmungen wie GDPR oder DSGVO.
• Kritische Daten: Kritische Daten, wie geistiges Eigentum oder finanzielle Informationen, erfordern zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselungen und erweiterte Zugriffskontrollen, um deren Vertraulichkeit und Integrität zu gewährleisten.
• Netzwerkseitige Isolierung von Daten: Daten können netzwerkseitig isoliert werden, indem man Virtual Local Area Networks (VLANs) oder Subnetze verwendet, um den Datenverkehr zwischen verschiedenen Teilen des Data-Lake-Systems zu trennen.

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:

1. Verteilte Datenarchitektur: Nutzung verteilter Systeme für horizontale Skalierung.
2. Big-Data-Technologien: Einsatz von Hadoop, Apache Spark und NoSQL-Datenbanken.
3. Cloud Computing: Nutzung von Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud für flexible Skalierung.
4. Datenkomprimierung und -optimierung: Reduzierung des Speicherbedarfs durch Komprimierung und Optimierungstechniken.
5. Data Pipeline-Management: Automatisierung von Datenpipelines für nahtlose Datenübertragung und -transformation.
6. Monitoring und Skalierbarkeit: Kontinuierliches Monitoring und Skalierung der Infrastruktur zur Anpassung an wachsende Anforderungen.

Diese Strategien ermöglichen es Unternehmen, effizient mit steigenden Datenmengen umzugehen und Lösungen für ihre Dateninfrastruktur in Sachen Leistungsfähigkeit und Kosteneffizienz zu finden.