Was ist ein Data Lake?
Ein Data Lake ist ein zentraler Ort, an dem eine Organisation strukturierte und unstrukturierte Daten speichern kann. Dieses System ermöglicht es, Daten im Originalzustand zu speichern und Analysen durchzuführen, die bei der Entscheidungsfindung helfen. Data Lakes helfen Unternehmen, mehr Wert aus ihren Daten zu ziehen.
Unternehmen verwenden oft relationale Datenbanken, um Daten zu speichern und zu verwalten, damit sie leicht zugänglich sind und die benötigten Informationen gefunden werden können.
Data Lake Anwendungsfälle
Die niedrigen Kosten und das offene Format von Data Lakes machen sie zu einem wesentlichen Bestandteil moderner Datenarchitekturen. Mögliche Anwendungsfälle für diese Datenlösung umfassen:
- Medien und Unterhaltung: Digitale Streaming-Dienste können ihren Umsatz steigern, indem sie ihr Empfehlungssystem verbessern, um Nutzer zu beeinflussen, mehr Dienste zu konsumieren.
- Telekommunikation: Multinationale Telekommunikationsunternehmen können einen Data Lake nutzen, um Geld zu sparen, indem sie Modelle zur Vorhersage von Kundenabwanderung erstellen, die die Kundenabwanderung verringern.
- Finanzdienstleistungen: Investmentfirmen können Data Lakes nutzen, um maschinelles Lernen zu unterstützen, was das Management von Portfoliorisiken ermöglicht, sobald Echtzeit-Marktdaten verfügbar werden.
Vorteile von Data Lakes
Wenn Organisationen mehr Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb eines angemessenen Zeitrahmens nutzen können, können sie besser zusammenarbeiten, Informationen analysieren und fundierte Entscheidungen treffen. Wichtige Vorteile werden unten erklärt:
- Kundeninteraktionen verbessern. Data Lakes können Kundendaten aus verschiedenen Quellen kombinieren, wie z.B. Kundenbeziehungsmanagement, Social Media Analysen, Kaufhistorie und Kundenservice-Tickets. Dies informiert die Organisation über potenzielle Kundenabwanderung und Möglichkeiten zur Steigerung der Kundenbindung.
- Forschung und Entwicklung (F&E) innovieren. F&E-Teams nutzen Data Lakes, um Hypothesen besser zu testen, Annahmen zu verfeinern und Ergebnisse zu analysieren.
- Betriebliche Effizienz steigern. Unternehmen können leicht Analysen zu maschinell generierten Internet der Dinge (IoT) Daten durchführen, um potenzielle Möglichkeiten zur Verbesserung von Prozessen, Qualität und ROI für Geschäftsabläufe zu identifizieren.
- Datenwissenschaft und maschinelles Lernen unterstützen. Rohdaten werden in strukturierte Daten umgewandelt, die für SQL-Analysen, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen verwendet werden. Da die Kosten niedrig sind, können Rohdaten unbegrenzt aufbewahrt werden.
- Datenquellen zentralisieren. Data Lakes beseitigen Probleme mit Datensilos, ermöglichen einfache Zusammenarbeit und bieten nachgelagerten Nutzern eine einzige Datenquelle.
- Vielfältige Datenquellen und -formate integrieren. Jegliche Daten können unbegrenzt in einem Data Lake gespeichert werden, wodurch ein zentrales Repository für aktuelle Informationen entsteht.
- Daten durch Self-Service-Tools demokratisieren. Diese flexible Speicherlösung ermöglicht die Zusammenarbeit zwischen Nutzern mit unterschiedlichen Fähigkeiten, Werkzeugen und Sprachen.
Herausforderungen von Data Lakes
Obwohl Data Lakes ihre Vorteile haben, kommen sie nicht ohne Herausforderungen. Organisationen, die Data Lakes implementieren, sollten sich der folgenden potenziellen Schwierigkeiten bewusst sein:
- Zuverlässigkeitsprobleme: Diese Probleme entstehen durch Schwierigkeiten bei der Kombination von Batch- und Streaming-Daten und Datenkorruption, unter anderem.
- Langsame Leistung: Je größer der Data Lake, desto langsamer die Leistung traditioneller Abfrage-Engines. Metadatenverwaltung und unsachgemäße Datenpartitionierung können zu Engpässen führen.
- Sicherheit: Da die Sichtbarkeit begrenzt ist und die Möglichkeit, Daten zu löschen oder zu aktualisieren, fehlt, sind Data Lakes schwer zu sichern, ohne zusätzliche Maßnahmen zu ergreifen.
Grundelemente eines Data Lakes
Data Lakes fungieren als einzige Quelle der Wahrheit für Daten innerhalb einer Organisation. Die Grundelemente eines Data Lakes umfassen die Daten selbst und deren Nutzung und Speicherung.
- Datenbewegung: Daten können in ihrer ursprünglichen Form in Echtzeit importiert werden, unabhängig von der Größe.
- Analytik: Informationen, die für Analysten, Datenwissenschaftler und andere relevante Stakeholder innerhalb der Organisation zugänglich sind. Die Daten können mit dem bevorzugten Analysetool oder -framework des Mitarbeiters abgerufen werden.
- Maschinelles Lernen: Organisationen können wertvolle Erkenntnisse in verschiedenen Typen generieren. Maschinelles Lernen Software wird verwendet, um potenzielle Ergebnisse vorherzusagen, die Aktionspläne innerhalb der Organisation informieren.
Best Practices für Data Lakes
Data Lakes sind am effektivsten, wenn sie gut organisiert sind. Die folgenden Best Practices sind dafür nützlich:
- Rohdaten speichern. Data Lakes sollten so konfiguriert sein, dass sie Daten im Quellformat sammeln und speichern. Dies gibt Wissenschaftlern und Analysten die Möglichkeit, Daten auf einzigartige Weise abzufragen.
- Datenlebenszyklus-Richtlinien implementieren. Diese Richtlinien bestimmen, was mit Daten passiert, wenn sie in den Data Lake gelangen und wo und wann diese Daten gespeichert, verschoben und/oder gelöscht werden.
- Objekt-Tags verwenden: Dies ermöglicht die Replikation von Daten über Regionen hinweg, vereinfacht Sicherheitsberechtigungen, indem der Zugriff auf Objekte mit einem bestimmten Tag gewährt wird, und ermöglicht das Filtern für einfache Analysen.
Data Lake vs. Data Warehouse
Data Warehouses sind optimiert, um relationale Daten aus Transaktionssystemen und Geschäftsanwendungen zu analysieren. Diese Daten haben eine vordefinierte Struktur und ein Schema, was schnellere SQL-Abfragen ermöglicht. Diese Daten werden bereinigt, angereichert und in eine einzige Quelle der Wahrheit für Benutzer umgewandelt.
Data Lakes speichern relationale Daten aus Geschäftsanwendungen und nicht-relationale Daten aus Apps, sozialen Medien und IoT-Geräten. Im Gegensatz zu einem Data Warehouse gibt es kein definiertes Schema. Ein Data Lake ist ein Ort, an dem alle Daten gespeichert werden können, falls in Zukunft Fragen auftreten.
Martha Kendall Custard
Martha Kendall Custard is a former freelance writer for G2. She creates specialized, industry specific content for SaaS and software companies. When she isn't freelance writing for various organizations, she is working on her middle grade WIP or playing with her two kitties, Verbena and Baby Cat.
