Data Lakes – worum es dabei geht, wozu sie dienen und mehr.

What is a data lake?

Dieser Post umfasst folgende Aspekte:

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentrales Daten-Repository, das das Speichern großer Mengen von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten ermöglicht – in ihrem nativen Format und im benötigten Umfang. Der Zweck eines Data Lake ist es, Rohdaten in ihrer ursprünglichen Form aufzubewahren, ohne dass vordefinierte Schemata oder Strukturen benötigt werden. Das heißt, dass Daten aus verschiedensten Quellen erfasst und auf eine besonders flexible und kosteneffiziente Weise gespeichert werden können.

Data Lakes nutzen zum Speichern und Verwalten von Daten in der Regel ein verteiltes Dateisystem. So lassen sich große Datenmengen mithilfe von Tools wie Apache Spark oder Hive parallel verarbeiten und analysieren. Data Lakes können außerdem mit unterschiedlichen Tools für Datenverarbeitung und Analysen verknüpft werden (inklusive ML- und KI-Frameworks), um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.

Wann braucht ihr einen Data Lake?

Einer der wichtigsten Vorteile von Data Lakes ist, dass Unternehmen damit Daten aus verschiedenen Quellen wie Social Media, Sensoren, Geräten im Internet der Dinge und anderen unstrukturierten Datenquellen speichern und analysieren können. So werden neue Erkenntnisse und Use Cases möglich, die mit herkömmlichen Data-Warehousing-Ansätzen nicht umsetzbar waren.

Common data lake use cases

Hier sind einige gängige Szenarien, in denen Data Lakes sinnvoll sein können:

Herausforderungen beim Einsatz von Data Lakes.

Ihr solltet verstehen, dass Data Lakes auch mit Herausforderungen in den Bereichen Data Governance, Sicherheit und Datenqualität verbunden sind. Diese Herausforderungen müsst ihr lösen, damit Daten akkurat und zuverlässig werden.

Challenges of data lakes

Zwar bieten Data Lakes zahlreiche Vorteile (wie Flexibilität und Skalierbarkeit), können aber auch zu Problemen führen. Im Folgenden findet ihr die häufigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit Data Lakes:

Data Lakes sind also ein wertvolles Tool für die Speicherung und Verarbeitung großer Mengen an Rohdaten. Die genannten Einschränkungen können jedoch dazu führen, dass ein anderes Daten-Management-System besser für euer Unternehmen geeignet wäre.

Einsatz von Data Lakes mit Adobe Experience Platform.

Wenn ihr über große Mengen an Daten verfügt, die aus verschiedenen Quellen stammen, und eine flexible, kostengünstige Speicherung sowie fortschrittliche Analyse- und Datenerforschungsfunktionen benötigt, ist ein Data Lake vielleicht genau die richtige Lösung für euch.

Adobe Experience Platform hilft euch dabei, Kundendaten und Content unternehmensweit zu zentralisieren und zu standardisieren. Mit der Experience Platform-API-Erweiterung könnt ihr alle eure Datenquellen in einer Plattform zusammenführen, um personalisierte Erlebnisse im benötigten Umfang zu ermöglichen – basierend auf einem vernetzten Datenfundament.

Seht euch ein Übersichtsvideo an oder fordert eine Produktdemo an, um zu erfahren, wie Experience Platform dabei helfen kann, eure Daten-Management-Fähigkeiten zu verbessern und auszubauen.