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

Dieser Post umfasst folgende Aspekte:

• Was ist ein Data Lake?
• Wann braucht ihr einen Data Lake?
• Herausforderungen beim Einsatz von Data Lakes

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.

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

• Verarbeitung von Big Data. Wenn ihr über große Mengen an Daten verfügt, die verarbeitet und analysiert werden müssen, kann ein Data Lake eine skalierbare und kosteneffektive Lösung darstellen.
• Unstrukturierte Daten. Wenn euer Unternehmen mit unstrukturierten Daten wie Video-, Audio-, Bild- und Textdateien arbeitet, kann ein Data Lake die perfekte Lösung sein. Daten lassen sich in ihrer Rohform speichern, sodass ihr unterschiedliche Analysen und KI-Modelle ausführen könnt, um Erkenntnisse zu gewinnen.
• Datenverarbeitung in Echtzeit. Wenn ihr Daten in Echtzeit oder nahezu Echtzeit verarbeiten müsst, kann euch ein Data Lake dabei helfen, Daten rasch zu erfassen und zu verarbeiten. Data Lakes ermöglichen auch eine Entwicklung von echtzeitbasierten Analyse-Dashboards.
• Kosteneffektive Speicherung. Data Lakes können eine kosteneffektive Methode zum Speichern großer Datenmengen darstellen. Da Daten in ihrer Rohform gespeichert werden, müsst ihr keine Zeit oder Ressourcen auf das Strukturieren bzw. Bereinigen dieser Daten aufwenden, bevor ihr sie speichert.
• Zusammenarbeit. Data Lakes lassen sich zum Zentralisieren von Daten aus verschiedenen Abteilungen nutzen, sodass Teams leichter zusammenarbeiten und Daten gemeinsam verwenden können. Außerdem können Data Lakes von unterschiedlichen Stakeholdern, einschließlich Fachkräften für Datenanalysen, Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern sowie Business-Anwenderinnen und -Anwendern, aufgerufen werden, damit sie Analysen ausführen und datengestützte Entscheidungen treffen 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.

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:

• Datenqualität. Da in Data Lakes rohe, unstrukturierte sowie strukturierte Daten gespeichert werden, kann die Qualität der Daten variieren. Ohne angemessene Kontrolle der Datenqualität können sich Data Lakes mit minderwertigen oder irrelevanten Daten anfüllen, die sich nur schwer verwalten und analysieren lassen.
• Data Governance. Da Data Lakes dazu dienen, große Mengen an Daten zu speichern, kann Data Governance zu einer Herausforderung werden. So können Probleme wie Datenschutzverletzungen, Compliance-Verstöße und Bedenken bezüglich des Datenschutzes auftreten.
• Datensicherheit. Data Lakes können ein potenzielles Ziel für Cyber-Angriffe darstellen. Da in ihnen große Mengen an sensiblen Daten gespeichert werden, müssen Sicherheitsmaßnahmen ergriffen werden, um Datenschutzverletzungen und unbefugte Zugriffe zu verhindern.
• Datensilos. Data Lakes können zu Datensilos führen, in denen Daten für Anwenderinnen und Anwender im Unternehmen nicht leicht aufrufbar sind. Das Ergebnis: ineffiziente Prozesse und Redundanzen, da Anwenderinnen und Anwender ggf. eigene Kopien von Daten speichern – was Inkonsistenzen und Fehler mit sich bringt.
• Datenintegration. Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in einem Data Lake kann schwierig werden, vor allem, wenn es sich um strukturierte und unstrukturierte Daten handelt. Ohne angemessene Integration kann es dazu kommen, dass Daten schlecht organisiert sind, was das Auffinden, Abfragen und Analysieren der Daten erschwert.
• Datenverwaltung. Auch die Verwaltung der in einem Data Lake gespeicherten Daten kann eine Herausforderung darstellen, wenn die Datenmengen immer weiter wachsen. Ihr braucht effektive Strategien für das Daten-Management, damit Daten richtig organisiert, gekennzeichnet und markiert werden und sich leicht suchen, abrufen und analysieren lassen.

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.