Data Lakes – Definition, Vorteile und Herausforderungen.

Niemals standen Unternehmen mehr Markt- und Verbraucherdaten zur Verfügung als heute. Doch bevor die Unternehmen all diese wertvollen Informationen zu ihrem Vorteil einsetzen können, benötigen sie zunächst Methoden, um die Daten effektiv zu erfassen und zu speichern. Für die Aufnahme und Speicherung riesiger Datenmengen können Unternehmen verschiedene Methoden nutzen. Hierfür haben sich Data Lakes als sehr praktisch erwiesen.

Vielleicht seid ihr Führungskräfte in einem Unternehmen, das aus seinen vorhandenen Daten-Management-Lösungen herausgewachsen ist, oder ihr gehört zum Datenanalyse- oder Marketing-Management-Team und möchtet die Art und Weise verbessern, wie euer Unternehmen Informationen aufnimmt und speichert. Führungskräfte jeder Art müssen verstehen, was ein Data Lake ist, wie er funktioniert und welche Vorteile und Herausforderungen die Investition in einen Data Lake mit sich bringt.

In diesem Leitfaden zu Data Lakes beleuchten wir, was ein Data Lake ist, warum ihr einen benötigt und wie ihr damit ein besseres Daten-Management realisieren könnt. Im Einzelnen behandeln wir folgende Themen:

• Was ist ein Data Lake?
• Gründe für einen Data Lake
• Data Lake vs. Data Warehouse vs. Data Lakehouse
• Data-Lake-Architektur
• Vorteile eines Data Lakes
• Herausforderungen bei Data Lakes
• Bewertung einer Plattform zur Erstellung des Data Lakes in eurem Unternehmen

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein Ort, an dem ihr sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten speichern könnt. Ein Data Lake ist außerdem eine Methode zur Organisation großer Volumen unterschiedlichster Daten aus verschiedenen Quellen.

Das hervorstechendste Merkmal eines Data Lakes ist seine Funktion als zentrales Informations-Repository. Wie bei anderen Frameworks zur Datenspeicherung könnt ihr auch im Data Lake strukturierte Daten speichern. Anders als bei einigen anderen Frameworks zur Datenspeicherung könnt ihr im Data Lake jedoch auch Daten speichern, bevor ihr sie strukturiert.

Nachdem ihr unstrukturierte Daten gespeichert habt, könnt ihr verschiedene Arten von Analysen durchführen, damit ihr die im Data Lake enthaltenen Informationen besser versteht. Ihr könnt eure Daten in Diagrammen und Schaubildern visualisieren, in leicht verständliche Dashboards übertragen, in eurer ML-Software (maschinelles Lernen) einsetzen u.v.m. Ein Data Lake bietet euch immense Möglichkeiten.

Gründe für einen Data Lake.

Unternehmen aus nahezu allen Branchen nutzen Daten zur Unterstützung ihrerEntscheidungsfindungsprozesse und zur Wahrnehmung von Wachstumschancen. Dies wird durch einen Data Lake möglich, der den Unternehmen einen zuverlässigen Ort bereitstellt, an dem sie alle Informationen speichern, verwalten und mit ihnen interagieren können.

Außerdem werden die in einem Data Lake gespeicherten Informationen als Basis für verschiedene wichtige Unternehmensprozesse genutzt. Durch Einsatz der Daten können Unternehmen ML-Software verwenden, die wiederum die Automatisierung von bisher manuellen Workflows ermöglicht.

Data Lakes sind außerdem eine extrem effiziente Methode für die Aufnahme und Speicherung von Kundendaten. Da Data Lakes die Speicherung unstrukturierter Daten ermöglichen, können Unternehmen während der Datenaufnahme den gesamten Fokus darauf legen, möglichst viele Informationen zu erfassen, und sich später Gedanken über deren Verwendungszwecke machen, wenn die Zeit dafür verfügbar ist.

In einer Umfrage von 2021 sagten 69 % der Befragten, dass in ihrem Unternehmen ein Data Lake implementiert ist, 92 % bezeichneten Data Lakes als die geeignete Lösung, um Daten künftig zu zentralisieren und analysieren, und 87 % der Befragten, die bereits einen Data Lake nutzen, gaben an, dass er den Entscheidungsfindungsprozess unternehmensweit verbessert.

Data Lake vs. Data Warehouse vs. Data Lakehouse.

Wenn ihr die Feinheiten von Data Lakes und Data Warehouses versteht und die Unterschiede kennt, könnt ihr eure Daten-Feeds besser nutzen und die Effektivität eurer Analyseprozesse maximieren. Der wichtigste Aspekt ist die Tatsache, dass ein Data Lake Daten aufnimmt und erst später aufbereitet. Bei einem Data Warehouse dagegen hat die Organisation und Struktur der Daten oberste Priorität, wie es in einem physischen Lagerhaus oder Vertriebszentrum der Fall ist.

Stellt euch die Funktion und den Prozess eines Data Lakes so vor, als würde Regen in einen See fallen. Alle Tropfen, die auf die Oberfläche des Sees fallen, werden vom Gewässer aufgenommen. Und dasselbe Grundprinzip gilt auch für einen Data Lake. Ein echtes Lagerhaus würde dagegen niemals ein Bündel unsortierter und unverpackter Produkte oder eine nicht angekündigte Lieferung akzeptieren, und genauso wenig kann ein Data Warehouse neue Informationen aufnehmen, wenn sie nicht zuvor aufbereitet und strukturiert wurden.

Vielen Führungskräften stellt sich also die Frage, für welche Zwecke welche Lösung geeignet ist.

Allgemein gesprochen solltet ihr einen Data Lake verwenden, wenn euer Unternehmen große Datenvolumen aus vielen verschiedenen Quellen sammeln muss, die Daten aber nicht von Anfang an strukturiert sein müssen. Ein Unternehmen, das allgemeine Verbraucherdaten erfasst, beispielsweise wie eine Käuferin oder ein Käufer auf die Website des Unternehmens gelangt ist, wo die Verbraucherinnen und Verbraucher wohnen, und die Demografie des Kundenstamms, würde wahrscheinlich einen Data Lake nutzen.

Dagegen würde ein Vertrieb, der eine zentrale Datenquelle für sein Inventar-Management braucht, eher ein Data Warehouse benötigen. Sämtliche strukturierten Daten, die in das Data Warehouse geladen werden, liefern sofort Echtzeit-Erkenntnisse zum Lagerbestand, zur Lagerkapazität und anderen Metriken des Vertriebs.

Angesichts der individuellen Use Cases der beiden Lösungen ist es wahrscheinlich, dass euer Unternehmen sowohl einen Data Lake als auch ein Data Warehouse braucht. Seit Kurzem gibt es eine neue Technologie namens Data Lakehouse. Wie der Name vermuten lässt, ist ein Data Lakehouse eine Lösung, die die Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses kombiniert. Insbesondere bietet ein Data Lakehouse die Kosteneffizienz und Flexibilität von Data Lakes, stellt aber gleichzeitig die Management-Funktionen von Data Warehouses bereit.

Studien von 2022 haben gezeigt, dass 66 % der befragten Organisationen ein Data Lakehouse nutzen, und die Hälfte davon gab an, dass sie dies hauptsächlich aufgrund der verbesserten Datenqualität tut.

Ein Data Lakehouse ermöglicht es Unternehmen außerdem, ihre wichtigen Informationen mit Software für maschinelles Lernen und Business Intelligence zu nutzen.

Data-Lake-Architektur.

Ein Data Lake kann auf verschiedene Arten erstellt werden. Das Architektur-Framework und der Aufbau sollten aber an die individuellen Anforderungen eures Unternehmens angepasst werden.

Die drei wichtigsten Data-Lake-Architekturen.

Was den Aufbau angeht, werden typischerweise drei wichtige Architekturen mit Data Lakes in Verbindung gebracht.

1. Hadoop. Hadoop lässt sich am besten als Open-Source-Framework definieren und kategorisieren und soll skalierbare, verteilte Berechnungen ermöglichen. Mit anderen Worten handelt es sich um eine abfragefähige Datenbank, die ihr auf die Anforderungen eures Unternehmens abstimmen könnt.
2. Amazon WorkSpaces. Amazon WorkSpaces ist eine Tochtergesellschaft von Amazon und stellt End-to-End-Cloud-Computing-Services für Unternehmen jeder Größe bereit. Die Plattform umfasst über 200 verschiedene Services und Features, darunter eine Datenbank und mehrere Programm-Management-Frameworks.
3. Microsoft Azure. Wie Amazon WorkSpaces ist auch Azure eine umfassendere Cloud-Computing-Lösung als Hadoop. Neben der abfragefähigen Datenbank bietet sie eine integrierte Infrastruktur mit Unterstützung für Mobile-bezogene Aktivitäten, Analyseprozesse und Berechnungsfunktionen.

Ein Data Lake ist eine wesentliche Komponente der Datenwissenschaft und stellt die Informationen bereit, die eure Analyse-Tools benötigen. Daher ist es wichtig, dass euer Unternehmen Prozesse zur effizienten Erstellung und Verwaltung seines Data Lakes implementiert.

Prinzipien der Data-Lake-Architektur.

Unabhängig vom Fundament, auf dem ihr euren Data Lake aufbaut, müsst ihr die folgenden drei wesentlichen Prinzipien der Architektur befolgen:

1. Weist keine Daten ab. Die erste Regel eines Data Lakes ist zugleich die wichtigste. Weist niemals Daten ab, auch wenn ihr momentan keine Verwendung dafür habt. Sammelt so viele Informationen wie irgend möglich, fügt sie eurem Data Lake hinzu und hebt euch die Gedanken über deren Verwendung für später auf.
2. Belasst Daten im ursprünglichen Zustand. Bei der Data-Lake-Methode stehen Effizienz und Skalierbarkeit an vorderster Stelle. Deshalb ist es unabdingbar, dass ihr während der Erfassung alle Daten im Originalzustand belasst. Anderenfalls verspielt ihr die Effizienzvorteile dieser Strategie.
3. Daten können später an die Analyseanforderungen angepasst werden. Wenn ihr eure Technologien für Business Intelligence, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) unterstützen möchtet, benötigt ihr Daten – und zwar jede Menge. Beachtet aber, dass ihr euch zum Zeitpunkt der Erfassung keine Gedanken darüber machen müsst, welchen Zweck ein bestimmter Datensatz erfüllt. Ihr könnt ihn später jederzeit transformieren, damit er optimal für eure Analysen geeignet ist.

Ebenen der Data-Lake-Struktur.

Nachdem wir die Architekturen und Prinzipien betrachtet haben, sehen wir uns nun die eigentliche Struktur von Data Lakes an. Unabhängig vom Zweck eures Data Lakes muss er folgende Ebenen aufweisen:

• Aufnahme. Die Ebene der Datenaufnahme liegt wahrscheinlich ganz links in eurem Workflow. Daten können in Echtzeit geladen oder in Paketen übertragen werden.
• Erkenntnisse. Die Ebene der Erkenntnisse befindet sich auf der rechten Seite und gibt an, welche umsetzbaren Informationen aus eurem Data Lake abgeleitet werden können.
• Speicher. Der Speicher ist nicht zwingend eine Ebene der eigentlichen Data-Lake-Architektur. Er soll den Ort darstellen, an dem eure Informationen aufbewahrt werden, wenn sie nicht in Verwendung sind. Dies könnte beispielsweise ein Cloud-Server sein.
• Sicherheit. Die Sicherheit in der Data-Lake-Architektur ist mit allen anderen Ebenen verwoben, da ihr für die Wahrung der Integrität der von euch erfassten Informationen verantwortlich seid.
• Aufbereitung. In der Aufbereitungs-Ebene werden die Informationen aus dem Speicher geladen und in strukturierte Daten transformiert.
• Verarbeitung. In der Verarbeitungsebene wendet euer Analyse-Team die Algorithmen auf eure Daten an, um sie für die Analyse vorzubereiten.
• Unified Operations. Die Ebene der Unified Operations fungiert als Governance- und Auditing-Workflow, damit ihr die Daten-Management-Prozesse überwachen und optimieren könnt.

Alle oben genannten Ebenen sind essenziell für die Funktion und Leistung eures Data Lakes. Jede Ineffizienz oder suboptimale Leistung an einem einzigen Touchpoint kann eure Datenanalysen beeinträchtigen und euch daran hindern, alle Informationen optimal zu nutzen.

Vorteile eines Data Lakes.

Data Lakes dienen als Fundament für Datenwissenschaft und Analyseprozesse. Mit der Erstellung von Data Lakes können Unternehmen Folgendes erreichen:

• Abbau von Datensilos. Wenn Daten in einer Reihe unzusammenhängender Plattformen und Programme gespeichert sind, kann dies zu isolierten Datensilos führen. Durch die Aggregation der Daten in einem Data Lake vermeidet ihr dieses Problem, da alle wichtigen Unternehmensinformationen an einem zentralen Speicherort zur Verfügung stehen.
• Einfachere Speicherung wichtiger Daten. Um wachsen zu können, benötigen Unternehmen Daten – und zwar jede Menge. Ohne einen Data Lake müssen Unternehmen die Daten bereits während der Aufnahme strukturieren, wodurch sie möglicherweise davor zurückschrecken, Daten in den Mengen zu erfassen, wie sie für ihre Analysen notwendig sind. Data Lakes beseitigen diese Hürde, da Unternehmen damit Daten in jedem beliebigen Format speichern können.
• Vorbereitung der Analyseprozesse. Data Lakes sind essenziell für Datenanalysen. Dank dieser riesigen Informations-Pools können Unternehmen mit modernen Analyse-Prozessen in Echtzeit auf Marketing-Erkenntnisse zugreifen und ihre Entscheidungsfindung optimieren.

Außerdem sorgen Data Lakes im gesamten Unternehmen für eine bessere Sichtbarkeit der Informationen. Da die Daten vor der Speicherung in Data Lakes nicht strukturiert werden müssen, beschleunigen diese Informations-Pools auch die Prozesse zur Datenerfassung und ermöglichen es eurem Unternehmen, mehr Informationen über eure Kundschaft und euren Markt zu sammeln.

Herausforderungen bei Data Lakes.

Ungeachtet der vielen Vorteile bringen Data Lakes auch gewisse Herausforderungen mit sich. Bei der Entwicklung und Verwaltung eines Data Lakes können unter anderem Hindernisse im Zusammenhang mit folgenden Aspekten auftreten:

• Sicherheit. Je mehr Daten ihr sammelt, desto schwieriger kann es sein, sie zu verwalten, zu klassifizieren und zu schützen. Außerdem geratet ihr ins Visier von Hackern, da Bedrohungsakteure stets versuchen, an wertvolle Kundeninformationen zu gelangen.
• Technologie-Überflutung. Data Lakes können Daten wesentlich schneller aufnehmen als Data Warehouses. Aber wenn ihr oder eure technischen Fachkräfte nicht Schritt halten könnt, kann dies zu Überforderung und Leistungseinbußen führen.
• Data Governance. Je nach Branche müsst ihr vielleicht strenge Data-Governance-Protokolle befolgen, um Konformität zu gewährleisten und Bußgelder zu vermeiden. Dies ist bei einem prall gefüllten Data Lake nicht immer einfach.

Wenn ihr euch aber im Vorfeld einer Investition in eine Data-Lake-Architektur mit diesen Herausforderungen beschäftigt, könnt ihr diese Probleme umgehen und das Optimum aus eurem Daten-Management-Tool herausholen.

Bewertung einer Plattform zur Erstellung des Data Lakes in eurem Unternehmen.

Ein Data Lake ist eine wesentliche Komponente der Datenwissenschaft und stellt die Informationen bereit, die eure Analyse-Tools benötigen. Daher ist es wichtig, dass euer Unternehmen Prozesse zur effizienten Erstellung und Verwaltung seines Data Lakes implementiert.

Wenn ihr bereit seid, die Transformation der Erfassung und Speicherung von Informationen in eurem Unternehmen mithilfe von Data Lakes anzugehen, ist Adobe Experience Platform genau das Richtige für euch. Diese Lösung ist ein perfekt abgestimmter Turbo, der Schwung in eure Erlebnisse bringt. Die Bereitstellung personalisierter Erlebnisse im benötigten Umfang erfordert ein zentralisiertes und vernetztes Datenfundament. Experience Platform ist dieses Fundament und ermöglicht so Kundenerlebnisse der nächsten Generation.

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