Warum Datenwissenschaftler und -entwickler mehr als einen Daten-Lake brauchen

Da Unternehmen bestrebt sind, mehr Wert aus den gesammelten Daten zu ziehen, wird es immer wichtiger, dass Datenwissenschaftler und -entwickler einfachen Zugang zu Informationen haben, die aus verschiedenen Quellen in unterschiedlichen Größen und Formaten gesammelt wurden. Für viele Unternehmen ist die Erstellung eines Daten-Lake ist für viele Unternehmen der erste Schritt in diesem Prozess, der ein nützliches Lager für große Datenmengen bildet, die später analysiert und getestet werden können.

Auch wenn diese Repositories neue Möglichkeiten zur Gewinnung von Geschäftseinblicken bieten, sind Data Lakes allein nicht immer die richtige Lösung. Sie bieten zwar einen zentralen Speicherort für alle Daten eines Unternehmens, können aber auch schwierig zu verwalten und zu kontrollieren sein.

Warum sind Data Lakes für Unternehmen nützlich?

Wenn Unternehmen beginnen, unstrukturierte Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, müssen sie über ein nachhaltiges und organisiertes Format für die Speicherung verfügen. Einer der Vorteile eines Daten-Lake besteht darin, dass er es Unternehmen ermöglicht, alle ihre Daten an einem Ort zu speichern. Dies ist besonders hilfreich für Unternehmen mit mehreren Informationssilos, die über verschiedene Abteilungen oder Standorte verstreut sind. Es ist aber auch wichtig zu wissen, dass Data Lakes oft für sehr unstrukturierte Daten verwendet werden und leicht zu einem Daten-Swap werden können, da den Daten oft jeglicher Kontext oder Struktur fehlt, um nützlich zu sein.

Ein weiterer Nutzen von Data Lakes besteht darin, dass sie zur Unterstützung einer Vielzahl von analytics workloads eingesetzt werden können. Beispielsweise können Datenwissenschaftler und Entwickler Data Lakes für Streaming , Maschinelles Lernen und KI nutzen.

Data Lakes lassen sich auch relativ einfach und kostengünstig einrichten. Da sie Daten in ihrer ursprünglichsten Form speichern können, müssen Unternehmen weder Zeit noch Geld für ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) aufwenden.

Wo liegen die Grenzen von Data Lakes?

Wenn Data Lakes also so großartig sind, warum müssen Datenwissenschaftler und Entwickler dann immer noch nach anderen Lösungen suchen, wenn sie mit Daten arbeiten?

Eine der größten Herausforderungen bei Data Lakes ist, dass sie schwer zu verwalten sind. Da in Data Lakes alle Arten von Daten gespeichert werden, kann es schwierig sein, den Überblick über alle Daten zu behalten. Außerdem ist es schwierig, den Zugriff auf die Daten zu kontrollieren und sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer sie einsehen oder ändern können.

Ein vorherrschendes Problem bei Data Lakes ist, dass sie oft viele doppelte oder minderwertige Daten enthalten können. Dies kann es für Datenwissenschaftler und Entwickler zeitaufwändig und schwierig machen, die benötigten Informationen zu finden. Und dies kann ein besonderes Problem sein, wenn der Daten-Lake nicht angemessen kuratiert wurde.

Sind Data Lakes für Unternehmen ausreichend?

Obwohl Data Lakes eine hervorragende Lösung für die Unterbringung unstrukturierter Daten sind, reichen sie für Datenwissenschaftler und Entwickler oft nicht aus, um alle in den Informationen enthaltenen relevanten Erkenntnisse zu extrahieren. Dies liegt an der unstrukturierten Formatierung von Data Lakes, die die Integrität der Analyse fraglich und ohne erhebliche Datenbereinigung möglicherweise ungenau macht.

Data-Warehouses hingegen können eine bessere Lösung für die Bereitstellung von Analysen und Geschäftseinblicken bieten. Die in Data Warehouses gespeicherten Informationen sind in der Regel normalisiert, d. h. sie sind bereinigt, konsistent und in Tabellen mit klar definierten Beziehungen zwischen ihnen organisiert. Dies erleichtert die Erstellung von SQL-Abfragen für die Daten und kann die Genauigkeit und allgemeine Datenintegrität zuverlässiger gewährleisten.

Während Data Warehouses Daten in einem eher "fertigen" Zustand für die Analyse speichern, bedeutet dies jedoch nicht, dass Data Lakes ausschließlich für Datenwissenschaftler und Entwickler geeignet sind. Tatsächlich werden Data Lakes regelmäßig für viele experimentelle Prozesse wie Daten-Discovery und Maschinelles Lernen genutzt. Die Möglichkeit, Daten in rohen und unstrukturierten Formaten zu speichern, kann Datenwissenschaftlern viel mehr Freiheit bei der Erkundung der Daten nach Erkenntnissen geben, anstatt auf die Arbeit mit normalisierten und strukturierten Daten beschränkt zu sein.

Verstehen der Verbindung zwischen Data Lakes und Data Warehouses

Obwohl Data Lakes und Data Warehouses unterschiedlich sein können, ist es wichtig zu wissen, dass sie sich nicht gegenseitig ausschließen. Für moderne Unternehmen gibt es eine Konvergenz dieser beiden Technologien, wobei viele Organisationen sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses zur verwalten ihrer big data nutzen.

Data Lakes und Data Warehouses können sich tatsächlich gut ergänzen. Ein Data Warehouse kann als einzige Quelle der Wahrheit für eine Organisation dienen. In einem Daten-Lake können alle Daten des Unternehmens gespeichert werden, einschließlich der Daten aus Quellen, die noch nicht gut verstanden werden oder nicht vertrauenswürdig genug sind, um im Data Warehouse platziert zu werden. Zu diesem Zweck werden ETL-Tools (Extract, Transform, Load) eingesetzt, die unstrukturierte Rohdaten aus dem Daten-Lake automatisch umleiten und in einem Data Warehouse effizient organisieren.

Für Unternehmen ist es wichtig, herauszufinden, wie sie Data Lakes und Data Warehouses gemeinsam nutzen können, anstatt sich auf ein bestimmtes Format zu konzentrieren. Zwar hat jedes Projekt seine eigenen Anforderungen an die Datenspeicherung und -analyse, doch wenn Unternehmen die Vorteile und Nachteile der einzelnen Datenplattformen kennen, können sie informierte Entscheidungen darüber treffen, wie sie diese gemeinsam nutzen und das Beste aus ihren Datenerfassungsbemühungen herausholen können.

Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian. Sie ist verantwortlich für die Kommunikation des einzigartigen Wertes, den die Actian Data Platform bietet, einschließlich bewährter Datenintegration, Datenmanagement und Data Analytics. Sie verfügt über eine 20-jährige Erfahrung Aufzeichnung der Steigerung von Umsatz und Bekanntheitsgrad von Analytik-, Sicherheits- und Cloud . Bevor sie zu Actian kam, leitete Teresa das Produktmarketing bei branchenführenden Unternehmen wie Cisco, McAfee und VMware.