Data Lakes: Die Vorteile und Herausforderungen

Data Lakes werden zunehmend von Unternehmen für die Speicherung ihrer Unternehmensdaten genutzt. Die Speicherung großer Datenmengen in einer Vielzahl von Formaten kann jedoch zu einem Datenchaos führen! Werfen wir einen Blick auf die Vor- und Nachteile von Data Lakes.

Um zu verstehen, was ein Daten-Lake ist, stellen wir uns einen Stausee oder ein Wasserrückhaltebecken vor, das entlang der Straße verläuft. Unabhängig von der Art der Daten, ihrer Herkunft und ihrem Zweck landet alles, wirklich alles, in dem Daten-Lake. Unabhängig davon, ob es sich um rohe oder veredelte, bereinigte oder nicht bereinigte Daten handelt, landen alle diese Informationen an diesem einen Ort, an dem sie nicht verändert, gefiltert oder gelöscht werden, bevor sie gespeichert werden.

Klingt ein bisschen chaotisch, nicht wahr? Aber genau das ist der Sinn des Daten-Lake.

Ein Daten-Lake bietet einen echten Mehrwert, weil er die Daten von jeder vorgefassten Meinung befreit. Und wie? Indem er es den Datenteams ermöglicht, die Nutzung und Verwertung der Daten Ihres Unternehmens ständig neu zu erfinden.

Verbesserung der Customer-Experience durch eine 360°-Analyse der Migration, Erkennung von Personas zur Verfeinerung von Marketingstrategien und schnelle Integration neuer Datenströme, insbesondere aus dem IoT , ist der Daten-Lake eine agile Antwort auf sehr strukturierende Probleme für Unternehmen.

Data Lakes: Die unbestreitbaren Vorteile

Der erste Vorteil einer Daten-Lake besteht darin, dass sie es Ihnen ermöglicht, große Mengen an unterschiedlichen Daten zu speichern. Strukturierte oder unstrukturierte Daten, Daten aus NoSQL-Datenbanken... ein Daten-Lake ist von Natur aus unabhängig von der Art der darin enthaltenen Informationen. Gerade weil es kein striktes Datenverwertungsschema gibt, ist der Daten-Lake ein wertvolles Werkzeug. Und das aus gutem Grund: Keine der darin enthaltenen Daten wird jemals verändert, verschlechtert oder verzerrt.

Dies ist nicht der einzige Vorteil eines Daten-Lake. Da es sich um Rohdaten handelt, können sie ad hoc analysiert werden.

Das Ziel: Erkennung von Trends und Erstellung von Berichten entsprechend den Geschäftsanforderungen, ohne dass es sich um ein umfangreiches Projekt handelt, das eine weitere Plattform oder ein weiteres Lager erfordert. 

Auf diese Weise können die im Daten-Lake verfügbaren Daten in Echtzeit genutzt werden und ermöglichen es Ihnen, Ihr Unternehmen in ein datenzentriertes Schema einzubetten, so dass Ihre Entscheidungen, Ihre Wahlmöglichkeiten und Ihre Strategien nie von der Realität Ihres Marktes oder Ihrer Aktivitäten abgekoppelt sind.

Nichtsdestotrotz können (und sollten!) die in Ihrem Daten-Lake gespeicherten Rohdaten auf eine bestimmte Art und Weise verarbeitet werden, und zwar als Teil eines größeren, besser strukturierten Projekts. Aber die Datenteams Ihres Unternehmens werden wissen, dass sie mit einem Klick über ein Rohmaterial verfügen, das für weitere Analysen verwendet werden kann.

Die Herausforderungen eines Daten-Lake

Wenn Sie an einen Daten-Lake denken, kommen Ihnen poetische Bilder in den Sinn. Kristalline Wellen, die sich im Wind des Erfolges wiegen, der dich davon trägt ... aber Vorsicht! Ein Daten-Lake birgt die Saat trüber, schlammiger Gewässer. Diesem Datenreservoir muss besondere Aufmerksamkeit geschenkt werden, denn ohne rigorose Governance besteht die Gefahr, in einem "Datenchaos" zu versinken.

Damit Ihr Daten-Lake sein volles Potenzial entfalten kann, müssen Sie eine klare und standardisierte Vorstellung von Ihren Datenquellen haben.

Die Kontrolle dieser Ströme ist eine erste wesentliche Schutzmaßnahme, um die gute Nutzung von Daten heterogener Natur zu gewährleisten. Sie müssen auch sehr auf die Datensicherheit und die Organisation Ihrer Daten bedacht sein.

Die Tatsache, dass es sich bei den Daten in einem Daten-Lake um Rohdaten handelt, bedeutet nicht, dass sie nicht eine Mindeststruktur aufweisen sollten, die es Ihnen ermöglicht, die Daten, die Sie auswerten möchten, zumindest zu identifizieren und zu finden.

Schließlich erfordert ein Daten-Lake oft eine beträchtliche Rechenleistung, um Massen von Rohdaten in sehr kurzer Zeit zu veredeln. Diese Leistung muss an die Datenmenge angepasst werden, die im Daten-Lake gespeichert werden soll.

Zwischen Methode, Strenge und Organisation ist ein Daten-Lake ein Werkzeug, das Ihren strategischen Entscheidungen dient.

Über Actian Corporation

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