Was ist ein Data Lake?
Ein Data Lake ist eine zentrale Speicherlösung, die große Mengen an Rohdaten in ihrem nativen Format speichert. Im Gegensatz zu einem Data Warehouse, das Daten in einer festen Struktur und oft in einem verarbeiteten Zustand speichert, behält ein Data Lake die Flexibilität bei, Daten in verschiedenen Formaten zu speichern – seien es strukturierte, semistrukturierte oder unstrukturierte Daten.
Die Stärke eines Data Lakes liegt dabei in der Fähigkeit, eine enorme Vielfalt und Menge an Daten zu speichern und zu verwalten. Von Textdateien, Bildern, Videos bis hin zu komplexen Logdateien und Sensordaten – all dies kann ein Data Lake aufnehmen. Diese Flexibilität macht ihn besonders wertvoll für Big-Data-Analysen, Machine Learning (ML) und andere moderne Datenanalysemethoden.
Ein weiterer entscheidender Aspekt von Data Lakes ist die Skalierbarkeit. Sie können problemlos mit den Datenanforderungen eines Unternehmens wachsen, ohne dass dabei die Leistung oder die Zugänglichkeit der Daten beeinträchtigt wird.
All das bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Ohne sorgfältige Verwaltung und Organisation kann ein Data Lake schnell zu einem „Data Swamp“ werden, was ihn als Datenspeicher unübersichtlich und unbrauchbar macht. Daher sind eine effektive Data Governance sowie ein robustes Datenmanagement essenziell, um die Datenqualität und -nutzbarkeit langfristig zu gewährleisten.
Data Lake vs. Data Warehouse – wo ist der Unterschied?
Data Lakes und Data Warehouses sind beides zentrale Speichersysteme für große Datenmengen. Der Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse liegt in ihrer Struktur und Funktionsweise. Ein Data Lake ist ein großes Repository (Speicherreservoir), das Daten in ihrem Rohformat speichert, egal ob strukturiert, semistrukturiert oder unstrukturiert. Dies ermöglicht eine hohe Flexibilität in der Datenspeicherung und -verarbeitung. Unternehmen nutzen Data Lakes oft für Big Data und Echtzeitanalysen, da sie eine schnelle Datenerfassung, -speicherung und -analyse ermöglichen.
Ein Data Warehouse ist hingegen eine strukturierte Sammlung von Daten, die aus verschiedenen Quellen extrahiert, transformiert und geladen (ETL-Prozess) werden. Die Daten in einem Data Warehouse sind bereits formatiert und für spezifische Abfragen und Analysen vorbereitet. Ebenfalls im Unterschied zum Data Warehouse liegt beim Data-Lake-Konzept die genaue Verwendung der unverarbeitet gespeicherten Daten noch nicht fest. Dennoch ist – analog zum Data Warehouse – Sinn und Zweck der Data-Lake-Architektur, die Verfügbarkeit großer Datenvolumen im Vorfeld von Business Analytics sicherzustellen und damit datenbasierte Unternehmensentscheidungen zu ermöglichen.
Ein weiterer wesentlicher Unterschied liegt in der Verarbeitungsmethode. Data Lakes unterstützen sowohl die Batch- als auch die Stream-Verarbeitung, was eine flexible Datenmanipulation ermöglicht. Data Warehouses hingegen sind auf eine Batch-Verarbeitung ausgelegt, was sie für zeitkritische Anwendungen weniger geeignet macht.
Zuletzt sind Data Warehouses oft benutzerfreundlicher, da sie eine strukturierte Umgebung mit definierten Schemata bieten. Data Lakes erfordern hingegen spezielle Kenntnisse in der Datenmanipulation und -analyse, da die Daten in ihrem Rohzustand vorliegen.
Vorteile für Unternehmen auf einen Blick
Unternehmen, die ihre Daten als aktives Asset nutzen, können sich im Wettbewerb sehr viel besser positionieren und agiler auf Veränderungen reagieren. Nachfolgend erhalten Sie einen Überblick der größten Vorteile, die ein Data Lake mit sich bringt.
1. Zentralisierte Datenhaltung
Ein Data Lake konsolidiert Daten aus verschiedensten Quellen. Unternehmen profitieren hier von einer zentralen Datenquelle, die eine einheitliche Sicht auf alle wichtigen Informationen ermöglicht, was die Datenanalyse und Entscheidungsfindung erleichtert.
2. Skalierbarkeit und Flexibilität
Data Lakes sind nicht auf eine bestimmte Datenstruktur festgelegt und können sich leicht an wachsende Datenvolumina anpassen, was bedeutet, dass Unternehmen neue Datenquellen ohne umfangreiche Vorverarbeitung oder Schema-Definitionen integrieren können.
3. Kosteneinsparungen durch hohe Datenverfügbarkeit
Da die Struktur der Daten nicht mehr im Fokus steht, sondern die Rohdaten oder leicht vorgefilterte Daten direkt auf das Zielsystem übertragen werden, stehen sie schnell, vollständig und in größerer Menge als bei einem Data Warehouse zur Verfügung. Ein weiteres Zeit- und damit Kosteneinsparungspotenzial ergibt sich, wenn sich während einer Analyse die Ausrichtung verschiebt: In solchen Fällen müssen Sie nicht wieder von vorn beginnen, da bereits umfangreiche Daten vorliegen.
4. Verbesserte Datenanalyse und -verarbeitung
Data Lakes ermöglichen fortschrittliche Analysemethoden wie Machine Learning und künstliche Intelligenz. Unternehmen können aus ihren Daten tiefere Einsichten gewinnen und präzisere Vorhersagemodelle entwickeln.
5. Schnellere Entscheidungsfindung
Durch den direkten Zugriff auf eine Vielzahl von Daten können Unternehmen schneller auf Marktveränderungen reagieren. Sie sind in der Lage, Echtzeitanalysen durchzuführen, was zu schnelleren und datengetriebenen Entscheidungen führt.
6. Verbesserte Datenqualität und -genauigkeit
Data Lakes unterstützen die Speicherung von Rohdaten, was bedeutet, dass Daten nicht durch Transformationsprozesse verfälscht werden. Unternehmen profitieren von einer höheren Datenqualität und somit von genaueren Analysen.
7. Datensicherheit und Compliance
Moderne Data Lakes bieten robuste Sicherheitsfunktionen und unterstützen Unternehmen dabei, Datenschutzbestimmungen einzuhalten und sensible Informationen zu schützen.
8. Erweiterung der Geschäftsmöglichkeiten
Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen können Unternehmen neue Geschäftschancen identifizieren. Sie erkennen einfacher Muster und Trends, die innovative Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle erschließbar machen.
Wie funktioniert ein Data Lake?
Ein Data Lake ist ein großer Datenspeicher, der den Import hoher Datenvolumina möglich macht – und das in Echtzeit. Dadurch, dass die Daten in ihrem ursprünglichen Format ohne Definition von Datenformaten, Schemata oder Transformationen gespeichert werden, verkürzt sich die Ladezeit. Daten sind also schnell verfügbar und lassen sich leichter für Big-Data-Analysen aktualisieren. Der Organisationsaufwand zum Betrieb von Data Lakes fällt dadurch sehr viel geringer aus als bei Data Warehouses.
Dabei erfolgt der Impuls zum Aufbereiten der geladenen Daten immer bedarfsorientiert durch die Nutzer, welche diese leichter formen und damit für unterschiedliche oder sich verändernde Analyseziele einsetzen können. Da Data Lakes keine Struktur und damit keine Einschränkungen aufweisen, gelten sie des Weiteren als gut zugänglich. Andererseits führt gerade die fehlende Struktur dazu, dass eigentlich nur Data Scientists Lake-Lösungen kompetent verwerten können.
Eine Variante der Data Lakes ist ein Hadoop Data Lake. Er dient mithilfe mehrerer Cluster-Rechnerknoten aus handelsüblicher Hardware vor allem der Bereitstellung von Daten im Hadoop System HDFS. Hadoop Lakes werden beispielsweise eingesetzt, um bestehende Datenquellen zu bündeln, Netzwerkdaten von entfernten Standorten zu integrieren oder Daten aus überlasteten Systemen zwischenzuspeichern. Zudem kann ein Hadoop Data Lake ein Data Warehouse ergänzen, die Transformation von Daten übernehmen und dann die bereits aufbereiteten Informationen an das Data Warehouse übertragen.
Generell können Data Lakes auf den verschiedensten Plattformen realisiert werden beispielsweise On-Premise, aber auch über Cloud-Umgebungen wie z.B. Google Cloud, AWS oder Microsoft Azure.
Die Rolle von Data Lakes in der modernen Datenverwaltung
Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken, die auf eine strukturierte Datenspeicherung angewiesen sind, bieten Data Lakes eine flexible Architektur, die eine Vielzahl von Datenformaten unterstützt.
Diese Flexibilität ist besonders wichtig, wenn es um Big Data geht. Unternehmen stehen oft vor der Herausforderung, riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Data Lakes ermöglichen es, Daten aus sozialen Medien, IoT-Geräten und anderen digitalen Kanälen in ihrem natürlichen Format zu speichern. Diese Eigenschaft erlaubt es Analysten und Datenwissenschaftlern, komplexe Analysen und Machine-Learning-Modelle direkt auf dem rohen Datensatz durchzuführen, was zu tieferen Einsichten und genaueren Vorhersagen führt.
Ein weiterer entscheidender Vorteil von Data Lakes ist ihre Skalierbarkeit. Sie können mit den Datenanforderungen eines Unternehmens wachsen, was sie zu einer langfristig nachhaltigen Lösung macht. Dies ist besonders relevant in Zeiten exponentiellen Datenwachstums, da Unternehmen nicht ständig ihre Speicherinfrastruktur überarbeiten müssen.
Data Lakes spielen auch eine Schlüsselrolle bei der Daten-Demokratisierung innerhalb von Organisationen. Durch die Bereitstellung eines zentralen Speicherorts für alle Unternehmensdaten ermöglichen sie einen einfacheren Zugang und eine effizientere Nutzung der Daten durch verschiedene Abteilungen. Dies fördert eine datengesteuerte Kultur, in der Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und nicht auf Intuition getroffen werden.
Die Integration von Data Lakes in bestehende Datenmanagement-Systeme stellt jedoch auch Herausforderungen dar. Sie erfordern robuste Daten-Governance-Strukturen, um Datenqualität und -sicherheit zu gewährleisten. Ohne angemessene Governance können Data Lakes schnell zu „Data Swamps“ werden, in denen die Daten unorganisiert und unbrauchbar sind.
Herausforderungen und Best Practices
Data Lakes sind ein zentraler Bestandteil moderner Datenstrategien, doch ihre Implementierung und Verwaltung bergen diverse Herausforderungen. Eine der größten Schwierigkeiten ist die Sicherstellung von Datenqualität und -integrität. In einem Data Lake werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, was prinzipiell zu Inkonsistenzen und Fehlern führen kann. Deshalb ist es wichtig, effektive Verfahren zur Datenbereinigung und -validierung zu implementieren, um die Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten.
Ein weiteres kritisches Thema ist die Datenorganisation. Ohne eine strukturierte Herangehensweise können Data Lakes schnell zu sogenannten „Data Swamps“ werden, in denen Daten unzugänglich und damit ungenutzt bleiben. Eine klare Strukturierung und Kategorisierung der Daten ist daher unerlässlich. Dies erfordert eine sorgfältige Planung der Metadatenverwaltung, um die Auffindbarkeit und Nutzbarkeit der Daten zu optimieren.
Die Wahrung der Datensicherheit und des Datenschutzes sind ebenfalls große Herausforderungen. In einem Data Lake werden oft sensible Informationen gespeichert, deren Schutz vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch oberste Priorität hat. Die Implementierung robuster Sicherheitsprotokolle und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sind daher unverzichtbar.
Mit dem Wachstum eines Unternehmens steigt auch das Datenvolumen, was die Skalierungsmöglichkeiten beeinflussen kann. Ein Data Lake muss daher so konzipiert sein, dass er effizient skaliert werden kann, ohne seine Leistungsfähigkeit einzubüßen. Dies erfordert eine flexible Architektur und die Fähigkeit, gleichzeitig mit verschiedenen Speicher- und Verarbeitungstechnologien zu arbeiten.
Kostenmanagement und Wirtschaftlichkeit von Data Lakes
Die Herausforderung beim Kostenmanagement liegt darin, die Balance zwischen Speicherkosten, Datenzugriff und Analysefähigkeiten zu finden. Achten Sie auf die nachfolgenden Punkte, um die Betriebskosten auf ein Minimum zu reduzieren und die Wirtschaftlichkeit langfristig zu gewährleisten.
Speicherkosten optimieren: Data Lakes speichern riesige Datenmengen, was schnell kostspielig werden kann. Eine effektive Methode zur Kostensenkung ist die Implementierung einer Datenlebenszyklus-Politik. Dabei werden Daten basierend auf ihrer Relevanz und Nutzungshäufigkeit in verschiedene Speicherklassen verschoben. Beispielsweise können selten genutzte Daten in kostengünstigere, aber langsamer zugängliche Speicherbereiche verlagert werden.
Skalierbare Architektur nutzen: Die Wahl einer skalierbaren Architektur ist für Data Lakes unerlässlich. Sie ermöglicht es, die Infrastruktur je nach Bedarf zu erweitern oder zu reduzieren. Dies verhindert einerseits unnötige Ausgaben für ungenutzte Ressourcen und stellt andererseits sicher, dass bei Bedarf ausreichend Kapazitäten zur Verfügung stehen.
Analyse- und Abfragekosten kontrollieren: Datenabfragen sind oft der teuerste Aspekt eines Data Lakes, da hierfür viele Serverressourcen benötigt werden. Die Optimierung von Abfrageprozessen und der Einsatz effizienter Abfragetools können die anfallenden Kosten signifikant reduzieren. Unternehmen sollten daher regelmäßig die Performance ihrer Abfragen überwachen und ineffiziente Prozesse anpassen.
Datenqualität sicherstellen: Ungenaue oder redundante Daten erhöhen nicht nur die Speicherkosten, sondern beeinträchtigen auch die Analyseergebnisse. Investitionen in Datenbereinigung und -pflege zahlen sich langfristig aus, indem sie die Effizienz steigern und helfen, Fehlentscheidungen zu vermeiden.
Rentabilität bewerten: Die Wirtschaftlichkeit eines Data Lakes hängt nicht nur von den direkten Kosten ab, sondern auch vom generierten Mehrwert. Unternehmen sollten daher in die Bewertung einfließen lassen, wie der Data Lake zur Erreichung geschäftlicher Ziele beiträgt. Dies umfasst die Verbesserung von Geschäftsprozessen, die Generierung neuer Erkenntnisse und die Unterstützung datengetriebener Entscheidungen.
Business Intelligence: Wie Unternehmen Data Lakes effektiv einsetzen
Um zu verstehen, wie Sie einen Data Lake in Ihrem Unternehmen nutzen können, geben wir Ihnen einen Einblick, wie Sie Data Lakes für Ihre BI-Analysen einsetzen können.
Datenanalyse-Strategien
Data Mining: Data Lakes vereinfachen die Suche nach Mustern, Trends und Anomalien in den eigenen Daten, um nicht offensichtliche Zusammenhänge schneller zu erkennen.
Predictive Analytics: Es werden Prognosemodelle verwendet, um historische Daten, um zukünftige Ereignisse, Trends und Verhaltensmuster vorherzusagen.
Echtzeitanalysen: Daten werden in Echtzeit verarbeitet und analysiert, was kurzfristige Einblicke und unmittelbare Reaktionen auf aktuelle Entwicklungen ermöglicht.
Wertorientierte Datenanalyse
Eine wertorientierte Analyse von Daten aus dem Data Lake versorgt nach deren Aufbereitung nicht nur Fachabteilungen mit den erforderlichen KPIs. Sondern sie ermöglicht Data Scientists, basierend auf wirklich großen Datenmengen neue Erkenntnisse zu gewinnen und Korrelationen zu entdecken. Für die Management-Ebene bedeutet dieses neue Kapital, dass sehr viel früher und vor allem fundierter als bisher, strategische Zukunftsentscheidungen getroffen und Innovationsprozesse angestoßen werden können.
Nutzung von Daten für Geschäftseinblicke
Kundensegmentierung: Kunden können für Analysen in verschiedene Gruppen segmentiert werden, was maßgeschneiderte Marketingstrategien ermöglicht.
Markttrends: Marktdaten können einfach analysiert werden, um neue Trends frühzeitig zu erkennen und die Geschäftsstrategien entsprechend anzupassen.
Risikomanagement: Durch die Analyse von Mustern und Trends in den Daten können Risiken schnell identifiziert und entsprechende Maßnahmen zur Risikominimierung getroffen werden.
Cloud-optimierte Nutzung
Unternehmen setzen heute auf virtuelle Infrastrukturen oder gehostete Services, was Hardwarekosten eliminiert und die Skalierbarkeit verbessert. Natürlich fallen dennoch Kosten an, denn die monatlichen Ausgaben für den Betrieb einer Cloud-Umgebung können sich schnell summieren – Speicherplatz und Rechenleistung kosten schließlich Geld.
Technologien und Tools
Für die Datenanalyse in einem Data Lake sind spezielle Tools und Technologien erforderlich:
Business Intelligence Tools: BI-Plattformen wie Hadoop oder Spark werden für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt.
Datenvisualisierungstools: Tools wie Tableau, Power BI oder Looker helfen dabei, komplexe Datenmengen verständlich zu visualisieren.
KI und Machine Learning (ML): KI-Technologien sind Gold wert, wenn es darum geht, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und Vorhersagen zu erstellen.
Integration von Data Lakes in bestehende IT-Strukturen
Wenn Sie einen Data Lake in Ihre bestehende IT-Infrastruktur integrieren möchten, erfordert das eine sorgfältige Planung. Nachfolgend finden Sie einige wichtige Aspekte, die Sie dabei beachten sollten.
1. Bewertung der aktuellen Datenarchitektur
Zunächst sollte die bestehende Datenarchitektur evaluiert werden. Dies umfasst das Verständnis der vorhandenen Datenquellen, Formate, Speichersysteme und der genutzten Analysewerkzeuge. Eine solche Bestandsaufnahme hilft dabei, die Anforderungen an den Data Lake zu definieren und eine passende Integrationsstrategie abzuleiten.
2. Auswahl der richtigen Data-Lake-Plattform
Die Wahl der Data-Lake-Plattform sollte auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens abgestimmt sein. Wichtige Faktoren sind hierbei Skalierbarkeit, Kompatibilität mit bestehenden Systemen und die Unterstützung verschiedener Datenformate. Beliebte Plattformen wie Amazon S3, Azure Data Lake Storage oder Hadoop-Dateisysteme sind hier oft die erste Wahl.
3. Datenmigration und -integration
Die Migration vorhandener Daten in den Data Lake erfordert eine sorgfältige Planung. Es ist wichtig, Datenverluste zu vermeiden und die Integrität der Daten während des Migrationsprozesses zu gewährleisten. Tools wie Apache NiFi oder Lobster_data können bei der Datenintegration und Prozessautomatisierung helfen, indem sie die Datenflüsse zwischen verschiedenen Systemen und dem Data Lake steuern.
4. Sicherstellung der Datenqualität und -governance
Es müssen Mechanismen implementiert werden, die die Konsistenz, Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten sicherstellen. Gleichzeitig ist eine starke Daten-Governance erforderlich, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen und den Zugriff auf die Daten zu regeln.
5. Anpassung der Analysewerkzeuge
Bestehende Analysewerkzeuge und Business-Intelligence-Systeme müssen möglicherweise angepasst oder erweitert werden, um die Vorteile des Data Lakes voll auszuschöpfen. Dies kann die Integration von Tools für Big-Data-Analysen, Machine Learning (ML) oder spezialisierte Abfrage-Tools beinhalten.
6. Schulung und Change Management
Die Einführung eines Data Lakes bringt meist Veränderungen in den Arbeitsabläufen mit sich. Daher ist es wichtig, das IT-Personal und die Endnutzer entsprechend zu schulen. Change-Management-Strategien können dabei helfen, die Akzeptanz zu erhöhen und einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten.
Best Practices für die Sicherheit und Governance in Data Lakes
Ein effektives Sicherheitskonzept beginnt mit der Zugriffskontrolle. Sorgen Sie dafür, dass nur autorisierte Personen Zugang zu sensiblen Daten haben. Hierfür eignet sich das Prinzip der minimalen Rechtevergabe. Dies bedeutet, dass Nutzern nur die unbedingt notwendigen Zugriffsrechte gewährt werden. Eine weitere Maßnahme ist die Implementierung starker Authentifizierung, beispielsweise durch Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), um die Identität der Nutzer sicherzustellen.
Die Verschlüsselung der Daten spielt eine zentrale Rolle, wobei sowohl die Datenübertragung als auch die Datenspeicherung verschlüsselt werden sollten. Dies schützt vor unbefugtem Zugriff und Datenlecks. Es ist ebenfalls wichtig, regelmäßige Sicherheitsaudits durchzuführen, um Schwachstellen frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, denn Data Lakes müssen so gestaltet sein, dass sie mit lokalen und internationalen Datenschutzgesetzen, wie der DSGVO, konform sind. Dies beinhaltet Maßnahmen wie die Anonymisierung personenbezogener Daten und die Implementierung von Richtlinien für die zuverlässige Datenspeicherung und -löschung.
Schließlich ist es entscheidend, eine Kultur der Datensicherheit im Unternehmen zu etablieren. Schulungen und regelmäßige Sensibilisierung für Best Practices in der Datensicherheit und Data Governance sind unerlässlich, um das Bewusstsein und die Kompetenz der Mitarbeiter in diesen Bereichen zu stärken.
Zukunftstrends und aktuelle Entwicklungen
Data Lakes entwickeln sich rasant weiter, getrieben durch technologische Fortschritte und veränderte Geschäftsanforderungen – allen voran die zunehmende Integration von KI. KI-Technologien ermöglichen es, aus den umfangreichen Datenmengen in Data Lakes automatisiert tiefere Einsichten und präzisere Vorhersagen zu gewinnen.
Die Cloud-Migration gewinnt ebenfalls an Bedeutung. Viele Unternehmen verlagern ihre Daten in die Cloud, um von Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz zu profitieren. Cloud-basierte Data Lakes ermöglichen eine einfachere Integration verschiedener Datenquellen und bieten erweiterte Analysemöglichkeiten.
Zudem beobachten wir eine Zunahme der Echtzeit-Datenverarbeitung. Die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu analysieren, ist entscheidend für Anwendungen wie Betrugserkennung, Online-Marketing und Supply-Chain-Optimierung. Technologien wie Apache Kafka und Streaming-Analytics-Plattformen erleichtern die Echtzeit-Datenintegration und -verarbeitung.
Ein weiteres spannendes Feld ist die Edge-Computing-Integration. Durch die Verarbeitung von Daten näher an ihrer Quelle reduzieren Unternehmen Latenzzeiten und Netzwerkbelastungen. Dies ist besonders relevant für IoT-Anwendungen, bei denen große Datenmengen von Sensoren und Geräten generiert werden.
Zuletzt ist die fortschreitende Daten-Demokratisierung zu erwähnen. Tools und Plattformen werden benutzerfreundlicher, sodass auch Mitarbeiter ohne tiefgreifende technische Kenntnisse auf Daten zugreifen und sie analysieren können. Dies fördert eine datengetriebene Kultur im gesamten Unternehmen und ermöglicht es deutlich mehr Mitarbeitern, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Was Sie bei der Implementierung noch berücksichtigen sollten
Um erste Schritte im Bereich Data Lakes oder bei der Entscheidung für oder gegen Data Warehouses zu unternehmen, sollten Unternehmen folgende Punkte bedenken:
Data-Governance-Mechanismen
Der große Vorteil von Data Lakes, dass sie unterschiedlichste Daten in unterschiedlichsten Formaten vorhalten, ist zugleich ein Nachteil oder zumindest eine Herausforderung. Damit Unternehmen Data Lakes tatsächlich im Rahmen von Big Data oder Analytics nutzen können, müssen sie zuvor Mechanismen definieren, um gewünschte Daten schnell finden und dabei dem heterogenen Datenbestand vertrauen zu können. Fehlen Kriterien zur Wahrung der Datenqualität und einer korrekten Data Governance, verkommt der Daten-See zum Daten-Sumpf (Data Swamp) und wird unbrauchbar.
Storage
Auch im Hinblick auf die benötigte Speicherkapazität kann sich das Laden großer unstrukturierter Datenmengen als nachteilig erweisen, sodass auf ausreichende Storage-Möglichkeiten zu achten ist. Das Argument, dass teurer Speicherplatz verschwendet wird, greift allerdings heute weniger als noch vor einiger Zeit. Denn die Kosten für Cloud Computing sinken beziehungsweise passen sich über Pay-as-you-go-Modelle dem jeweiligen Use Case an. Somit wird die Rechenleistung virtueller Systeme für die Transformation nach dem Load günstiger und die Speicherung unstrukturierter Daten interessant.
Verfügbarkeit von Data Scientists
Ein gewichtiges Argument gegen den Einsatz von Data Lakes ist der Mangel an IT-Fachkräften. Business-Anwender tun sich oftmals schwer mit der Analyse unverarbeiteter Daten, sodass Data Scientists und besondere Tools zum Einsatz kommen müssen, um die verfügbaren Daten für unternehmensspezifische Analysen aufzubereiten bzw. überhaupt verwertbar zu machen.
Data Lakes und Data Warehouses zu integrieren war noch nie so einfach
Aus dem bisher Beschriebenen ergibt sich, dass es bei der Frage Data Lake oder Data Warehouse ein eindeutiges Entweder-Oder nicht gibt.
Deshalb bietet Lobster einen hybriden Ansatz und bringt in seinem ETL/ELT-Modul für die Datenintegrations-Software Lobster_data das Beste aus beiden Ansätzen zusammen. Mit Lobster ist es möglich, sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses zu bedienen, in ein Big-Data-System wie zum Beispiel Hadoop zu schreiben, bereits vor dem Load eine gewisse Bereinigung der Daten vorzunehmen, somit Map-Reduce-Regeln zu vereinfachen und das Risiko einer Datenverunreinigung im Data Lake zu verhindern.
Lobster arbeitet zudem in einem zweistufigen System: dokumentenorientiert mit Lobster_data Profilen und eher zeilenorientiert mit dem ETL/ELT-Modul. Daraus ergibt sich eine signifikant verbesserte Performance in der sequentiellen Verarbeitung und eine Optimierung des benötigten Speicherverbrauchs.
Lobster bietet also eine kombinierte Lösung, die Lobster_data Profile plus ETL/ELT-Modul plus Workflow-Modul plus Monitoring im „Control Center“ plus Cloud-System umfasst. Als Stand-alone-Lösung wäre jede Datenbank-Struktur nur eine Art Autobahn von der Datenquelle zum Datenziel ohne großen Mehrwert. Erst aus dem Gesamtpaket ergeben sich erhebliche Vorteile der Datenaufbereitung im Vorfeld von Business Intelligence und Business Analytics.
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