Data Lake Architektur für Unternehmen verstehen — Big Data Strategien

Ein Data Lake ermöglicht es Unternehmen, große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten an einem zentralen Ort zu speichern und zu analysieren. Dies bietet Unternehmen die Flexibilität, unterschiedliche Arten von Daten zu sammeln und diese je nach Bedarf zu verarbeiten. Die Einführung eines Data Lakes erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und Umsetzung, um die gewünschten Vorteile zu realisieren.

Typische Fehler beim Aufbau eines Data Lakes

1. Unklare Zielsetzung: Einer der häufigsten Fehler beim Aufbau eines Data Lakes ist das Fehlen klar definierter Ziele. Ohne eine klare strategische Ausrichtung besteht die Gefahr, dass der Data Lake zu einem „Datensumpf“ wird, in dem Daten unstrukturiert und ungenutzt bleiben.

*Korrektur*: Setzen Sie klare Ziele für die Nutzung des Data Lakes. Definieren Sie, welche Geschäftsfragen beantwortet werden sollen und welche Art von Daten benötigt wird, um diese Fragen zu adressieren.

1. Überladung mit irrelevanten Daten: Ein weiterer häufiger Fehler ist das Modellieren eines „Sammelbecken“-Ansatzes, bei dem alle verfügbaren Daten in den Data Lake aufgenommen werden, unabhängig von deren Relevanz.

*Korrektur*: Etablieren Sie strenge Kriterien für die Aufnahme von Daten in den Data Lake. Dies umfasst die Beurteilung der Datenqualität und ihrer Relevanz für die definierten Unternehmensziele.

1. Mangelnde Governance: Ohne angemessene Governance kann es schwierig werden, den Zugriff und die Verwendung der im Data Lake gespeicherten Daten zu verwalten. Dies kann zu Sicherheitsproblemen und Compliance-Risiken führen.

*Korrektur*: Implementieren Sie effektive Prozesse zur Daten-Governance, die den Zugriff, die Sicherheit und die Compliance regeln. Stellen Sie sicher, dass nur befugtes Personal auf bestimmte Datensätze zugreift.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Tag 1–7: Zieldefinition und Planung

• Formulieren Sie klare Ziele, die der Data Lake unterstützen soll.
• Erstellen Sie ein Projektteam mit Vertretern aus relevanten Geschäftsbereichen und der IT.
• Entwickeln Sie einen umfassenden Projektplan, der alle Phasen des Data Lake-Aufbaus abdeckt.

Tag 8–14: Architektur und Plattformauswahl

• Entscheiden Sie sich für eine skalierbare und flexible Plattform, die die Anforderungen Ihrer Organisation erfüllt.
• Definieren Sie die Struktur des Data Lakes, einschliesslich der Art der Daten, die aufgenommen werden sollen.

Tag 15–21: Umsetzung und Datenintegration

• Beginnen Sie mit der Integration von Datenquellen in Übereinstimmung mit den festgelegten Kriterien.
• Stellen Sie sicher, dass die Daten bereinigt und validiert sind, bevor sie im Data Lake gespeichert werden.

Tag 22–30: Einführung von Governance-Richtlinien und Testphase

• Implementieren Sie Prozesse zur Daten-Governance und schulen Sie Ihr Team in deren Anwendung.
• Führen Sie Testläufe durch, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt gespeichert und abrufbar sind.

Ein sorgfältig geplanter und gut ausgeführter Data Lake kann erheblich zur Wertschöpfung im Unternehmen beitragen, indem er eine fundierte Entscheidungsfindung unterstützt und einen zentralen Zugangspunkt für vielfältige Datenanalysen schafft.