Data Lake: Grundlagen der strategischen Planung

Etablierung eines Data Lakes: Ein strukturierter Ansatz

Ein Data Lake kann Unternehmen erheblichen Mehrwert bieten, indem er als zentrale Speicherung und Verwaltung von grossen Datenmengen dient. Er ist besonders vorteilhaft für Organisationen, die datengetriebene Entscheidungen treffen möchten. Dennoch gibt es beim Aufbau eines Data Lakes häufige Fallstricke, die eine erfolgreiche Implementierung behindern können.

Typische Fehler beim Aufbau eines Data Lakes

Unstrukturierte Datenspeicherung: Ein häufiger Fehler bei der Errichtung eines Data Lakes ist das unstrukturiere Ablegen von Daten ohne ausreichende Planung. Dieser Ansatz führt zu einer „Daten-Verwilderung“, in der Daten zwar gesammelt, aber weder organisiert noch leicht zugänglich sind. Die Korrektur besteht darin, von Anfang an Metadaten-Management-Strategien zu implementieren. Metadaten helfen dabei, die gespeicherten Informationen effizient zu katalogisieren und zu durchforsten.

Unzureichende Governance: Ein weiteres Problem ist mangelhafte Daten-Governance. Oft werden die Zugriffsrechte nicht eindeutig definiert, was zu Sicherheitslücken und Compliance-Problemen führen kann. Um dies zu korrigieren, sollte man klare Richtlinien erstellen, wer Zugriff auf welche Daten hat und wofür sie genutzt werden dürfen. Rollenbasierte Zugriffskontrollen und regelmässige Überprüfungen können helfen, die Datenintegrität und damit das Vertrauen in die Daten zu sichern.

Fehlende Integration bestehender Systeme: Unternehmen neigen manchmal dazu, bestehende Systemlandschaften und deren Integration in den Data Lake zu übersehen. Eine unzureichende Systemintegration kann dazu führen, dass der Data Lake isoliert bleibt und kein vollständiges Bild der Unternehmensdaten liefert. Externe und interne Datenquellen sollten von Anfang an berücksichtigt und Schnittstellen sauber definiert werden.

Handlungsanleitung für die kommenden 14–30 Tage

Woche 1–2: Starten Sie mit der Definition klarer Ziele für Ihren Data Lake. Was möchten Sie konkret erreichen? Welche Abteilungen werden diese Daten nutzen? Entwickeln Sie erste Konzepte für Metadaten-Management und Daten-Governance.

Woche 2–3: Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme der Datenquellen und analysieren Sie deren Struktur sowie Qualität. Definieren Sie Regeln für die Datenaufnahme und klassifizieren Sie, welche Daten wie schnell verfügbar sein müssen.

Woche 3–4: Implementieren Sie ein Pilotprojekt, das es ermöglicht, die gesammelten Daten in einem begrenzten Rahmen verfügbar zu machen. Evaluieren Sie bestehende Softwarelösungen und entscheiden Sie sich für Werkzeuge, die eine nahtlose Integration in die bestehende IT-Architektur ermöglichen.

Ab Tag 30: Überwachen und anpassen: Überprüfen Sie die ersten Ergebnisse des Data Lake und passen Sie die initialen Strategien bei Bedarf an. Nutzen Sie das gewonnene Feedback zur Optimierung der Governance-Modelle und der Metadaten-Management-Strategien.

Durch sorgfältige Planung und kontinuierliches Monitoring kann ein effizienter Data Lake entstehen, der als wertvolle Ressource für datenbasierte Entscheidungsfindung dient.