Data Lake Planung für Unternehmenserfolg

Ein Data Lake ist eine zentrale Komponente moderner Big Data Strategien. Er ermöglicht Unternehmen, grosse Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten zu speichern und flexibel zu analysieren. Die Kernaussage dieses Artikels ist, dass ein gut geplanter und verwalteter Data Lake Unternehmen dabei unterstützen kann, wertvolle Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden werden typische Fehler bei der Einrichtung eines Data Lakes besprochen und Wege zu deren Vermeidung aufgezeigt. Abschliessend wird eine konkrete Handlungsanleitung für die ersten 14 bis 30 Tage gegeben.

Typische Fehler bei der Einrichtung eines Data Lakes

1. Fehlende klare Datenstrategie: Oftmals beginnen Unternehmen mit dem Aufbau eines Data Lakes, ohne eine klare Strategie darüber, welche Daten gesammelt werden sollen und wie diese genutzt werden. Dies führt dazu, dass der Data Lake mit unnötigen oder unwichtigen Daten überflutet wird, was die Analyse belastet. Um diesen Fehler zu vermeiden, sollten Unternehmen zunächst eine umfassende Datenstrategie entwickeln, die die Geschäftsziele berücksichtigt und definiert, welche Datentypen für die Analyse wertvoll sind.
2. Unzureichende Datenqualität und -verwaltung: Ein weiterer häufig gemachter Fehler ist die Vernachlässigung der Datenqualität und der Datenverwaltung. Daten in einem Data Lake kommen aus verschiedenen Quellen und Formaten, was zu Inkonsistenzen und schlechter Datenqualität führen kann. Um dies zu beheben, sollten Unternehmen in robuste Datenqualitätsprozesse investieren, einschliesslich der Definition von Standards und Prozessen für die Datenbereinigung und -verwaltung.
3. Sicherheitslücken: Daten sind ein wertvolles Kapital, und die Sicherheit eines Data Lakes darf keinesfalls vernachlässigt werden. Ein oft übersehener Fehler ist die fehlende Implementierung von Sicherheitsmassnahmen, die den Zugang zu sensiblen Daten kontrollieren. Unternehmen sollten umfassende Sicherheitsstrategien und -technologien integrieren, um den Data Lake gegen unerlaubten Zugriff zu schützen.

Handlungsanleitung für die ersten 14 bis 30 Tage

In den ersten 14 bis 30 Tagen nach der Entscheidung, einen Data Lake aufzubauen, sollten Unternehmen die folgenden Schritte unternehmen:

1. Ziele definieren: Beginnen Sie mit der klaren Definition der Geschäftsziele, die der Data Lake unterstützen soll. Diese Ziele leiten die Entscheidung, welche Daten gesammelt und analysiert werden.
2. Datenstrategie entwickeln: Entwickeln Sie eine detaillierte Datenstrategie, die festlegt, welche Datenquellen genutzt werden, welche Datentypen nötig sind und wie diese Daten verarbeitet werden sollen. Beachten Sie dabei auch gesetzliche Regelungen, die für Ihren Sektor gelten.
3. Pilotprojekt initiieren: Erstellen Sie ein kleines Pilotprojekt, um die Abläufe und Prozesse zu testen. Dieses Projekt sollte die wichtigsten Funktionalitäten eines Data Lakes abdecken und als Grundlage für die Skalierung auf grössere Projekte dienen.
4. Datenaufnahme und Strukturierung: Beginnen Sie mit der Datenaufnahme. Stellen Sie sicher, dass die Datenqualität durch geeignete Prüfprozesse gewährleistet ist. Strukturieren Sie die Daten nach den erarbeiteten Vorgaben, um eine effektive Nutzung zu ermöglichen.
5. Sicherheitsmassnahmen integrieren: Implementieren Sie Sicherheitslösungen, um den Zugriff auf den Data Lake zu verwalten. Dazu gehören Authentifizierungsmechanismen, Verschlüsselungstechnologien und regelmässige Sicherheitsüberprüfungen.
6. Regelmässige Überprüfungen einplanen: Planen Sie regelmässige Überprüfungen und Anpassungen Ihrer Data Lake Strategie ein, um sicherzustellen, dass alle Prozesse effizient sind und erwartete Geschäftsergebnisse unterstützen.

Durch eine sorgfältige Planung und Implementierung kann ein Data Lake zu einem wertvollen Werkzeug werden, das den Geschäftserfolg in einem zunehmend datengetriebenen Marktumfeld unterstützt.