Data Lakes für KMU: Chancen und Herausforderungen

Die Bedeutung eines Data Lakes für KMU

In der heutigen datengetriebenen Welt können Unternehmen, die ihre Daten effektiv nutzen, einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil erlangen. Eine praxistaugliche Methode zur Verwaltung grosser Datenmengen ist der Aufbau eines sogenannten Data Lakes. Ein Data Lake ermöglicht die Speicherung strukturierter und unstrukturierter Daten in ihrem Rohformat. Dies eröffnet KMU die Möglichkeit, flexibel und kosteneffizient grosse Datenmengen zu analysieren und für verschiedene Geschäftsentscheidungen nutzbar zu machen.

Typische Fehler beim Aufbau eines Data Lakes

1. Unzureichende Planung der Datenarchitektur: Häufig beginnen Unternehmen mit dem Aufbau eines Data Lakes ohne eine klare Strategie zur Datenarchitektur. Dies kann zu einem unübersichtlichen Datenchaos führen, in welchem die Daten nicht sinnvoll organisiert sind. Um dies zu vermeiden, sollte zunächst eine detaillierte Datenarchitektur erstellt werden, die genau festlegt, welche Daten wie und wo gespeichert werden.
2. Fehlende Datenqualität und -konsistenz: Viele KMU vernachlässigen zu Beginn die Qualitätssicherung der in den Data Lake aufgenommenen Daten. Dies kann dazu führen, dass Analysen auf fehlerhaften Daten basieren, was zu falschen Entscheidungen führen kann. Es ist daher entscheidend, von Anfang an Mechanismen zur Sicherstellung der Datenqualität zu etablieren, beispielsweise durch die Implementierung von automatisierten Validierungs- und Bereinigungsprozessen.
3. Unzureichende Sicherheitsmassnahmen: Ein weiterer häufiger Fehler ist das Vernachlässigen von Sicherheitsmassnahmen zum Schutz der Daten. Ohne geeignete Sicherheitsvorkehrungen riskieren Unternehmen Datenlecks und andere Cyberbedrohungen. Es empfiehlt sich, von Anfang an auf ein robustes Sicherheitskonzept zu setzen, um die Integrität und Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

• Phase 1 (Tag 1–7): Strategie und Planung
• Definieren Sie klar die Ziele, die Ihr Unternehmen mit dem Data Lake erreichen möchte.
• Entwickeln Sie eine umfassende Datenarchitektur-Strategie, die die verschiedenen Datentypen und deren Speicherorte berücksichtigt.
• Setzen Sie ein Team aus internen Spezialisten und externen Beratern zusammen, um Expertise und Ressourcen optimal zu nutzen.
• Phase 2 (Tag 8–21): Implementierung und Qualitätsmanagement
• Beginnen Sie mit dem Sammeln, Katalogisieren und ersten Einspielen von Daten in den Data Lake, immer unter Berücksichtigung der geplanten Architektur.
• Entwickeln und implementieren Sie Prozesse zur Sicherstellung der Datenqualität. Dazu gehören die Prüfung auf Datenkonsistenz und die Bereitstellung von Werkzeugen zur Datenbereinigung.
• Testen Sie initiale Analyseabläufe, um die Funktionalität und den Wert des Data Lakes zu validieren.
• Phase 3 (Tag 22–30): Sicherheit und Optimierung
• Implementieren Sie Sicherheitsmassnahmen wie Zugangskontrollen, Verschlüsselung und Überwachungstools, um den Datenschutz zu gewährleisten.
• Führen Sie Lasttests durch, um die Leistungsfähigkeit des Data Lakes zu evaluieren und optimieren Sie die Infrastruktur bei Bedarf.
• Entwickeln Sie ein Feedbacksystem mit Stakeholdern, um kontinuierliches Lernen und die Iteration der Entwicklungsprozesse sicherzustellen.

Mit diesen klaren Schritten ist ein KMU gut aufgestellt, um einen Data Lake erfolgreich zu bauen und den maximalen Nutzen aus den gesammelten Daten zu ziehen, was letztlich dazu beitragen kann, strategische Entscheidungen datenbasiert zu untermauern.