Data Lakes: Grundlagen für Unternehmenserfolg

Einführung in den Aufbau eines Data Lakes

Die Implementierung eines Data Lakes ist zu einem entscheidenden Schritt für Unternehmen geworden, die Big Data nutzen möchten, um wertvolle Einsichten zu gewinnen und ihre strategischen Entscheidungen zu unterstützen. Ein Data Lake bietet die Möglichkeit, grosse Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten in ihrer nativen Form zu speichern, was eine flexible und umfassende Analyse ermöglicht. Der Aufbau eines Data Lakes ist jedoch keine triviale Aufgabe und sollte mit Sorgfalt geplant und umgesetzt werden.

Typische Fehler beim Aufbau eines Data Lakes

Fehlende klare Zielsetzung: Ein häufig gemachter Fehler ist der Mangel an klar definierten Zielen und Anwendungsfällen, die der Data Lake bedienen soll. Ohne eine klare Vorstellung davon, welche Fragen der Data Lake beantworten oder welche Probleme er lösen soll, besteht die Gefahr, Ressourcen zu verschwenden und den Wert der Investition zu verringern. Korrektur: Beginnen Sie mit der Entwicklung einer klar formulierten Strategie, die auf den spezifischen Geschäftsanforderungen basiert. Definieren Sie spezifische Anwendungsfälle und Ziele, die der Data Lake unterstützen soll.

Unzureichende Daten-Governance: Oft wird die Notwendigkeit einer robusten Daten-Governance übersehen. Dies kann zu Sicherheits- und Datenschutzproblemen führen, wenn unkontrolliert auf sensible Daten zugegriffen wird. Korrektur: Stellen Sie eine klare Daten-Governance-Struktur auf, die umfasst, wie Daten erfasst, gespeichert, genutzt und gelöscht werden, wobei die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien sichergestellt wird.

Unklarer Datenzugriff und -management: Ein weiteres Problem ist das Fehlen eines strukturierten Zugangs- und Managementsystems, was zu einer chaotischen und ineffektiven Nutzung der gespeicherten Daten führen kann. Korrektur: Entwickeln Sie ein umfassendes Datenzugriffs- und Managementsystem, das Rollen und Verantwortlichkeiten klar definiert und sicherstellt, dass Nutzer nur auf die Daten zugreifen, die sie benötigen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analyse und Planung (0–7 Tage): Beginnen Sie mit einer gründlichen Analyse Ihrer Geschäftsziele und der Datenanforderungen. Identifizieren Sie die verschiedenen Datenquellen, die integriert werden müssen, und definieren Sie die spezifischen Anwendungsfälle, die der Data Lake unterstützen soll.
2. Entwicklung der Daten-Governance-Struktur (8–14 Tage): Erstellen Sie eine umfassende Daten-Governance-Richtlinie. Dabei sollten Sicherheitsmassnahmen sowie Datenschutzbestimmungen vollständig integriert werden. Definieren Sie Rollen und Verantwortlichkeiten für die Verwaltung und den Zugriff auf den Data Lake.
3. Technische Umsetzung (15–21 Tage): Wählen Sie die geeignete technische Infrastruktur und Tools, die den Anforderungen des Data Lakes entsprechen. Implementieren Sie die Grundstruktur und integrieren Sie die ersten Datenquellen. Achten Sie dabei auf Skalierbarkeit und Flexibilität.
4. Testen und Anpassungen (22–30 Tage): Führen Sie umfassende Tests durch, um sicherzustellen, dass der Zugriff auf die Daten korrekt verwaltet wird und die Anwendungsfälle unterstützt werden. Nehmen Sie notwendige Anpassungen vor, basierend auf den Testergebnissen. Schulen Sie die relevanten Mitarbeitenden im Umgang mit dem Data Lake.

Durch die Einhaltung dieser Schritte kann das Unternehmen sicherstellen, dass der Data Lake effektiv genutzt wird, um die Wertschöpfung aus den gesammelten Daten zu maximieren.