Data Lakes: Herausforderungen und Lösungen im Überblick
Ein Data Lake bietet Unternehmen die Möglichkeit, grosse Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zentral zu speichern. Diese Daten können für Analysen und datengetriebene Entscheidungen genutzt werden. Der Aufbau eines Data Lakes ist jedoch mit Herausforderungen verbunden, die durch sorgfältige Planung und Umsetzung überwunden werden können.
Typische Fehler beim Aufbau eines Data Lakes und deren Korrektur
Ein häufiger Fehler beim Aufbau eines Data Lakes ist der Mangel an klar definierten Zielen. Ohne spezifische Anwendungsfälle besteht die Gefahr, dass der Data Lake zu einem unstrukturierten Datensumpf wird, der kaum Mehrwert bietet. Um dies zu vermeiden, sollten die Geschäftsanforderungen und konkrete Anwendungsfälle vorab definiert und festgelegt werden. Diese Anwendungsfälle sollten durch die gesammelten Daten unterstützt werden, um gezielte und wertschöpfende Analysen zu ermöglichen.
Ein weiterer gängiger Fehler ist die Vernachlässigung von Datenqualität und Governance. Unkontrollierte Datenaufnahme kann zu schlechter Datenqualität und somit zu unzuverlässigen Analyseergebnissen führen. Ein effektives Governance-Modell sollte etabliert werden, das Datenqualität, Zugriffskontrollen und Metadatenmanagement umfasst. Dies kann durch den Einsatz von Datenkatalogen und Qualitätssicherungsprozessen erreicht werden.
Ein dritter Fehler ist die Unterschätzung der Skalierbarkeit und Wartung der Infrastruktur. Data Lakes erfordern flexible, skalierbare Speicherlösungen und müssen kontinuierlich überwacht und gewartet werden. Entscheidend ist die Wahl der geeigneten Technologien und Anbieter, die sowohl aktuelle als auch zukünftige Anforderungen bewältigen können.
Handlungsanleitung für 14–30 Tage
Tage 1–5: Beginnen Sie damit, die Anforderungen der Hauptgeschäftsanwendungen zu erfassen. Führen Sie Workshops mit wichtigen Stakeholdern durch, um den Nutzen und die gewünschten Ergebnisse des Data Lakes zu definieren. Dokumentieren Sie diese Anwendungsfälle und priorisieren Sie sie.
Tage 6–10: Entwickeln Sie ein Daten-Governance-Framework. Definieren Sie Richtlinien und Standards für die Datenqualität, -sicherheit und -zugriffsrechte. Richten Sie ein Team oder eine Abteilung ein, die für die Einhaltung dieser Standards verantwortlich ist.
Tage 11–15: Evaluieren Sie Infrastruktur- und Softwarelösungen, die Ihre Anforderungen erfüllen können. Berücksichtigen Sie sowohl On-Premise als auch Cloud-basierte Lösungen. Denken Sie an Skalierbarkeit, Kosten und Integration in bestehende Systeme.
Tage 16–20: Planen Sie die Pilotphase für den Data Lake. Wählen Sie einen spezifischen Anwendungsfall aus und bestimmen Sie, welche Daten dafür erforderlich sind. Beginnen Sie mit der Datenaufnahme und testen Sie die Infrastruktur und Prozesse im kleinen Rahmen.
Tage 21–30: Analysieren Sie die Ergebnisse der Pilotphase, identifizieren Sie Verbesserungsmöglichkeiten und führen Sie erforderliche Anpassungen durch. Erstellen Sie einen Plan für die schrittweise Erweiterung des Data Lakes, basierend auf den Erkenntnissen aus der Pilotphase.
Diese Vorgehensweise bietet einen strukturierten Ansatz zum Aufbau eines effizienten und wertvollen Data Lakes und minimiert die Risiken, die mit den typischen Fehlern verbunden sind. Durch konsequente Planung, Steuerung und Überprüfung kann der Data Lake zu einem strategischen Vorteil für Ihr Unternehmen werden.