Datenpools planen: Erfolgsfaktoren entdecken

Ein Data Lake ermöglicht es Unternehmen, grosse Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu speichern und flexibel auszuwerten. Eine sorgfältige Planung und Implementierung ist entscheidend, um die Vorteile eines Data Lakes vollständig zu nutzen und die typischen Herausforderungen zu vermeiden.

Kernaussage: Solide Planung und klare Struktur sind entscheidend für einen erfolgreichen Aufbau eines Data Lakes.

Typische Fehler und Korrektur

1. Unstrukturierte Datenspeicherung: Einer der häufigsten Fehler beim Aufbau eines Data Lakes ist die unstrukturierte Speicherung von Daten. Ohne eine klare Struktur werden Daten oft unübersichtlich, was den Zugriff und die Analyse erschwert. Die Korrektur besteht darin, von Beginn an ein Datenkatalog-System zu etablieren. Dies erfordert die Implementierung einer Metadatenverwaltungs-Plattform, die beim Auffinden und Verstehen der Datenstrukturen hilft.
2. Unklare Zielsetzung: Unternehmen scheitern häufig, weil die Zielsetzung unklar ist. Ein Data Lake soll spezifische Geschäftsanforderungen unterstützen, und ohne eine klare Vision neigt ein Projekt dazu, ineffizient zu werden. Unternehmen sollten vor dem Aufbau klare Anwendungsfälle und Geschäftsziele definieren. Es ist wichtig, Stakeholder einzubeziehen, um sicherzustellen, dass der Data Lake die Anforderungen aller relevanten Abteilungen erfüllt.
3. Sicherheitslücken: Unzureichende Sicherheitsvorkehrungen können den gesamten Data Lake anfällig für Angriffe machen. Eine Korrektur umfasst die Einführung von strengen Datenzugriffsrichtlinien und -protokollen. Die Implementierung von Rollen-basierten Zugriffskontrollen und die Verschlüsselung von Daten sowohl bei der Übertragung als auch im Ruhezustand sind hierbei essenziell.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Tage 1–7: Planung und Zieldefinition

• Klären Sie die Hauptziele des Data Lakes und identifizieren Sie die Schlüsselakteure und deren Anforderungen.
• Investieren Sie Zeit in Workshops mit Stakeholdern, um klare Ziele und Anwendungsfälle zu definieren.

Tage 8–14: Strukturierung und Sicherheitsvorkehrungen

• Implementieren Sie ein Metadatenmanagement-System, um die Datenkatalogisierung zu beginnen.
• Entwickeln Sie Sicherheitsstrategien, einschliesslich Zugriffsrichtlinien und Verschlüsselungstechniken. Konsultieren Sie IT-Sicherheitsfachleute, um sicherzustellen, dass alle Aspekte berücksichtigt werden.

Tage 15–21: Datenintegration und Pilotphase

• Integrationsprozesse für erste Datenquellen initiieren. Beginnen Sie mit einer kleinen Pilotkonfiguration, um erste Erfahrungen zu sammeln.
• Überwachen und dokumentieren Sie die Prozesse, um Engpässe oder Probleme frühzeitig zu erkennen.

Tage 22–30: Evaluierung und Anpassungen

• Evaluieren Sie die Pilotphase und sammeln Sie Feedback von den Stakeholdern.
• Treffen Sie notwendige Anpassungen in den Datenstrukturen und Sicherheitsprotokollen basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen.
• Entwickeln Sie einen Plan für die schrittweise Skalierung des Data Lakes unter Berücksichtigung der Anpassungen.

Ein gut konzipierter und umgesetzter Data Lake bietet Unternehmen die Möglichkeit, schneller auf geschäftliche Anforderungen zu reagieren und wertvolle Einblicke aus ihren Datenbeständen zu gewinnen. Ein organisierter Ansatz und die Vermeidung typischer Fehler schaffen die Grundlage für den langfristigen Erfolg.