Effektive Planung für Data Lake Strukturen
Der Aufbau eines Data Lakes stellt für viele Unternehmen eine Chance dar, grosse Datenmengen effizient zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Ein Data Lake kann traditionell strukturierte Daten, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten beherbergen und ermöglicht es Unternehmen, diese Daten im Rohformat zu speichern, um sie später für Analysen und andere Zwecke zu nutzen. Doch der Aufbau eines Data Lakes erfordert sorgfältige Planung und Umsetzung, um sein volles Potenzial auszuschöpfen und typische Fallstricke zu vermeiden.
Typische Fehler beim Aufbau eines Data Lakes
Ein häufiger Fehler beim Aufbau eines Data Lakes ist das Fehlen klarer Geschäftsziele. Ohne klare Ziele kann der Data Lake schnell zu einem "Data Swamp" werden, in dem die Daten unorganisiert sind und der Nutzen verschwindet. Unternehmen sollten von Anfang an definieren, welche geschäftlichen Fragen sie mit dem Data Lake beantworten möchten, und welche Art von Daten hierfür relevant sind.
Ein weiterer typischer Fehler ergibt sich aus der unzureichenden Datenqualitätssicherung. Wenn fehlerhafte oder irrelevante Daten ungehindert in den Data Lake gelangen, kann dies die gesamte Datenanalyse beeinträchtigen und zu fehlerhaften Ergebnissen führen. Eine robuste Datenvalidierung und -bereinigung sollte integraler Bestandteil des Prozesses sein, noch bevor die Daten in den Lake eingespeist werden.
Auch die unzureichende Implementierung von Zugriffs- und Sicherheitskontrollen ist ein weit verbreiteter Fehler. Ohne klare Datenschutzrichtlinien und Zugangsbeschränkungen erhöht sich das Risiko von Sicherheitsverletzungen und unautorisierter Zugriffe. Das Unternehmen sollte ein umfassendes Sicherheitsprotokoll etablieren, um die Integrität und Sicherheit der Daten im Data Lake zu gewährleisten.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Während der ersten ein bis zwei Wochen sollte das Unternehmen damit beginnen, klare Geschäftsziele zu definieren und diese mit den Zielen des Data Lakes in Einklang zu bringen. Arbeiten Sie mit relevanten Stakeholdern zusammen, um die Arten von Daten zu identifizieren, die den grössten Mehrwert für das Unternehmen darstellen.
Parallel dazu sollten Sie ein kleines, multidisziplinäres Team einsetzen, das für die Planung und Umsetzung des Data Lakes verantwortlich ist. Dieses Team sollte Kenntnisse in Bereichen wie Datenmanagement, IT-Sicherheit und Business-Analyse mitbringen.
In den folgenden zwei Wochen liegt der Fokus auf der Entwicklung einer ersten Architektur und Infrastruktur für den Data Lake. Entscheiden Sie, ob Sie eine lokale Lösung oder eine Cloud-basierte Plattform nutzen möchten. Beginnen Sie mit der Einrichtung der grundlegenden Infrastruktur und integrieren Sie erste Sicherheitsmassnahmen.
Erstellen Sie erste Workflows für die Datenaufnahme und beginnen Sie mit der Integration von Datenquellen. Es ist ratsam, mit einem begrenzten Datensatz zu beginnen, um die Prozesse zu testen und anzupassen. Führen Sie Qualitätskontrollen ein und entwickeln Sie erste Richtlinien für die Datenverarbeitung und -speicherung.
Zum Abschluss dieser Phase sollte das Unternehmen beginnen, erste Analysen mit den vorhandenen Daten durchzuführen, um deren Qualität und Nutzen zu evaluieren. Diese Schritte legen den Grundstein für einen effektiven und strategisch ausgerichteten Data Lake, der langfristig wertvolle Erkenntnisse liefert.